最新的ChatGPT-4.0会绘画、编程、写论文、创作音乐，简直“无所不能”。而在AIGC迈入发展之初，就出现一种论调：AIGC将取代目前很多所设岗位，包括原画师（人物、场景、动作等的设计师）、插画师、UI设计师、美宣设计师、文案、主播、真人模特等。
在AIGC的助力之下，不仅新手和低技能员工的工作效率得以极大提升，具有高度创新性、拥有丰富行业经验的资深员工，在引导AIGC在具体场景中有针对性解决问题的方向上也将起到关键作用。因此，AIGC等类似新技术的发展将成为未来职场提升的竞争能力，但AI不会取代人类，只有在技术发展面前停滞的人才会被取代。
以下是一些工具推荐
ChatGPT：强大的自然语言处理系统，可以用来生成文本、代码、摘要、对话等。
Hugging Face Transformers：面向自然语言处理任务的一系列数据集、模型和工具箱，包括对话生成、摘要、自动问答、翻译等。
IBM Watson Assistant：用于构建虚拟助手和聊天机器人的工具，支持多种语言和平台。
Google Cloud Natural Language：针对自然语言处理和分析的云端服务，包括情感分析、实体提取、摘要、语音转写等。
BERT：由Google开发的预训练语言模型，可以用来进行自然语言理解任务。
PyTorch：开源的深度学习框架，支持各种神经网络模型的学习和部署，适合处理图像、文本、音频等问题。
TensorFlow：另一个流行的深度学习框架，也适用于各种神经网络模型的训练和部署。
Keras：高级神经网络API，包括各种深度学习和机器学习算法的实现，易于使用和扩展。
NVIDIA RIVA：用于构建视频和语音AI应用程序的端到端平台，包括视频流处理、语音识别、人脸检测等。
Amazon Rekognition：基于亚马逊AWS的视频和图像分析服务，包括图像标记、人脸识别、视频分析等。
OpenCV：用于计算机视觉和机器人的开源计算机视觉库，包括图像处理、目标检测、跟踪等。
Caffe：由UC Berkeley开发的深度学习框架，支持图像识别、目标检测、分割等应用。
Scikit-learn：用于数据挖掘、机器学习和统计分析的Python工具箱，包括各种分类器、聚类算法、回归和降维等。
FastText：Facebook开发的文本分类和NLP工具，包括词向量、文本分类、多语言支持等。
SpaCy：Python开发的自然语言处理工具库，包括实体识别、句法分析、NER等。
Merlin：由谷歌开发的开源语音识别系统，支持多种语言和声音模型。
Snips AI：用于开发定制语音识别和对话系统的工具，支持离线模式，对隐私友好。
DeepAffects：音频情感分析和语音情感传达的API，适用于自然语言和音频处理。
CLIP：由OpenAI开发的神经网络模型，可以将图像和文本联系起来，适用于图像检索、自然语言理解等。
Particles：用于创建自定义AI模型的工具，支持各种神经元网络，包括视觉、声音、文本和传感器数据的处理。
Mid Journey：是一款2022年3月面世的AI绘画工具，只要输入想到的文字，就能通过人工智能产出相对应的图片，耗时只有大约一分钟。2023年5月15日消息，Midjourney官方中文版已经开启内测。
德勤2023年的全球营销趋势报告显示，“科技”成为营销人员的一大关注。不但B2C行业对“AIGC+”“元宇宙”等趋势感兴趣，能源、资源和工（ER&I）以及生命科学和医疗保健（LS&HC）等行业也出现了明显倾向。
显然，机遇和红利正再度呼唤起“新兴技术变现”这一路径。根据AIGC产业峰会上发布的《中国AIGC产业全景报告》预计，2023年中国市场规模可达170亿人民币，2030年市场规模将超万亿人民币，届时会催生出各种不同的新业态。AIGC技术已经在工作流中先发制人，成为了不可逆转的风向。
B2B营销人作为先进科技的同行者，在这场技术催生的“职场大考”中，需与想象力为伍，更好的接轨前沿技术，让技术更好服务商业，也许本身就是使命与意义所在。