AI行业：岗位变迁与技术革新的机遇和挑战

贱然一笑■

曾几何时，人工智能算法岗如同璀璨夺目的星辰，高悬在科技行业的夜空，引得无数怀揣梦想的技术人才竞相追逐。在那段辉煌岁月里，算法高手们在 BAT 等大厂搭建的宏大舞台上，尽情挥洒智慧，用一行行精妙代码编织着 AI 的未来蓝图，他们是当之无愧的主角，光芒万丈，令人艳羡。然而，时代的浪潮奔涌向前，AI 行业的舞台风云变幻。如今，大厂为算法高手们预留的表演空间正悄然收缩，曾经的主角光环逐渐黯淡。在商汤、旷视等一线 AI 独角兽公司，算法岗位的竞争激烈程度达到了令人咋舌的地步，宛如千军万马挤独木桥，竞争比例高达 100:1。曾经熠熠生辉的算法岗，如今的就业形势甚至比备受关注的公务员岗位更显严峻，仿佛步入了 “夕阳西下” 的阶段。
为何如今众多大学科班出身的人工智能专业学生也面临就业困境？这背后有着深层次的原因。AI 领域就像一座庞大而复杂的迷宫，不仅需要精通数据挖掘和预处理，还要时刻关注性能优化和工具维护，甚至要熟练编写并行代码、设计调度逻辑，以此来打造更快速、高效的算法和模型。这意味着，AI 早已不再单纯依赖算法本身，实践经验、创新思维和工程方法成为了打开这座迷宫大门的关键钥匙。而且，AI 的发展路径丰富多样，绝非仅仅依赖数据驱动这一条道路。纯粹的数据驱动就像一辆在崎岖山路上缓慢前行的老旧汽车，效率往往不尽如人意。因此，AI 正逐渐转型，向着以工程为主导的学科方向疾驰而去。或许此时，没有高学历的你正满心焦虑，担忧自己无法踏入 AI 行业的大门。但请放宽心，AI 世界并非只对高学历者敞开怀抱。就像一扇虚掩的门，只要你掌握 pytorch 等基本工具和技术，就能推开它，找到一些小众任务来锤炼自己的实践能力。在 AI 行业的面试战场上，项目经验才是真正的 “硬通货”，比起那些专业知识和八股题，企业更看重你解决实际问题的能力。只要你能在面试中充分展示自己的实践能力，即使学历普通，也依然有机会拿到理想工作的入场券。虽然算法岗的光芒暂时黯淡，但大可不必对整个 AI 行业感到悲观。实际上，AI 的大门从未关闭，它只是进行了一次华丽的 “转身”，在行业洗牌之后，正酝酿着打开一个更为广阔的就业市场。与此同时，AI 技术的发展速度堪称一日千里，不断给我们带来惊喜。近日，国内 AI 创业者、前搜狗创始人王小川在接受采访时，提到了一个被很多人低估的重磅技术 ——OpenAI 在 2023 年 7 月推出的代码解释器（code interpreter）。在国内，这项技术并未引发新一轮的媒体热潮，许多人尚未察觉到它蕴含的巨大潜力。回想几个月前，用 GPT4（包括当时风靡一时的 Copliot）写代码，写个函数还能应付，要是出了 bug，把报错信息扔给它，也能迅速修复。但要是让它写一个 APP，就立马 “露怯” 了，因为 APP 的代码量和复杂度远超 GPT4 目前 4096 个 tokens 的限制，更别说还要处理文档和数据库结构了。然而，代码解释器的出现彻底改变了这一局面。现在，你只需把代码包、文档、思路一股脑打包 “投喂” 给它，它就像一个不知疲倦的智能小助手，会自动解压缩代码，逐一审视每个文件，还能依据小程序接口文档，行云流水般地写出前后端代码。毫不夸张地说，code interpreter 是比 GPT4 更具里程碑意义的存在，它标志着 AI 技术正从大模型（LLM）时代大步迈向智能体（Agents）时代。简单来讲，大语言模型就像一个专注于文字游戏的高手，只是在语词之间寻找关联，这也是我们常说 AI 会 “编造” 的原因，它只是输出关联性最强的词汇。而智能体则截然不同，它就像一个有思想、有策略的 “问题解决大师”，能够有意识地借助各种工具和手段，去攻克实际问题。随着人工智能的持续发展，它将如同一场席卷全球的科技风暴，在各个领域掀起变革的浪潮，为用户带来更加智能、便捷的解决方案。对于有技术背景的人来说，紧跟这些最新的 AI 技术，无疑是抢占未来职业发展高地的明智之举。

天王盖地虎

介是神马？！！