此刻我在高铁上，图1和图2是我用无边记 App，一边阅读一边思考一边画的。我感觉很多人，并没有真正的意识到人工智能可能给我们带来什么样的行业的变化和颠覆。
拿第1个图为例，我们人的社会价值模型就在于认知任务和领域。简单说，认知就是我们看到，听到的思考的。任务就是我们每天执行的细节的工作，比如剥鸡蛋，爬梯子，打螺丝，搬砖。领域，就是医生，律师。但是当我们所有的行为模型全部都变为固定的，人人都能搜到的模型，且很多开始零成本的获取。我举个例子，Gpt是可以根据拍出来的片子给患者提供专业的诊断，还有医疗建议。也的确出现了真实的案例。就是这个患者到处寻医没有结果，然后他把自己拍的片子发给了gpt，结果gpt给出了精准的诊断。我们不能完全的说gp t就可以去代替我们的领域价值，但至少这是一个开始。就是我们个人的社会价值，它会因为大模型的存在，发生变化。
可能老师还不理解我具体想说的是什么。那么我放第二的图。
同时我给大家几个Gpt出的高一化学题。在给gp t出的高一化学题之前，我先给大家看标准的规范的无锡教研室出的高一化学题。
大家注意哦，我的专业是英语专业。那我现在调动GPT命制化学题我只能通过指令观察。 我先让GPT做这三道题，做完之后去归纳这三道题的考点，然后我又让GPT去模拟这三道题，去命制嵌入中国文化的，化学考点的题目。下面我给大家看gpt命制的。 
如果我旁边有一位专业的化学老师，那我想命制的结果肯定比这个好，因为我可以通过反复的提问优化，然后进行人工指令的修改，比如说可能考点不够贴合，比如说可能考点和情境不够吻合，比如说可能干扰性关联度不够。但没有，这就是一名英语教师和gpt命制的化学题。这是初次命制，如果我旁边有一位专业的化学老师我笃定我们能命制出来完全规范的，就是不断的修改指令和指出问题。GPT的模型，是可以建构定制的数据库的就是我可以把高中的教材还有命题规范以及各类化学试题，我输入他的knowledge的库的。我只是不会，不代表gdp做不到。 那么我怎么办？我问了4位化学老师。我昨天测试不只是命题，我还测试了化学，物理创新实验，我通过问四位化学老师，然后自己去找命制的问题。大家去想想，我是人工，一个一个去问，一个一个等，而且有的回复，有的没回复。但是大模型的训练数据，那个是成千上万上亿条的，机器的学习和筛选速度，以及他去记忆这种学习的路径和知识的获取以及命题的标准。那个速度的建构和重塑是非常非常快的。 现在回到我的专业，有英语老师问我说彭老师我的的文本处理始终有超纲词汇怎么办？有的老师问我说，我的语法填空为什么定制的总是不理想？还有老师问我说怎么做思维导图，怎么命制外刊原创。 我特别忙的时候，我用必应➕GPT两天命制了20篇外刊原创，这个是指和单元主题语境配套的，而且是不同角度的群文阅读全部都是近9个月发生了最新的热点话题，我还能规定文体细节题主旨大意题，推断题词汇，猜测题的数量，还可以把这些标准规范化。 也就是说在化学题目的命制上，那么我需要去咨询专业的化学老师，但是大模型不需要。
在我英语试题的命制上，我一个人就可以把我所有的经验其实全部交给了GPT，我只是没有开放我自己建构的模型。但如果是一个公司或者一个团队来做这样一个模型。初期全部开放去进行反复成千上万的这种训练，等到这个模型固化，然后的确可以应对所有细节的问题的时候，他把这个模型开放。那么是不是一个傻瓜的新手，他也可以成为专业领域的人才。而且这个行业的变革迭代的速度非常快。 但这个时候你问我，我们人的专业领域的专业价值的区分度，他到底在什么地方？就是我图二的那张图。 我现在在徐州到南京南的高铁上，还有10分钟下车，这篇文章就是在一个小时20分钟写的。 寥寥数语，大家一块深入探讨吧。
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