AI革命
經濟成果革命在人類歷史上不時出現，最早的階段是農業革命。例如，早期人們懂得使用火，大大增加了生存機會和食物安全，火的發現是引發經濟革命的一環。之後的農業技術和種植技術，人們可以大量利用土地滿足自己的需求，而不必再依賴其他生物。
接下來是青銅器時代，人們利用火這種能源，改造金屬等天然資源，令人類的能力擴展。例如製造農耕工具、打獵工具，甚至一些日用器皿和戰爭攻擊用的武器都是青銅器時代的特色。
再之後的文化、文字、貨幣等人類文明活動，也是另一番革命。這令到思想經驗及財富可以保存及轉移，影響了各地的文化風俗和社會制度結構，也令到商業、工業、甚至政府的運作有一個飛躍的進展。
接下來是最著名的工業革命，由英國的曼徹斯特開始，實際上在16世紀的文藝復興時期已經萌芽。那時，歐洲大陸的思想從宗教和君主制度中解放出來，令到科學和民主有長足的發展，這是一個非常重要的革命。由此而起的，就是有很多科學和數學的發展，並將這些學術文化的發展轉化為工業生產，增強社會效率和個人財富功能，令英國於18世紀成為世界的工廠，尤其是在曼徹斯特、利物浦等地，包含了全世界所有工業用的製造。
從工業革命開始，航海業、鐵路、汽車行業、工業等等前所未有的經濟活動不斷出現。這些能夠遠洋全球的大型輪船，能夠載人和貨物穿州過省的火車，能夠按自己地點及時間使用的私人汽車。這些革命成果大大縮短了工業和經濟活動之間的距離和時間，也促進了產能和效率的大幅提升。
再接下來的幾十年，資訊科技革命就開始了。尤其是電訊、互聯網、電話等通訊方式，已經完全取代了以前低效率、時間長、誤差大的人手郵寄。一系列的革命又一次一次從根本上改變了人們的經濟、政治和社會生活。
這些革命通常具有以下特點：
第一，倚賴機械自動化以提高生產力，減少人為錯誤或減少人力成本。
第二，這些革命能夠降低生產成本，縮短生產時間，甚至縮短顧客等待產品的時間。
第三，這些革命背後其實是由競爭所引發。這種競爭的目的是比拼質量、產量和成本。
第四，當新型產品面世時，實際上背後有著強烈的需求。以前沒有這些革命性的產品時，就沒有這樣的需求，但是一但這些產品面世，新的需求便會迅速湧現。比如現代的電動車、手機、WhatsApp和YouTube短片等。
第五，這些新需求的初期，通常需要服務提供者大量聘用人力資源來滿足需求。因為在初期追求中，這些生產力並不是由技術和自動化來提供，所以需要大量的人力資源。例如，近年來的資訊科技革命背後需要一大批程式編寫員、網絡維護工程師、硬件維護工程師等人員。儘管公司可能已經有外判或cloud based，但是公司的資訊科技部門卻不斷增長演化。
第六，當需求不斷提升，生產力需要大幅跟上時，自動化便應運而生。這時，也會產生下一輪新的技術革命。
從2023年開始，人工普遍智能(Artificial general intelligence) 開始崛起，這是一場新的革命。本站此文已經討論了很多人工智能的應用，比如人工智能ETF、人工智能炒股、人工智能MPF等等。
這些人工智能僅具備計算的能力，就像一部很厲害的計算機或是一部很好的洗衣機，只能按照指定的程序進行計算或清洗。然而，到了2023年，這些人工智能已經變得普遍化，甚至可以理解人類的語言，產生出與人類對話的感覺。於是，人類開始發現自己有新的需要，例如需要一個具備專業知識的人工智能來協助處理特定任務。其中，像ChatGPT這樣的軟件初期只是用來進行一些客戶服務，只能與人進行對話，理解人類所輸入的句子等。
然而，隨著使用的不斷增加，這些人工智能開始發揮更多的應用價值，例如協助創作文學、歌詞等。有些人甚至利用人工智能編輯文章或幫助修改電子郵件。近期，一些AI繪圖也開始流行起來，這些軟件 (DALL-E 2 、Midjourney 、StableDiffusion )可以幫助不具備美術基礎的人去創作圖像。任何人只需要輸入一些文字描述(prompt)，AI繪圖即可創作出想象中的圖像，這些圖像既可以非常虛擬，也可以非常真實。例如以下的AI模特兒圖片，已經讓人難以區分哪些是真實的，哪些是人工智能創作的。
近月來，出現了一些新的職業稱為AI 溝通師。儘管他們不一定懂得如何繪圖，但他們懂得如何輸入關鍵字(prompt)，讓AI繪圖繪製出他們心中所想的圖畫。目前，這個領域還處於初步階段，但已經可以用這些AI繪圖去設計廣告、平面設計，以及產品展示圖片等。這些AI繪圖可以產生不同風格的預想圖，方便marketing人員選擇定立大方向，然後在細節上進一步發展，節省了大量時間。
不過，一些人開始使用ChatGPT代替這些AI 溝通師的工作。只需讓ChatGPT模擬成AI 溝通師，透過輸入的圖畫構想生成關鍵字(prompt)，令AI 溝通師又失業。
筆者為現今的AI科技發展感慨萬分，因為筆者預見，在未來幾年內，AI將以日新月異的速度發展，成為一個新的革命，為人類的經濟、社會乃至人類的智慧帶來了巨大的革新。
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雖然AI背後的技術都是由軟件構成，但是它們仍然需要硬體的支援。例如，著名的ChatGPT模型，背後有超過1000億個參數，需要大量的硬體計算資源來提供運算能力。目前，這些硬體資源只有幾家公司生產，其中表表者是NVIDIA。大家可以看看NVIDIA今年以來的股價，就能夠理解這個行業的發展速度。
