目前AI大模型在金融领域的应用还不够广，在运营和客服等重复性高、易被标准化的岗位上可以实现锦上添花，但在量化交易、精准用户画像等需要“雪中送炭”的关键环节，AI的可用程度仍需更多实例加以证明。
一件非常重要的事情：OpenAI最初的承诺不仅仅是创建AGI（通用人工智能），而是确保它“造福全人类”。这种“确保”是由OpenAI的使命和结构所决定的。
图灵测试的基础内核是有价值的。它圈定一个场景，让人工智能完成它，通过外部对此能否感知来判断智能是不是足够这点并未过时，实际上是变的更加关键。
最近推出的Copilot Studio是一个低代码工具，用于使用业务数据和适用于JIRA、SAP ServiceNow和Trello等常用工具的Copilot插件来构建自定义Copilot。这可能会让OpenAI变得无处不在。为了实现这一目标，微软建立了一个内部管道，采用OpenAI的新基础模型。
《埃隆·马斯克传》提到，马斯克决意在其各家公司中发展人工智能能力，这直接导致了2018年他与OpenAI的决裂。他试图说服奥特曼，OpenAI既然还是落后于谷歌，那就应该并入特斯拉发展。
面对AI的科技、成品及其现象，日本社会有诸如“被AI剥夺工作机会”“AI毁灭人类”等认知。野村综合研究所于2019年发表的研究成果显示，日本49%的职业将被AI等机器人所替代。一时间影响广泛，引发民众产生对失业问题的担忧。
计算机工程师罗伯特·J·马克斯就是这些理智的发声者之一，他重申，AI永远不会实现像人类一样的智能或意识。AI的运行基于算法，它们的功能与人类的情感和思维有着质的不同。
智能别针的特殊之处在哪儿？有AI加持只是一方面，更关键的在于，它的“穿戴性”更隐性，更没有机器入侵感，对“人”的外观改变更不显山露水。
拿计算机来讲，完全不跟应用结合，它生产出来的计算机什么地方都没有用，但是有了ChatGPT之后就告诉大家，人工智能有可能建立一个跟领域无关的模型。只有算法和模型摆脱了领域的限制，将来生产出来硬件和软件才会是通用，或者一定范围里头通用，你才有一个很大的市场。
1.人工智能支持的商业模式可能直接或间接地与你的价值主张竞争。2.无论所处行业的性质如何，你都可以使用人工智能来增强你的价值主张或提高运营效率。
我们有流利的系统，可以通过法律考试或医学考试，但我们没有可以清理餐桌并填满洗碗机的家庭机器人，对吧？这是任何孩子都可以在几分钟内学会的事情。但我们仍然没有机器可以接近这样做。我们显然在当前拥有的AI系统中缺少了非常重要的东西。
