王向葵首先介紹了，生成式AI（GAI）能夠從廣泛的數據中，集中創建多樣化內容的能力，包括在寫作和視覺藝術中的應用。在醫療上，生成式AI可以降低醫療成本，增加服務不足的人群獲得醫療服務的機會。研究人員利用AI模型來分析X光片和生成臨床報告，他們使用了十萬張X光片和臨床報告，提供人工智能模型數據，然後進行測試，發現人工智能模型所分析出的結果和真實的X光片結果沒有明顯的差異。

王向葵說，生成式AI將來只會越來越進步，人工智能模式與真人工作的唯一區別是：人工智能模式比真人快得多。現在重複性的工作已經幾乎被它替代了，例如IT業近兩年出現了一波裁員潮，「因為編碼工作很多都是重複性的工作，去年很多公司運用AI來編碼，不需要人來編碼了，所以，很多入門級的程序員被AI取代了，帶來了現在的新畢業生很難找到工作。」

她說，只要是重複性的工作，就很容易被「生成式AI」取代，比如法律文書的起草，AI很容易就完成了；最新的生成式AI結合語音，客服也很容易被取代，公司為了減少人力成本而使用AI。

王向葵指，生成式AI帶來的風險和危險包括：工作崗位的減少、人類偏見（Human Biases）、深層欺詐和錯誤資訊、數據隱私的泄密。

她提到了數十年前先見之明者的擔憂：科幻小說家阿西莫夫（Isaac Asimov）在1942年發表的作品《轉圈圈》（Runaround）提出了「機器人三定律」（Three Laws of Robotics）——他在機器人相關作品中，為機器人設定行為準則：（1）機器人不得傷害人類，或坐視人類受到傷害；（2）機器人必須服從人類命令，除非命令與第一法則發生衝突；（3）在不違背第一或第二法則之下，機器人可以保護自己。

對於如何讓自己的工作不被AI所取代，她表示，必須先要知道什麼樣的AI的科技是可以幫助你的，要提高生產力，要更有創造力，更有想像力，或是更能夠製作更多東西，必須要站在浪潮前面，自己要懂這些科技，然後才有辦法就是說不要被取代。

作為分管學校發展方向的副校長，王向葵說，高校要前瞻性地對課程進行規劃、設計，避免學生「畢業即失業」——畢業後的工作是被AI取代的，這也是高校所面臨的挑戰。