每样新技术的诞生应用和发展都有可能造成对应的岗位淘汰，并衍生新的工作机会，人工智能也一样。例如高速收费站的ETC正在逐渐取代了不少人工收费岗位，但同时也有新的运维岗位诞生；快递自动分练机器出现正在取代人工分栋，同时也一样有新的操作员岗位需求出现。
科技在进步，人也需要进步。工作机会取决于个人有没有跟着步伐进行自身技能升级，敢于拥抱变化。
现在的大环境
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随着技术的飞速进步，现成的模型与框架日益丰富，而AI大模型自己就有广泛的知识和一些基础的推理能力，比当年需要程序员自己慢慢实践学习的效率显得更高跟快。编程提效当中的大模型趋势是势不可挡的，在实际应用场景中，**AI大模型的落地速度也呈现出惊人的加速度，**预示着智能技术将更广泛、更深入地融入各行各业。
例如百度文心大模型，三月份发布，七月份升级的文心大模型3.5，模型效果提升50%，训练速度提升2倍，推理速度提升30倍。在实际应用中，它可以在工程师编码过程中自动推荐和生成代码。目前这些功能已通过智能工作平台“如流”应用于百度的工作流程中，帮助提升工作效率，提高决策质量。
人工智能的广泛应用，也预示着越来越多企业会需要借助大模型为自己的业务赋能，因此，那些掌握AI大模型应用技术开发技能的程序员势必更受欢迎，这一技能优势迅速拉大了他们与普通程序员之间的差距，使得他们在职场中更具竞争力和吸引力。就如开头所说的，工作机会取决于个人有没有跟着步伐进行自身技能升级，敢于拥抱变化。
未雨绸缪，提前规划职业
过去那种一份工作可以干一辈子的时代早已一去不复返，随着人工智能的开发和普及，**每个人面对的职业压力只会越来越大。**就如内燃机发明后，只用了10年左右，就把海量的马车夫和驯马行业彻底淘汰。
同理，随着AI技术应用的逐渐广泛，过去一个多工种团队才能搞定的事情，现在一个人就能搞定。所谓**“未雨绸缪好过急中生智”**，而换工作并不是急中生智就能马上解决的，需要未雨绸缪提前规划好自己的职业生涯。
工作机会不是取决于时代
而是取决于自己
人工智能的兴起，正逐步替代那些**重复性强，枯燥乏味的可复制性工作，**有新的领域出现就会有新的岗位衍生。就如90年代的BB机，当时的传呼台客服是个香饽饽的职位，尽管其工作内容单调乏味，就是不断的接电话打字，但仍有许多人抢破头争着要进去，如今随着科技的进步，这一行业已逐渐淡出历史舞台。
还有各网站的人工客服，也逐渐被智能客服取代大部分工作，甚至现在的直播行业，也出现了数字人直播。有人说“程序员将会全面被AI取代”，这句话对于现阶段来说，有点制造焦虑的嫌疑，细想下虽然为时尚早，但将来也不一定没可能。现在大语言模型比以前的代码生成和解释能力都有质的飞跃，甚至已经加入了插件机制，支持超长文本输入，含有长文本摘要和问答插件。
AI大模型极大的缩短了掌握知识的路径和时间，有了AI的加持，有少量编程经验的人，也可以通过提示词就写出比初级工程师更优秀的代码。之前低代码的出现，也曾经有人讨论过程序员会否被淘汰，但低代码虽然令编程效率提高，但面对复杂多变的业务场景时却不够灵活，因此并未能真正取代大多数的程序员。而AI大模型的出现，生成代码的能力已经很强，技术迭代是一个必然的过程，而大量失业的将是一些还停留在原地，不进行新技能学习的程序员。
世界上唯一不变的，就是变化。所有美好结果的发生，都是刻意为之的结果。在人工智能逐渐普及的今天，善用人工智能的人，终将会取代不会善用智能的人。我们更加需要持续的学习，才能在这个时代获取更多的资源和优势，不那么轻易的被淘汰。
如何系统的去学习大模型LLM ？
作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。
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