5分钟！使用ChatGPT读懂一本书；写给独立开发者的设计指南；麦肯锡报告：生成式AI的经济潜力；GitHub报告：AI对开发影响深远 | ShowMeAI日报
👀日报&周刊合集 | 🎡生产力工具与行业应用大全 | 🧡 点赞关注评论拜托啦！
🤖 时代杂志「2023年100家最具影响力企业」
时代杂志发布了「TIME100 MOST INFLUENTIAL COMPANIES 2023」，评选出2023年最具影响力的100家企业，人工智能成了大热门，Sam Altman更是喜提杂志封面！让我们一起来看看有哪些熟悉的名字进入名单！
▢ OpenAI: Sam Altman
▢ Discord: Gathering spaces
▢ Metaphysic: AI for Hollywood
▢ Hugging Face: Collaborative AI
▢ Runway: Imagination on film
▢ BYD: Global EV powerhouse
▢ TikTok: Commanding attention
▢ Apple: Shortening the supply chain
▢ Microsoft: Integrating AI
▢ Google DeepMind: Thinking ahead ⋙ @TIME
🤖 天猫新品创新中心 (TMIC) 推出「AI概念工坊」
据官方信息，天猫新品创新中心 (TMIC) 推出「AI概念工坊」，基于淘系海量的商品图文数据，结合AI垂直行业大模型，帮助商家一键生成概念款！
AI概念工坊不仅可以根据概念描述、商品概念快速产出设计稿，还结合市场调研工具帮助了解消费者偏好，帮助进行商机决策。
官方示意图显示，服装类商家通过前期市场研究锁定概念，快速生成多个概念款，利用pk测款锁定消费者偏好，选出最接近目标数据的产品进入后期细节设计和批量生产。食品行业包装设计也可以通过AI概念工坊进行快速的设计和概念测试 ⋙ 了解更多
🤖 Apple 机器学习领军人物离职，回归 AI2 担任CEO
6月20日，美国媒体 GeekWire 披露 Ali Farhadi 将于7月31日离职，回归知名研究机构艾伦人工智能研究所 (Allen Institute for Artificial Intelligence, AI2) 担任 CEO，以应对AI发展和应用领域所面临的前所未有的变化。
AI2 由已故的微软联合创始人 Paul Allen 于2014年创立，是一家非盈利研究机构。Ali Farhadi 层担任 AI2 首席执行官，并将孵化项目 Xnor.ai 以2亿美元的加个出售给微软，创造了巨大的商业成功。毫无疑问，Farhadi的回归将无疑为 AI2 带来更多可能性 ⋙ @GeekWire
🤖 全球外包巨头 TP 推出 TP GenAI，扩展与微软的合作关系
6月21日，全球企业流程外包领导者 Teleperformance (TP) 在官网宣布，与微软签订了一项为期多年的、价值 1.85 亿美元的 Azure 云服务协议，，为客户提供全面的 Microsoft 云基础架构解决方案。
根据协议信息，TP通过微软 Azure OpenAI打造了一款生成式AI产品TP GenAI，可以帮助业务人员提升工作效率、节省时间和增强客户体验，并在多个行业试用中得了显著的成绩：客服呼叫处理时间缩短了25%，电子邮件响应时间缩短了20%，销售转化率提升了35%等，并且可以实时观察客户的互动满足其需求 ⋙ @Teleperformance
🤖 使用 ChatGPT 在5分钟内「完全读懂」任何书籍
Reddit 是美国知名论坛，ChatGPT 子区目前有个帖子非常火，是一位狂热的书友分享如何借助 ChatGPT，将阅读一本书的时间压缩到5分钟！并且给出了详细的 Prompt！
▢ Prompt 1: Please summarize [BOOK] by [AUTHOR]
▢ 请按[作者]总结[图书]
▢ Prompt 2: What are all of the chapters in the book?
▢ 这本书的章节都有哪些？(注意，在这里，可以根据想学的内容，挑选出对应的最佳章节)
▢ Prompt 3: In [BEST CHAPTER], what are the most important 20% of learnings about [INSERT LEARNING OBJECTIVE] that will help me understand 80% of it."
▢ 在[最佳章节]中，关于[插入学习目标]最重要的20%是什么，这将帮助我理解其中的80%
▢ Prompt 4: Convert those key lessons from the chapter into engaging stories and metaphors to aid my memorization.
▢ 将本章中的关键内容转化为引人入胜的故事和隐喻，以帮助我记忆
▢ Optional Prompt 5: Write me an action list of how I can apply [KEY LESSON] into [PLACE YOU WANT TO APPLY IT]
▢ 给我写一份行动清单，说明我如何将[关键课程]应用到[您想应用的地方] （注意！这里可以提供有价值的领域背景知识）
评论区的几百条回帖也是干货满满，书友们积极留言，分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读时，那些迷惑又雀跃的时刻！
▢ Comment 1：注意！这种方式可能会因为ChatGPT的「幻觉」而得到错误信息。可以用已经读过的书来尝试一下，然后你就会发现某些具体细节要么不太准确，要么完全就是捏造的。
▢ Comment 2：对于「幻觉」我倒是有一些处理经验，一般就是在提问时注意这三点：
明确地告诉它你想要一个准确的答案，没有幻觉
改变 temperature 参数（比如改到0），或者控制创造力水平
得到答后，要求它为每个引用产生精确的引用和页面，以便于交叉检查 ⋙ @Reddit r/ChatGPT
🤖 写给设计小白的极速入门指南：如何让产品脱颖而出
本文主要面向设计小白，帮助他们也能设计出在视觉上非常吸引人的产品，帮助用户获得愉快的试用体验，不至于因为糟糕的产品设计而失去用户。
作者在具体步骤中列举了自己的产品设计示例，这简直就是程序员转型独立开发者的必读文章！快收藏~
整体设计由两个同等重要的部分组成：UI（用户界面）和UX（用户体验）。如何让用户在使用时感到愉悦且简单易用呢？步骤如下：
在任何设计工作之前
▢ 定义目标受众
▢ 考虑替代方法
▢ 学会说“不”
设计指南
▢ 理解用例并定义范围：通过收集用户反馈、调研、访谈等方式收集数据，构建 MVP
▢ 不要重新发明轮子：设计的存在是为了帮助解决问题，不要让设计过于复杂，这个底线就是著名的「Don’t make me think」
▢ 消除任何摩擦：专注于帮助用户排除干扰、完成任务，减少用户犯错的机会
▢ 具有规范性：通过规范设计来降低复杂性，不是提供无限的灵活性，而是为用户设计最快的价值路径
▢ 优化最常见的操作：把最常见的行为放在最前面，把不太常见的行为藏起来
▢ 乐于助人但不烦人：希望我们的用户使用我们的所有功能，
▢ 设计不是为了你自己：一个真正强大的工具，同时保持用户体验简单和愉快的使用，并且对于反馈保持开放的态度 ⋙ @Indie Hackers
🤖 GitHub 首席产品官：AI对开发人员和团队协作影响深远
Inbal Shani 是GitHub首席产品管，也是一位资深程序员。近期联合美国500家员工数量超过 1000 人的公司，调研了AI编程工具对于开发和管理带来的影响。
AI不仅重塑了开发体验，还将对开发流程和效率起到决定性作用。在经过调研与数据分析后，Shani 将分析报告发布在 GitHub Blog，希望能帮助员工提高开发人员生产力、提升开发体验，并帮助开发团队消除障碍、推动创新。
原报告很长，干货和观点也很多，感兴趣可以阅读全文，以下列写报告核心要点：
▢ 调研发现1 - 人工智能已经切实存在并大规模投入使用：92%的美国AI相关开发人员，在工作中甚至工作外都在试用AI编程工具
▢ 调研发现2 - 等待构建和测试仍然是一个问题：开发人员表示，除了编写代码之外，工作中最耗时的事情是等待构建和测试，虽然行业已经进行了大量投资
▢ 调研发现3 - 开发者需要更多的合作：企业环境中的开发人员平均与21名其他工程师一起工作，他们希望协作成为绩效评估的首要指标
▢ 调研发现4 - AI的确有所帮助：超过五分之四的开发人员确认AI编码工具能让团队更具协作性
▢ 调研发现5 - 开发人员看到了AI带来的巨大好处：70%的受访者表示，AI编程工具为他们的工作带来了优势，并持续期待更好的代码质量和效率
文章也为工程经理提供了改善协作的4个技巧：
1. 将协作作为绩效目标中的一个目标
2. 定义并确定组织中协作的范围
3. 给予开发人员确认时间并互相了解
4. 确定主要工程师和杰出工程师 ⋙ @GitHub Blog
🤖 麦肯锡：生成式人工智能的经济潜力，未来将取代 50% 的人类职业
ShowMeAI 知识星球资源编码：R151
The economic potential of generative Al 是麦肯锡6月14日发布的一份研究报告。在报告中，分析师们通过对47个国家及地区的850种职业（全球80%以上劳动人口）的研究，探讨了在AI成指数级发展背后，对全球经济将带来的影响，哪些行业冲击最大，哪些人面临失业威胁？
报告章节
第1章：作为技术催化剂的生成性人工智能
第2章：跨职能和行业的生成性人工智能使用案例
第3章：生成性人工智能的未来工作： 对工作活动、经济增长和生产力的影响
第4章：对企业和社会的影响
报告主要内容
生成性人工智能可以为全球经济增加数万亿美元的价值。算下来每年可为全球经济带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长，生产力提高0.1%—0.6%，相当于每年贡献一个英国的GDP
生成性人工智能用例所能提供的价值中，大约75%属于四个领域： 客户运营、市场和销售、软件工程和研发，这也意味着四项业务受生成式AI影响最大
生成式人AI及其他科技的发展或将使当前工作的60%到70%实现自动化。其中，银行业、高科技行业和生命科学等行业所受的影响最大
生成性人工智能有可能改变工作结构，通过将个人工作流程自动化来增强个体能力，也就是说高薪、高学历的脑力劳动者受到的冲击最大
AI取代人类工作的时间被大幅提前了10年，在2030年至2060年间（中点为2045 年）50%的职业逐步被AI取代
生成性人工智能可以使劳动生产率在2040年之前每年增长0.1%至0.6%，可以大幅提高整个经济的劳动生产率，但需要管理这个过渡期带来的不稳定风险
生成性人工智能的时代才刚刚开始，商业和社会领导者仍面临着相当大的挑战，不仅包括管理生成式人工智能的内在风险，还需要考虑劳动力需要的新技能、重塑核心业务流程、员工的再次培训 ⋙ 点击阅读完整报告
感谢贡献一手资讯、资料与使用体验的 ShowMeAI 社区同学们！
◉ 点击 👀日报&周刊合集，订阅话题 #ShowMeAI日报，一览AI领域发展前沿，抓住最新发展机会！
◉ 点击 🎡生产力工具与行业应用大全，一起在信息浪潮里扑腾起来吧！