最新的ChatGPT-4.0會繪畫、編程、寫論文、創作音樂，簡直“無所不能”。而在AIGC邁入發展之初，就出現一種論調：AIGC將取代目前很多所設崗位，包括原畫師（人物、場景、動作等的設計師）、插畫師、UI設計師、美宣設計師、文案、主播、真人模特等。
在AIGC的助力之下，不僅新手和低技能員工的工作效率得以極大提升，具有高度創新性、擁有豐富行業經驗的資深員工，在引導AIGC在具體場景中有針對性解決問題的方向上也將起到關鍵作用。因此，AIGC等類似新技術的發展將成為未來職場提升的競爭能力，但AI不會取代人類，只有在技術發展面前停滯的人才會被取代。
以下是一些工具推薦
ChatGPT：強大的自然語言處理系統，可以用來生成文本、代碼、摘要、對話等。
Hugging Face Transformers：面向自然語言處理任務的一系列數據集、模型和工具箱，包括對話生成、摘要、自動問答、翻譯等。
IBM Watson Assistant：用于構建虛擬助手和聊天機器人的工具，支持多種語言和平臺。
Google Cloud Natural Language：針對自然語言處理和分析的云端服務，包括情感分析、實體提取、摘要、語音轉寫等。
BERT：由Google開發的預訓練語言模型，可以用來進行自然語言理解任務。
PyTorch：開源的深度學習框架，支持各種神經網絡模型的學習和部署，適合處理圖像、文本、音頻等問題。
TensorFlow：另一個流行的深度學習框架，也適用于各種神經網絡模型的訓練和部署。
Keras：高級神經網絡API，包括各種深度學習和機器學習算法的實現，易于使用和擴展。
NVIDIA RIVA：用于構建視頻和語音AI應用程序的端到端平臺，包括視頻流處理、語音識別、人臉檢測等。
Amazon Rekognition：基于亞馬遜AWS的視頻和圖像分析服務，包括圖像標記、人臉識別、視頻分析等。
OpenCV：用于計算機視覺和機器人的開源計算機視覺庫，包括圖像處理、目標檢測、跟蹤等。
Caffe：由UC Berkeley開發的深度學習框架，支持圖像識別、目標檢測、分割等應用。
Scikit-learn：用于數據挖掘、機器學習和統計分析的Python工具箱，包括各種分類器、聚類算法、回歸和降維等。
FastText：Facebook開發的文本分類和NLP工具，包括詞向量、文本分類、多語言支持等。
SpaCy：Python開發的自然語言處理工具庫，包括實體識別、句法分析、NER等。
Merlin：由谷歌開發的開源語音識別系統，支持多種語言和聲音模型。
Snips AI：用于開發定制語音識別和對話系統的工具，支持離線模式，對隱私友好。
DeepAffects：音頻情感分析和語音情感傳達的API，適用于自然語言和音頻處理。
CLIP：由OpenAI開發的神經網絡模型，可以將圖像和文本聯系起來，適用于圖像檢索、自然語言理解等。
Particles：用于創建自定義AI模型的工具，支持各種神經元網絡，包括視覺、聲音、文本和傳感器數據的處理。
Mid Journey：是一款2022年3月面世的AI繪畫工具，只要輸入想到的文字，就能通過人工智能產出相對應的圖片，耗時只有大約一分鐘。2023年5月15日消息，Midjourney官方中文版已經開啟內測。
德勤2023年的全球營銷趨勢報告顯示，“科技”成為營銷人員的一大關注。不但B2C行業對“AIGC+”“元宇宙”等趨勢感興趣，能源、資源和工（ER&I）以及生命科學和醫療保健（LS&HC）等行業也出現了明顯傾向。
顯然，機遇和紅利正再度呼喚起“新興技術變現”這一路徑。根據AIGC產業峰會上發布的《中國AIGC產業全景報告》預計，2023年中國市場規模可達170億人民幣，2030年市場規模將超萬億人民幣，屆時會催生出各種不同的新業態。AIGC技術已經在工作流中先發制人，成為了不可逆轉的風向。
B2B營銷人作為先進科技的同行者，在這場技術催生的“職場大考”中，需與想象力為伍，更好的接軌前沿技術，讓技術更好服務商業，也許本身就是使命與意義所在。