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转行大模型开发:挑战与机遇,如何有效学习以实现职业转变

时间:2024-09-19 10:49:36浏览次数:3  
标签:私有化 框架 AI 转行 机遇 人工智能 应用 模型

前言

甚至随着技术的进步,我们每个人都可能面临失业风险,因为未来我们所处的整个行业都可能被颠覆,公司也会不复存在。司机这一职业就是随着科技发展而不断演进的典型案例,从最早的马车夫,到现在的汽车驾驶员,再到随着自动驾驶技术的成熟,未来的 “司机” 可能是具有高度复杂算法和传感系统的自动驾驶车辆。‘

面对这种趋势,从大家的提问中能看出对失业的担忧,但我觉得没必要过度恐慌。首先,社会未必会允许未来完全由机器替代人类工作,毕竟这涉及就业和民生问题。而且,时代在发展、科技在进步,原地不动就等于倒退,也会面临被淘汰的危险。这启示我们需要学习新技术、新工具来适应未来职业需求。

  1. 机器控制人类的担忧
    关于 AI 未来会不会反向控制人类这个问题,在 5 年前的大数据时代就已经被提出。当时我在读吴军老师写的《智能时代》一书时,他给出了自己的判断。他认为机器是由数据、算力、算法支撑的,而算法归根结底是由人设计的,所以人不会被机器控制,反而会被懂得制造智能机器的人控制。
    对吴军老师的观点我们可以不做评判,但它也反映出两点趋势。首先,机器智能很强大,稍有不慎就有失控的风险,而且失控的后果可能是毁灭性的,就像霍金说的别让疯子使用核武器一样。但同时也说明机器归根结底是可控的。不过,不知道吴军老师现在是否会改变自己的判断,因为大模型时代来临,机器变得更加智能。以大模型为例,当训练参数量无限增大时,大模型在未来会不会涌现出人类无法控制的能力?目前我们不得而知,但我们需要防范人工智能获得独立意志,这至少说明这是一个需要高度重视的问题。

四、大模型产业的发展趋势
最后一个部分我想谈谈我对大模型产业的一些判断,这是我在看完一些书和参加培训后的思考结果。
从现象来看,首先是国家层面开始重视人工智能,安老师帮我们总结成了三个 “第一次”:第一次提出 “通用人工智能”、第一次提出 “产业智能化”、第一次提出 “把握人工智能等新科技革命浪潮”。其次是资本对人工智能领域的投入,国内外对 AI 大模型公司的投资都非常积极,我们公司也投资了很多 AI 大模型公司。那么是什么原因让通用人工智能在近期受到全世界的关注和重视呢?
在我看来,如果把大模型仅仅看作是工具,它有可能成为下一次工业革命的导火索,就像蒸汽机、内燃机、计算机在历次工业革命中扮演的角色一样,它可以引领整个产业升级,成为创造性的 “引擎”。
从历史经验来看,谁能成功领导一次工业革命,谁就能主导接下来一段时间的全球经济。因为大模型带来的生产力变革,可以在全球范围内改变生产制造关系。对于国家来说,大模型这个新技术工具可以应用于各行各业,带动整个产业的升级,还可以出口到其他国家,带动国内经济发展。
最后谈谈我对这个行业的判断。当前 AI 大模型赛道一片繁荣,我们国家有 “百模大战” 的景象。国家鼓励,资本支持,科技公司也都积极参与。但是,如果 AI 大模型未来真的能在全球范围内建立影响力,其发展最终应该是收敛的,就像新能源、新能源汽车从最初的一哄而上到如今逐渐形成寡头垄断的局面。

从历史经验来看,每一次工业革命浪潮过后,往往只留下了几家家喻户晓的企业,第一次工业革命的东印度公司、第二次的福特和通用电气、第三次的英特尔、IBM、苹果。所以谁能在这一轮 AI 大模型的竞争中脱颖而出,我们可以拭目以待。但值得庆幸的是,我们国家仍然在这一轮全球科技革命中占据一席之地,作为智能化浪潮的弄潮儿,让我们一起期待大模型对人类生活带来的改变。

大模型资源分享

针对所有自学遇到困难的同学,我为大家系统梳理了大模型学习的脉络,并且分享这份LLM大模型资料:其中包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等。

标签:私有化,框架,AI,转行,机遇,人工智能,应用,模型
From: https://blog.csdn.net/weixin_42924914/article/details/142327487

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