AI技术革命对未来就业的影响

一、引言

AI技术革命带来的就业结构变化是双面的，既存在着挑战也蕴含着机遇。过去的几次技术革命例如工业革命和信息技术革命都对就业结构产生了深刻的影响，使一些工作消失，也催生了许多新的工作类型。当前和未来的AI技术发展也必将推动类似的结构性变化。

一方面，AI的进步带来的自动化必将淘汰一些简单重复的工作，某些传统行业也可能面临冲击。
但与此同时，新的技术进步也会创造新的就业机会。

历史经验证明，有远见的社会总是能够把技术变革的力量转化为推动经济和文明进步的动力。当前和未来社会也必将面临适应AI技术变化的挑战，但积极应对也会开启新的发展机遇。

本文拟通过分析AI技术对未来就业的双面影响，探讨应对之道，为承上启下，推动社会持续平稳地发展提供一些参考。

二、AI技术发展对就业的负面影响

一些传统行业可能衰退

工业革命时期，机械化生产的出现确实冲击了原有的手工业。

传统的手工业者无法与机器效率竞争，大批手工业工作被机械生产所替代。
原有的手工艺人，如纺织工，制鞋工，被迫转行，进入工厂当操作工人。
工厂流水线的出现使分工细化，工人从事极其单一重复的操作。
同时也出现了新的工作岗位，如机械操作工、工程师等。

工业革命对就业结构产生了颠覆性的影响。

那么AI的出现，应该也会带来一些行业的衰退，从AI的特点来说：AI对某些重复性工作和简单劳动的冲击，可能导致这些工作的从业者被自动化的工具所替代。

简单体力劳动类：如快餐店工作人员，商品仓储工作等。这些依赖人工操作的体力劳动有望被自动化机器人等所取代。
重复性数据处理：如数据录入，会计结算等重复性计算工作都可以由AI和软件代替。
简单服务业：如票务售卖，图书管理等脑力要求不高的服务行业。智能技术可以提供自助服务。
驾驶员：如出租车、卡车、配送等司机，智能驾驶技术发展将直接影响这一职业。
传统制造业：智能生产线需要更少的操作工人。
中介服务类工作也面临冲击，像旅行社、保险代理等可能被网上服务替代。

三、AI对新增就业机会的促进作用

技术革命带来效率提升的同时，也会有更多创新性工作出现

每一次重大的技术革命，比如工业革命、信息技术革命，都推动了大量新的工作岗位。新的技术和工具需要人们掌握新的技能来使用。AI技术的发展，也会带来新的工作类型。

技术革命虽然冲击了传统行业，但同时也创造了许多新的工作机会。

工厂需要大量工人操作机器，这产生了新的“工厂工人”这个工作群体。
电力时代出现的电力系统操作员、电器维修工等工作。
计算机信息化时代出现的程序员、系统分析师、IT技术支持等一系列新的职业。
互联网时代出现的网络安全技术人员、大数据分析师、社交媒体经理等新职业。
管理和组织生产的管理者、技术人员也成为新的职业。
大规模生产和运输需要更多基础设施，如铁路、电报网络，这又创造了相关的工作。
新的消费品需要设计、营销、销售，相关服务业也得到发展。
教育体系也发生变革，需要更多教师。

随着技术革命、生产过程的出现：

对个人整体生产过程的要求下降了。
对具体环节的专业化要求上升了。
管理和质控更加专业化和复杂化。

这些变化都推动了新的职业的出现，人们需要适应这种分工细化和专业化的需求。

技术的变革对社会文化层面也有深远影响。

技术革命对操作工人的文化要求提高了。需要掌握一定的数学、物理知识，并能读取说明书。
这直接带动了对教育体系的要求。需要通过公共教育来提高国民整体知识水平。
更多孩子被送进学校接受教育，而不仅仅是从事劳动。教育体系扩大化。
这也推动了人文精神、文化艺术的发展。

技术变革不仅影响经济形态和就业类型，还进一步推动了整个社会的进步，提高了人力资本素质。

技术革命带来物质产品产量上升、价格下降

从以往的技术革命来看：

工业革命的机械化生产，大大提高了生产速度，降低了人力成本。
电力技术的应用也极大地提高了工业生产的效率。
当代的信息技术革命，使自动化生产水平大幅提升。
互联网使得信息流通速度快、成本低，也有利于提高生产效率。
新材料、新工艺的应用也在不断推动生产效率的提高。

结果是，同样的产品，需要的劳动时间和成本大大降低，从而导致产量增加，价格下降。如今的多数日用品和电子产品，产量都远超过过去，而价格也一次次降低。

AI带来什么样的变化？

AI技术在提高生产效率方面具有巨大潜力：

AI和机器学习可以实现更智能化的生产调度和流程优化，降低生产成本。
应用预测分析和大数据，实现需求预测及生产决策的精准化。
工业机器人和自动驾驶改变传统的人工生产模式。
AI辅助设计将缩短产品设计周期，使定制化生产成为可能。
智能物流系统可以进行动态的配送路线优化。
预知性维护通过大数据分析预测设备故障，减少停工时间。
AR/VR技术应用于员工培训，提高操作效率。
AI客服机器人可以提供全天候的客户服务。

AI将帮助企业进一步优化决策，提高资源配置效率，降低生产和运营成本。它也会改变传统的业务模式和生产组织形式。这必将对产业和经济造成深远影响。

同以往技术革新一样，AI技术应用将带来物质生活水平的进一步提高：

物质产品价格更低：AI优化的生产流程和降低成本，必然会导致同等产品的价格下降。
新产品更快迭代：AI辅助设计，可实现更快速的产品升级换代。消费者可以以更低成本体验到新产品。
服务型产品价格降低：智能助手和知识服务机器人可部分替代人力，降低服务成本。像法律、医疗健康咨询等服务可获更低价格。
个性化定制产品成为可能：AI和智能制造可实现小批量灵活生产。消费者可以根据个人口味设计产品。
更智能的物流服务：无人配送将更快速、准时和便捷。

AI在提高生产力效率的同时，也将使产品对消费者更个性化、更智能、价格更实惠。这必将改善人类的物质生活，提高生活水平。

AI催生新的职业

每次技术革新都会带来新的职业，根据AI的特点，推测AI会带来以下技术顶端职业：

与AI直接互动的职业，如AI训练师、AI系统监控员等。他们需要与智能系统进行沟通和互动。
AI伦理规划师，研究人机交互的伦理规范，保证AI的人本定位。
虚拟空间设计师，创造沉浸式的虚拟和增强环境。
虚拟空间经济学家，研究数字世界的经济活动和规律。
身份验证工程师，在虚拟世界建立身份认证和预防欺诈体系。
AI艺术家，利用AI创造艺术作品和进行创新尝试。
脑机接口工程师，研发连接大脑和外部设备的直接接口。
量子计算机系统管理员，操作和维护量子计算机。

这里面有一些职业是已经存在、未来将更加普及。

还有一些更贴近普通民众的职业：

AI助理编辑：使用AI技术为文章、文档进行智能编辑和优化。
智能会计：利用AI进行数据整理、报表制作和税务规划。
AI营销助理：运用大数据进行精准营销并自动化营销流程。
智能客服：利用语音识别、自然语言处理和对话系统 Streamline 客户服务。
个人化教练：依据AI分析个人数据进行定制的健身、生活指导。
自动驾驶车队管理员：负责监控和调度自动驾驶出租车、卡车等车队。7
智能养老护理员：利用服务机器人和AI辅助为老年人提供日常护理服务。
虚拟空间设计师：使用3D建模工具为用户设计虚拟空间和体验。
AI产品经理
AI训练师

从我从业的角度来谈谈9和10：

AI产品经理，我创造这个词并认为它是一种新类型产品的产品经理。这种产品是定制化的AI产品。比如教育领域的AI产品。比如一种小学AI英语应用。可以为用户提供定制化的英语学习服务，根据使用喜好提供不同题材的英语内容。智能的对话（在规定的单词量下）。

在这种产品的延伸下，会产生这一类产品的训练员（比如原来的老师），针对这种产品进行训练，生成高质量模型，用户可以购买这种模型。这又会产生一个大的行业。

他们通过收集数据、调整模型等方式，为特定领域生成高质量的AI模型。这可以作为一种服务出售给那些需要AI能力但是缺乏模型训练技术的公司。一些可能的场景：

为教育公司定制学生英语学习模型
为医疗公司定制疾病诊断模型
为制造公司定制产品质量预测模型

AI训练师需要深厚的机器学习和数据科学功底，并且熟悉特定垂直领域，才能训练出质量较好的定制模型。这无疑会催生一个全新的服务市场，为很多企业提供AI赋能。同时也会推动更多人才进入这个新兴行业。

继续延伸：还会产生一种类型的新产品叫AI模型生成器。

这个AI模型生成器具有以下特征：

它是一种软件或平台产品，可以帮助用户无需手工编码就可以生成定制的AI模型。
用户只需要通过友好的界面输入数据、定义问题，不需要编程，就可以得到针对特定场景优化的AI模型。
模型生成器里面封装了各种预训练模型、自动化的超参数调整等技术，简化了模型的训练过程。
用户还可以输入针对性的领域知识、业务逻辑，帮助模型生成器创建更加符合实际需求的模型。
生成的模型可以直接集成到产品和服务中，为不同的公司或场景提供AI能力。

如果这样的AI模型生成器成为现实，我相信它将大大降低开发定制AI模型的门槛，让更多组织获得可用的AI能力，并创造新的应用场景。

这种AI模型生成器产品又会产生一系列的社区产品。比如教育模型社区、设计模型社区。随着发展会逐渐成熟。这种产品会有试用模型（小、轻量的试用品），用户体验后觉得满意购买完整服务模型：

针对不同领域垂直的AI模型社区平台，如提到的教育模型社区、设计模型社区等。
在每个平台上，开发者可以共享他们开发的各类领域模型，形成丰富的模型资源库。
初学者可以下载一些试用规模较小的免费模型来学习和试用。
根据试用反馈，用户可以购买付费的加强版模型以集成到实际产品中。
平台可以通过提供云计算资源、组织竞赛等方式激励更多新模型的产生。
不同用户间可以互相学习、交流模型开发经验。

四、AI对未来就业内涵的影响

更高的技术要求和复合型要求。

AI操作人员不仅要监控系统，还要根据情况调节参数，进行人工干预。这需要对AI原理有一定理解，以及数据分析和团队协作能力。具体要求如下：

一定的编程能力，可以与AI系统进行集成和互动。
掌握 AI提示语言，可以给予AI系统正确指令。
辩证思维能力，可以辨别AI生成内容的质量。
提问能力，可以给AI系统提出有意义的问题，促进创新。
一定的社会科学知识，帮助AI了解文本内容的社会文化背景。
团队协作能力，可以与AI形成有效合作。
创造力和创新力，避免过度依赖AI。

这将创造“AI+人”的新模式。人类与AI形成有效协作，相互赋能成为未来工作的新模式。

为培养具备这些能力的未来工作者，小学、中学和大学教育都需要进行改革：

小学阶段需要加强逻辑思维和创造力教育，以打好基础。可以设置相关的游戏和启发性课程。
中学阶段需要开设算法和编程相关课程，加强 STEM 教育。同时关注团队协作能力培养。
大学阶段需要设置更多与新技术相关的交叉学科专业。如人工智能法律、医疗人工智能等。并强化实践教学环节。
各阶段教育都需加强人文素质和道德价值观教育，而不仅是技能教育。
培养教师具备使用新技术提高教学效果的能力，让他们成为学习的引领者。
设置针对不同背景学生的教育项目，缩小数字鸿沟。
终身学习也需要政府和企业支持，为在职人员提供学习新技能的途径。
改革学习方式，注重启发式和项目化学习。

要实现这些改革需要整个社会的努力。但这是必然的趋势，也是应对未来的最佳途径。

五、应对AI时代就业变化的建议

个人提升自身综合素质和适应能力。个人要主动学习新技能，才能在变化中有优势。面对AI时代的来临，个体需要不断学习新知识，掌握数据分析、编程等技能，做好持续学习和转型准备。
企业提供持续教育和培训。企业需要为员工的持续发展提供支持，以应对技术和业务变革。企业可以提供在职培训，帮助员工掌握新技能。也可以建立弹性工作制来帮助员工接受新角色。
政府出台配套政策。政府应该增加教育投入，并制定适应技术变化的就业政策。如扩大再培训规模，并给予补贴。也可以考虑减轻雇主对中年员工的成本，鼓励其招聘和培养中年人才。

六、总结

AI技术的发展必将继续推动就业结构的深刻变革，带来冲击也带来机遇。历史经验证明，社会总能适应新的技术，并将其转化为推动经济发展的动力。当前和未来社会也必将面临继续适应AI技术变化的过程。在这个变革过程中，个人、企业和国家都需要做好准备，提升自身素质，发展新产业，制定配套政策。只要积极应对变化，就一定能在变革中获得新发展。相信通过社会各界的共同努力，AI技术终将成为造福人类，推动社会繁荣进步的重要力量。

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。