未来人才的竞争力，一定会由数码鸿沟（Digital Divide）走向AI落差（AI Divide），会用AI的人和不会用AI的人，正向两极发展。

   未来，1%的AI超级使用者，将会掌握99%的资源和机会，不只是个人，也是公司，企业，乃至国家，而我认为，英语国家将会更强势。

   以一个五岁的小孩子为例，如果一个已经具备中英文会话能力，而另一个只懂中文，两人与AI互动，可以学习到的渠道和深度，一定会出现落差。

   英语小孩对着AI喊Hey GPT，用Python写个量子力学模拟器！中文小孩还在教AI识别方言、古诗。

   根据联合国教科文组织的报告，全球约有7000种语言，但AI大型语言模型的训练数据主要来自网际网络，而英文是网络上最主要的语言。

   现在流行的AI大型语言模型的训练，高度倚赖从网上获取的数据，因而明显集中在数字化程度高，而且人口多而且使用人多的语言，这个肯定是英文，进而让英语体系国家在AI竞争中取得优势，如果一个语言体系不被AI模型所认识，而使用该语言能够受益于AI的程度就会相对受限，甚至可能被加速边缘化，别小看言语之间带来的差距。

   英文内容在网页、学术论文、社交媒体、程序码库等领域占据主导地位。例如，维基百科的英文版本条目数量远超其他语言，GitHub上的开源程序码也以英文为主。这种数据的丰富性使得英文在模型训练中具有无可比拟的优势，进而让模型在理解和生成英文内容时表现更为精准和多样。

   技术生态的英语中心化AI的研发生态高度集中在英语国家，如美国、英国和加拿大顶尖的AI研究机构（如OpenAI、Google Research）和大学（如MIT、Stanford）主要以英文发表研究成果，开源工具和框架（如TensorFlow、PyTorch）也以英文为主要语言。

   文化与经济影响力英语国家的文化输出（如美国电影、Netflix、流行音乐）在全球范围内具有强大的影响力，这不仅促进了英文数据的生成，也使得AI模型在理解英语文化脉络时更为熟练。

   英文数位经济高度发达，涵盖电商、移动支付、智慧城市等多个领域。在例如智能客服、语音助手和内容推荐系统这些场景中有广泛应用。如今随着ChatGPT，以及来自Creative Diffusion、MidJourney和Adobe Firefly等视觉创作技术出现，它已经引起了大众的关注。

   此外，英语国家的经济实力使其能够投入更多资源于AI基础设施建设，如数据中心、云端运算和高性能GPU，进一步拉开与其他语言体系的差距。

   这使得英文成为AI技术交流的通用语言，非英语使用者若想参与尖端AI研发，必须具备流利的英文能力，否则将难以跟上技术进展。

   当资源集中在少数玩家之上，恐怕这次由AI带来的技术变革，将会是强者越强，弱者越弱。百度、腾讯等企业推出的中文大模型（如文心一言、通义千问）专注于中文语境的优化。中国的防火长城（GFW）限制了全球数据的流通。

   想象下两个小孩子人机大战：这差距好比广场舞大妈和Elon Musk的代沟还大！

   不懂英文，不懂如何写Prompts，在人工智能时代真的是死路一条。

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