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为什么今年 AI 大爆发,学 AI 的就业反而差了?

为什么今年 AI 大爆发,学 AI 的就业反而差了?插图

AI大爆发的同时,各种工具包、各种平台越来越完善,也就降低了AI入门的标准,坑可能是线性增长,但萝卜是指数增长的呀,就显得AI行业越来越内卷,就业越来越难。

并且,现在缺的是什么人,是AI顶尖人才&有丰富经验的AI人才,但绝大多少AI从业者还是可被替代的牛马

前一阵子有个AIGC人才的薪资报告,称AIGC平均年薪超过40w,但说实话,除了北上广深,能挣到这么多的真不多,就算北上广深,也不是随随便便一个AIGC从业者就能拿怎么多。当然也是因为大家都说做AI挣得多,所以萝卜在是指数增长

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笔者是做NLP相关的,在大模型前时代,算法工程师们还有很多各种各样的任务可以做,比如:阅读理解、对话生成、文本生成、知识图谱文本分类序列标注等等等,但现在一个大模型解决了所有问题,相当于已经不需要那么多人针对每个任务进行优化,变成了一个人优化大模型来解决一堆任务。这就造成了不需要那么算法工程师了,如果原来8个算法工程师优化8个任务,现在3个算法工程师优化一个大模型足够了

企业又需要什么样的大模型从业者呢?第一种是具有丰富大模型多机多卡实战经验的人,第二种是具有丰富大模型应用落地经验的人,第三种是绝顶聪明的AI专家。

第一种人一般是在大厂核心部门(或个别AIGC明星创业公司),才有机会使用那么多卡。学校很难会有很多显卡给学生用,因此对于学AI刚刚毕业的学生来讲,很不友好。

第二种人需要有很多的工作经验,有产品思维,知道现在市场需要什么样的产品,或者是在做大模型领域落地的一帮人,不仅仅是在做大模型,而是在做一个真正的产品。在大模型时代,优秀的AIGC产品经理真的是“一将难求”。

第三种人是真正的聪明人(反正我不是),真正的聪明人,在研究前沿知识,我们在玩BERT的时候,他们在玩大模型;我们再做大模型的时候,他们在研究Agent。

但目前为止,虽然说AI已经取得了很大的进步,但在NLP领域这一块,一直还没出现真正好的ToB产品,并大模型在落地这一块还有比较长的路要走,也许会越来越卷,人越来越多,但打铁还需自身硬。

PS:大模型AI时代,几乎一天一个样,不进则退。

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