人工智能对就业产生怎样的影响？

在这个飞速发展的时代，人工智能（AI）如同一股不可阻挡的潮流，深刻地影响着我们的工作方式和生活模式。它既是技术革命的产物，也是推动社会进步的重要力量。然而，随着AI技术的普及和应用，关于其对就业市场影响的讨论也愈发激烈。一方面，AI带来了效率的飞跃和生活的便捷；另一方面，它却给传统就业格局带来了前所未有的挑战。

在繁忙的都市角落，一家新开的智能餐厅吸引了众多好奇的目光。餐厅内没有服务员，只有几台可爱的机器人在忙碌着送餐、清理桌面。顾客通过电子菜单下单，不一会儿，色香味俱佳的菜肴便由机器人送到桌前。这样的场景，不仅让人感到新奇，也引发了人们对于未来就业的深思。

“你看，现在连服务员的工作都要被机器人取代了。”一位中年男子对着同伴叹息道。他的同伴是一位研究人工智能多年的大学教授李博士，他轻轻摇了摇头，解释道：“其实，人工智能并不是简单地取代人类工作，它更多地是在改变我们的工作方式。就像工业革命时期，机器的出现最初也引起恐慌，但最终却创造了更多新的工作岗位。”

确实，历史上每一次技术革命都伴随着就业结构的变化。从蒸汽机到电力，再到信息技术，每一次变革都淘汰了一些旧职业，同时也孕育了新的行业和岗位。AI的应用使得数据处理、分析预测等能力大大增强，这对于金融分析师、市场研究员等职位来说，无疑是一种福音。它们可以通过AI的帮助，更快地处理复杂信息，做出更为精准的判断。

然而，对于一些低技能、重复性强的工作，AI的冲击是显而易见的。以制造业为例，智能生产线上的机器人能够24小时不间断地工作，而且精度和效率都远超人类。这意味着那些依靠手工操作的工人将面临巨大的转型压力。一位在工厂工作多年的工人张师傅忧心忡忡地说：“我这辈子就会这一门手艺，现在机器一来，我这碗饭还能吃多久？”

面对这样的担忧，社会各界也在积极寻找解决之道。教育体系的改革是基础。学校和培训机构开始增设与人工智能相关的课程，培养学生的数据素养和创新能力。同时，政府和企业也在努力提供职业培训，帮助传统行业的工人转型升级。

此外，AI的发展也催生了一批新职业。比如，数据科学家、机器学习工程师、AI策略师等高技术含量的岗位日益受到重视。这些工作不仅要求有深厚的技术背景，还需要具备跨学科的知识结构和创新思维。小王是一位刚从大学毕业的年轻人，他在一次招聘会上充满信心地说：“我学的是计算机科学，现在正努力学习AI相关的知识。我相信，只要不断适应新技术，未来的就业前景是光明的。”

确实，正如李博士所说，AI技术本身并不可怕，重要的是我们如何去适应和利用它。在这个过程中，我们需要不断学习新知识，提升自己的竞争力。同时，社会也应该为每一个人提供公平的学习和发展机会，确保每个人都能在这场变革中找到自己的位置。

人工智能对就业的影响是深远的，它既带来了挑战，也提供了机遇。我们不能因为害怕改变而拒绝前进，而应该拥抱技术，引导它为人类社会带来更多的利益。只有这样，我们才能在人工智能的时代中立于不败之地，共同创造一个更加美好的未来。

面对全新的ai技术，我们该去如何学习呢

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作多年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。