如果你想从事人工智能职业,学习Python吧

news2024/11/15 8:23:33

人工智能并不会抢走你的工作,至少目前还不会。人工智能和机器学习(AI/ML)最好的应用是补充人类的创造力,而不是取代它。具有讽刺意味的是,最好的大型语言模型(LLMs)可能是通过使用受版权保护的人类创造力的作品(或许并不总是合法地)进行训练的。在可预见的未来,人类和机器人将和平共处。

尽管如此,有些行业在采用人工智能方面比其他行业更为积极,这一点在斯坦福人类中心人工智能研究所发布的最新2022 AI指数报告中得到了体现。在过去的一年里,几乎所有行业都在投资具有AI技能的人才,而以下几个行业的AI相关职位发布更为频繁:信息行业(5.3%)、专业科技服务行业(4.1%)以及金融和保险行业(3.3%)。如果你担心你的工作,或者只是想利用这一趋势,我有一个建议:学习Python。

商业引领潮流

在2014年之前,学术界一直是机器学习领域的核心。然而现在已经不再是这样了。自2014年以来,大企业一直在引领AI/ML的发展,而在2022年,企业发布了32个机器学习模型,而学术界仅发布了3个。学术机构无法跟上企业拥有的数据、CPU计算资源和资金所带来的发展速度。

投入了多少资金?虽然像GPT-2这样的大型语言模型在2019年训练的成本是5万美元,但PaLM的训练成本大约是800万美元,其参数数量是GPT-2的360倍(当然,GPT-2在当时是尖端技术)。政府可以承担这种投资,但政府主要关注的是试图(未成功地)监管LLM,因此产业界填补了这一空白。

在这样做的过程中,几乎所有美国产业部门对AI/ML人才的需求都有所增长。平均而言,与AI/ML相关的职位招聘广告数量从2021年的1.7%增加到2022年的1.9%。这个数字看起来可能很小,但这些百分比是所有美国职位招聘的百分比。接近2%的数字相当庞大,尤其是考虑到对大多数企业来说,AI/ML技术仍然没有得到充分证明。正如我之前提到的,有些行业发布要求AI/ML专业知识的职位招聘广告的比例要高得多。

各行各业需要AI技能的工作岗位的比例都在增长,尤其是在过去的一年里

当然,工作岗位并非投资的唯一衡量标准。在资金投入方面,医疗和保健领域以2022年的61亿美元投资位居榜首。紧随其后的是数据管理、处理和云计算(59亿美元)以及金融科技(55亿美元)。这些行业的投资领域是合理的,考虑到这些AI资金的使用方式。报告指出,企业以各种方式使用AI,但主要领域包括机器人流程自动化(39%)、计算机视觉(34%)、自然语言文本理解(33%)和虚拟代理(33%)。至于用例,2022年最受欢迎的是服务运营优化(24%)。其他热门的用例包括创建新的基于AI的产品(20%)、客户细分(19%)、客户服务分析(19%)以及产品的新基于AI的增强(19%)。

这对你的工作意味着什么?根据宾夕法尼亚大学研究人员开展的一项由OpenAI资助的研究,“美国约80%的劳动力在大型语言模型引入后,至少10%的工作任务可能受到影响,约19%的工人可能会有至少50%的任务受到影响。”谁面临风险?会计师、数学家、口译员、创意作家等。谁不受影响?那些专注于更多体力劳动的人,如厨师、机械师或石油和天然气工人。(然而,电动汽车可能会对后一类人群造成影响。)

当然,这个消息并不一定是坏事。正如我们在软件开发中所看到的,AI可以消除某个工作中的一些繁琐任务,同时让员工(在这种情况下,是开发人员)专注于更高价值的任务。对于那些希望建立在AI驱动未来中取得成功的人来说,斯坦福报告特别强调了一项技术:Python。

Python与AI圣杯

Python对数据科学的影响并不令人惊讶。正如我在2021年写的,“最有可能主导[数据科学]的语言就是在企业内最易于广泛使用的语言。”一年后,这仍然是事实:“当组织寻求更多元化的团队来帮助进行数据科学时,Python的广泛吸引力为他们提供了一个轻松的入口。”越来越多地,Python成为专家和初学者共同使用的数据科学通用语言。

在斯坦福报告中,Python的相对增长与其他所需技能相比脱颖而出,同时绝对增长也很显著:

所有与AI相关的技能需求都有很大的增长,其中Python处于领先地位

Python在数据科学领域,特别是AI/ML领域,一直保持领先地位有很多原因。Python通过提供一系列强大的库来简化开发,从而降低AI/ML中固有的复杂性。它简单且一致,具有清晰的语法,易于人类阅读,降低了熟练掌握它的门槛。Python还拥有一个广泛且热情的社区,帮助开发者更快地提高生产力,同时可以在几乎任何你想使用的平台上运行。

是的,AI可能会让你的工作的某些部分过时,因为机器比人类更有效地完成任务。然而,尤其是对于学会Python的人来说,在拥抱机器人革命的崛起的同时,应该有很多机会使用Python和其他工具来满足你(以及你的雇主)的需求。


本文作者:Matt Asay(在MongoDB负责开发者关系)

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