大模型时代的就业：岗位还在，但能力要求变了

浅浅的花香味﹌ 2024-05-05 22:14 3阅读 0赞

自ChatGPT爆火出圈以来，AI大模型的热度也持续升温,而哪些职业将受到的影响最大，成为热议的话题之一。

“**GPT适应性高前十类职业，包括编辑、校对员、公证员、软件和信息技术服务人员、检验试验人员、包装人员、安全保护服务人员、护理人员、行政业务办理人员、教育服务人员**。” 中国人民大学中国就业研究所所长曾湘泉在外滩大会上提到。”

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在会后的采访中，曾湘泉表示，**ChatGPT这类的技术进步对就业的影响是结构性的。“对就业总量的影响较小，但对结构会有影响**。岗位还在，但是能力变了。比如大学老师教的内容不一样了，编辑人员要了解和增加很多方面的知识学习。因为随着新技术革命的到来，会有大量数字化的东西出现。”

曾湘泉强调，复合型的人才是当前最为紧缺的。“**不是单一数字化的人才，而是既要懂专业还要懂数字化的人才**。所谓的就业结构变化就是，可能岗位还在，但是人的要求变了。”

数字经济的快速发展正催生大量人才需求，中国长江经济带发展研究院《2022中国数字经济人才发展报告》预测，到2025年，中国数字经济人才缺口或将达到2500万人。

在大会上，智联招聘发布了《数字技术新职业趋势洞察报告》。报告显示，75%的企业预计今年将增加在员工数字技能培养上的投入，但44.2%的企业表示，在员工数字技能培养与提升中，培训内容体系化、专业度不高的问题是最大挑战。“企业的培训往往是点状的，头痛医头、脚痛医脚，培训成本很高但见效非常慢。” 智联招聘董事长、CEO郭盛分享说。

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郭盛还指出，金融企业过去热招的是商科领域人才，而现在它们的校招方向明显改变，理工科人才成为金融企业更加渴求的招聘对象。为招引数字人才，各行业纷纷开出高薪。其中人工智能工程技术人员的平均招聘月薪达24959元/月。

曾湘泉认为，**当前数字化人才缺口大，但产业分布呈现明显的失衡现象，大部分集中于信息通信和制造业等行业**。据信通院数据，我国46.6%的数字技能人才来自数字基础产业，20.9%的数字技能人才来自制造业，两大行业吸纳了2/3的数字技能人才。

此外，数字经济一方面创造新工作和行业，增加就业机会，比如客户服务数字技术、系统维护等。另一方面也呈现替代效应，数字技术和自动化将减少简单、重复性的工作。比如富士康工厂应用工业机器人，减少制造业相关岗位，银行前台岗位可能会消失。**同时，人工智能技术的推广和应用，将会加剧不同技能要求岗位间的收入不平等。**

**目前人工智能已经在人才招聘领域得到应用**。“由AI来提问面试者，把结果提供给HR参考。“智联招聘集团执行副总裁李强介绍，“**从效果来看，大模型可以做劣汰，把不适合的人排除掉。但还做不到择优**。这是由于大模型不了解企业文化、组织架构、价值观，无法对企业的需求进行定制化。”

谈及AI大模型替代打工人，李强判断，初级白领类、对专业技能要求较低的工作，受到的影响会更大。

“根据我们平台的数据，**翻译、设计、客服的岗位数量下降很快。特别是设计类岗位，今年2月以来的降速高于平台整体均速**。另外，一些数据分析类岗位也可能会被替代。在这个时代，就业者都需要提升数字化技能，学会怎么用好大模型。”

蔚来资深人力资源总监江锋则分享了一个简单的判断标准。“**如果你的工作容易被刻度化衡量，那么有可能会被大模型逐步取代**。”

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**第一阶段：** 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

**第二阶段：** 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

**第三阶段：** 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

**第四阶段：** 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

**第五阶段：** 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

**第六阶段：** 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

**第七阶段：** 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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**• 基于大模型全栈工程实现**（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

**• 能够利用大模型解决相关实际项目需求：** 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

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**• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力：** 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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