AI技术革命对未来就业的影响
一、引言
AI技术变革对就业结构的影响呈现出双重性，在带来机遇的同时也不可忽视潜在的风险与挑战。过去若干次技术变革包括工业革命与信息技术革命均对就业格局产生过深远影响，在创造新职业的同时也导致大量传统职位消失。当前及未来时期内持续发展的AI技术必然会导致类似的职业转变现象不断涌现。
另一方面，在AI的发展下造成的自动化必然会淘汰一些简单的重复性工作；某些传统行业也可能会受到冲击
但与此同时，新的技术进步也会创造新的就业机会。
历史经验表明，具有远见卓识的社会总能将技术变革的力量转化为促进经济与文明进步的动力。当前及未来时代的社会必定会面临适应人工智能技术演变的挑战，而积极应对这些挑战同样将带来新的发展机遇。
本文旨在深入探讨人工智能技术对未来就业所具有的双重影响，并提出相应的应对之策。继往开来之际，请您共同思考如何促进社会持续健康发展。
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。
手工工匠在效率上无法与机械生产相媲美；大量手工工作已被机械生产取代。
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。
随着人工智能的发展, 该领域预计会对部分行业造成衰退. 基于其特性分析, AI对 repetitive tasks and simple labor 的影响, The impact could lead to the displacement of workers engaged in such tasks by automated tools.
简单的体力劳动者群体可能通过自动化技术实现岗位转换。这些工作环节包括搬运、装卸、库管等环节。
重复性的工作内容：例如数据录入工作、会计核算过程等重复性计算任务都能够由人工智能技术和相关软件来完成。
基础级服务业：包括票务售卖、图书管理等无需高智力投入的服务行业。智能技术能够支持自动化服务。
在当前社会中,司机群体不仅包括像出租车和卡车司机这样的职业人员,并且也涵盖了配送相关的从业者;智能驾驶技术的发展会直接关系到这一群体的工作状态.
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
每一次重大的技术变革往往伴随着大量新兴职业的出现，在工业革命和信息技术革命这类历史性的事件中尤其明显。掌握新型技术和工具则意味着人们必须不断学习以适应未来的需求。人工智能的发展将催生出一系列全新的职业类别。
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了软件工程师、系统规划师以及网络支持工程师等新兴的职业领域。
互联网时代催生的网络安全人才、数据科学家以及社交媒体运营人员等新兴职业应运而生
管理和组织生产的管理者、技术人员也成为新的职业。
大规模生产与运输活动依赖于一系列必要的基础设施。例如铁路和电报网络的建设，则为这一过程提供了基础支持，并从而催生了相关的作业或工作机会。
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。
这些变革都推动了新兴职业的产生，并促使人们适应细分领域间的分工与专业化要求
技术的变革对社会文化层面也有深远影响。
技术革命加强了操作工人在文化方面的要求。具备一定的数学和物理基础，并能够看懂技术资料。
这直接促进了对教育体系的需求。必须依赖公共教育体系来提升国民的整体知识水平。
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。
技术变革不仅重塑了经济形态和就业类型，并非仅此而已；它进一步促进了整个社会的进步和发展，并非如此而已；有力地提升了人力资本的整体素质。
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。
结果显示，在相同的商品中所需的劳动时间和成本大幅减少。这直接促使生产量显著提升并使价格大幅下降。目前而言，在大多数日用品与电子产品领域内生产量已经远远超过了过去水平，并且价格持续下降。
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通过帮助企业更加优化决策，并提升资源配置效率的同时减少生产和运营成本。该技术也会带来现有的模式与生产结构的转变。这一变革必将在产业及经济领域产生长远的影响。
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：
工业品的价格变得更低：借助人工智能技术优化的生产流程以及降低生产成本，必然会使得相同类别的产品价格进一步下降。
新产品能够加速迭代：借助于AI辅助设计技术的应用，在产品更新换代方面表现得更加迅速；消费者能够在更低的成本水平下体验到这些新产品的发布。
智能助手及知识服务机器人可能在一定程度上取代人力以减少运营支出；例如法律咨询及医疗健康相关领域的问题可通过更经济的方式解决。
智能助手及知识服务机器人可能在一定程度上取代人力以减少运营支出；例如法律咨询及医疗健康相关领域的问题可通过更经济的方式解决。
通过AI技术和智能制造技术的应用，企业能够实现小批量灵活生产。消费者可以根据其个性化需求进行定制化设计。
更智能的物流服务：无人配送将更快速、准时和便捷。
AI不仅能够提升生产效率，在这一过程中还将在某种程度上使产品更加符合消费者需求、具备更高的智能化水平以及更加经济实惠。这些因素将有助于提升人们的生活质量，并带来显著的幸福感提升。
AI催生新的职业
每次技术革新都将产生新的职业机会；基于AI的特性预测,未来将会出现一系列由人工智能主导的技术顶端职业
从事与人工智能深度交互的专业人员，包括但不限于人工智能训练师、智能系统监督员等职业角色。这些专业人员必须能够有效交流并协调人机之间的关系。
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：
作为一位专业的技术与商业结合型人才，在此我对这一新型混合型产品经理这一职位进行了正式定义和命名。这种新型混合型产品经理专注于开发高度量身定制的智能系统解决方案，在教育领域中存在大量此类智能化应用实例。其中一项典型的应用案例是一个针对小学阶段的学生设计的小学AI英语学习平台。该平台能够为每位学生提供个性化的学习方案，在一定词汇范围内完成日常交流任务的同时，在线提供丰富的教学材料包；基于用户的兴趣特点和学习进度需求，在线提供丰富的教学材料包；通过自然流畅的人工智能对话功能，在一定词汇范围内完成日常交流任务的同时，在线提供丰富的教学材料包；通过自然流畅的人工智能对话功能，在一定词汇范围内完成日常交流任务的同时，在线提供丰富的教学材料包；通过自然流畅的人工智能对话功能
在这种产品的扩展中会衍生出一类相应的产品并培养其相关的指导人员（例如原来的教师）。随后会对这类产品进行专门的培训以创建出高质量的AI模型供人们使用这些模型进一步发展出一个庞大的行业领域。
他们采用数据采集与模型优化等手段为特定领域生成高质量的人工智能模型，并将其提供作为服务销售给那些具备AI应用需求却不具备专业模型训练能力的企业。例如以下是一些潜在的应用场景：
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训练师要求扎实的机器学习和数据科学功底，并且深入特定垂直领域才能训练出质量较高的定制模型。这必然催生一个全新的服务市场为众多企业带来AI赋能同时也会吸引大量人才加入这一新兴行业。
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：
该软件或平台产品能够为用户提供无需手动编写代码即可自动生成定制化的人工智能模型。
用户只需在友好界面中输入数据，在友好界面中定义问题即可获得针对特定场景优化的AI模型。无需编写代码。
模型生成器中集成了多种预先训练好的模型，并通过自动化的方式实现了超参数配置的优化，在提升效率的同时大大简化了模型的训练流程
除了输入相关领域的专业知识和业务逻辑之外，请您为模型生成器提供更加贴合实际应用场景的模型。
生成的模型能够无缝地整合到产品和服务中，并赋予不同企业或应用人工智能能力
一旦这样的AI模型生成器真正实现,我相信它将大幅降低进入定制开发阶段所需的门槛,并使更多企业或机构能够获取到可用的AI技术,并在这一过程中提供新的应用领域或工作场景.
该AI生成器产品将发展出一系列专门化的社区应用。例如教育类和设计类的AI模型社区。随着产品的持续发展将逐步完善。该产品提供试用版本为体积较小且轻便的预览版；体验满意后可选择购买完整的服务包。
致力于发展和维护不同领域垂直的AI模型专业交流平台
各个平台中，开发者群体能够分享他们的开发成果——不同领域的模型——从而构建一个丰富的模型资源库。
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操作人员不仅需要实时监控系统状态，并且根据具体情况调整参数设置以实现人工干预。这需要具备一定的AI原理了解以及数据处理能力和团队协作能力。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。
这一项举措将开创性地实现"AI+人"的结合。通过有效的协作推动未来工作进入一个更加高效阶段。
为了培养具备一系列核心技能的未来人才，在小学、中学及大学教育体系中都应实施相应的改革措施。
在小学阶段应当努力培养学生的逻辑推理能力和创新思维能力，并为其后续发展奠定基础。教师可以通过设计与之相辅相成的游戏环节和启发式教学活动来实现这一目标。
中学阶段应设置相应的算法与编程课程来推进STEM教育体系的完善，并且注重团队协作能力的培养。
大学阶段应在拓展与新技术相关的交叉学科专业领域上做出努力。例如，在智能法律系统和医疗人工智能平台等方面进行深入发展，并加强实践教学环节的建设。
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。
通过训练教师掌握新技术以提升教学质量能力，并使他们成为学习活动中的引导者。
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。
必须通过全社会的共同努力来实现这些变革。但这却是不可逆转的发展方向，并非偶然的选择。
五、应对AI时代就业变化的建议
为了增强自身的综合素质与应变能力。个人需要积极掌握新技术与新知识能够使自己在环境变化中保持优势。面对数据驱动的未来，在人工智能时代必须不断提升自身的技术水平与专业素养，在不断更新的知识体系中实现持续进化与转型升级。
企业开展继续教育和岗位技能培训。企业应为员工的职业发展提供支持，并为了应对技术与业务变革而推行弹性工作制度。另外一种方式是开展弹性工作制来协助员工适应岗位需求。
政府推出了系列配套政策。为了应对当前社会发展需求, 政府应加大教育投资力度, 并研发符合技术变革需求的职业培训体系. 在具体实施层面, 政府将扩大学历教育和职业培训规模, 为此将提供相关补贴资金. 此外, 优化针对中年劳动力的支持措施也是重要一环: 一方面降低企业用工成本; 另一方面鼓励企业积极吸纳并培养符合条件的中年人力资源.
六、总结
AI技术的发展将不断促进就业结构调整发生深刻转变
那么，我们该如何学习大模型？
作为一名经验丰富的资深互联网从业者，在深谙行业规律的基础上，
我已下定决心将丰富的AI知识无私地传播给渴望学习的人们。
具体能学到什么程度，则取决于个人的学习毅力与专业能力。
包括但不限于思维导图、精品书籍、视频教程以及实战课程等多维度的学习资源。
一、大模型全套的学习路线
掌握复杂的人工智能模型（如GPT-3、BERT等），需要具备系统性的方法论并付出持续的努力。鉴于建议进行系统的深度学习（即系统性的训练），因此制定清晰的学习路径至关重要。通过这份详细的路线图能够帮助你高效构建系统的知识架构
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
通常达到L4水平，在当前市场中大部分职位都具备应对能力。然而这仍处于上限之下，在顶端层级对算法与实战的要求则更为苛刻。因此建议普通人才能熟练掌握至L4水平。
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二、640套AI大模型报告合集
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三、大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的发展态势日益明显, 现如今在科技领域中, AI大模型已成为一项引人注目的技术. 这类大规模预训练语言模型, 如GPT-3、BERT、XLNet等, 凭借强大的语言理解与生成能力, 正深刻地改变着人们对人工智能的认知. 那么这些PDF资料都是非常有价值的参考资料.
四、AI大模型商业化落地方案
从普通人的角度来看，在拥抱大模型时代的浪潮中必须不断学习与实践。为了不断提升个人的专业技能与认知深度，也需要具备强烈的社会责任感与伦理担当。为此贡献一份力量将是我们的荣幸。