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人工智能加快工作岗位迭代 这6份工作是未来潜力股

【网易智能讯 2月11日消息】尽管人们普遍担心人工智能自动化会导致各地各行业大幅裁员,但技术也将带来大量新的工作机会和服务项目。与社交媒体、数字出版和电子商务所带来的变化相似,人工智能革命已促进了新职业的诞生。

AI加快工作岗位迭代,这6份工作是未来潜力股

根据Gartner的报告,人工智能将在2020年创造230万个就业机会。这个数字远远超过自动化将取代的劳动力数量。更有趣的是,机器人不会简单地取代从业者,而是会增加雇员和任务。

在2020年以后,你的职位将会是什么?以下是到2020年,人工智能创造的6个工作岗位。

机器训练师(Machine trainers)

开发人工智能机器需要一些样例来进行训练。为了教计算机检测疾病的方式,我们需要用现有的“标记”案例给这台机器做展示——例如,带有病变区域的x射线图像。

生成、收集和管理相关的数据以供人工智能训练,这会带来整个体系的就业机会,从入门级(手工数据标记)到专业领域的专业知识水平(如准备法律案例来训练 AI法官)。对入门级和专业数据标注的需求现在已经出现。当我的团队为客户开发项目时,在进行任何建模之前,准备充分的数据集是必备的。

就连Google也理解人类参与自动化的必要性。这家搜索引擎巨头目前正在招聘1万名员工来清理YouTube,并训练计算模型,为未来的自动化做准备。

此外,一旦人工智能上线,它仍然需要持续的训练来提高其能力,并要紧随不断发展的技术。

AI工程师(AI engineers)

如果你想在新兴的科技领域找到一份令人兴奋的工作,那就看看人工智能工程师吧。

目前,市场上存在着大量人工智能工程师缺口,使得DeepMind公司资深人工智能研究人员的薪资中值达到345,000美元。

从物理学、生物学到软件工程,人工智能(特别是机器学习)需要分析能力和创造力相结合。对于那些拥有这一技能的人来说,未来看起来非常光明。

事实上,Gartner称,到2020年,人工智能将会被整合到几乎所有的软件产品中,作为组件以及定制模块等。

AI测试员和测试主管(AI testers and supervisors)

开发团队和工具目前正在进行技术实践,以便更早地捕获bug、自动评估以及纠正代码。然而,人工智能目前还不擅长常识推理,其可能需要一段时间才能变得更好。在那之前,机器在决策评估上需要人力协助。

据白宫的一份报告称,机器即便是大规模部署,也需要进行广泛的质量检测和监测,而这需要人类来做。

软件测试人员扮演着关键角色,因为他们负责建模测试工作流。此外,测试主管仍然(且总是)需要监控进度目标并在必要时接管。

管理者和社会工作者(Caretakers and social workers)

同理心是人们所渴望的。随着以AI为基础的医学不断进步,如智能医疗诊断,人人都能负担得起现代医疗,包括发展中国家的人民(而且智能医疗的诊断水平似乎比癌症诊断的放射科医师要高出15%)。考虑到这一点,我们可以预期寿命的增长将会更快(联合国预测,在2100年,全球平均寿命将达到81岁),针对老年医疗的需求也将同步。

人工智能将承担重复和日常性的任务,让人类自由从事其他活动,但在医疗方面人机交互的细微差别却不那么容易被复制。

销售和市场经理(Sales and marketing managers)

计算机在同理心方面的缺乏,其用洞察力和预测来弥补。正因为如此,AI工具可能会让一些营销和销售工作变得过时。但不是所有的。

人工智能更有可能改变营销人员的工作方式,而不是取代他们。例如,营销经理受自动化影响的可能性很低。事实上,由于人工智能能够将某些任务自动化,其工作可能会变得更加高效。

企业家(Entrepreneurs)

在过去十年中,美国创业公司形成了惊人的36%的队伍精简,现在终于符合了创业者的期待——为此要感谢AI。

除了创造人工智能软件和解决方案所需的人才之外,每一次技术革命都赋予人们更多自由。随着人们培养兴趣和追求更高的梦想,我们将看到创业活动的强劲增长。据Inc杂志称,“越来越多的小企业主会将人工智能视为一项重要的竞争工具,利用其来将日常管理任务自动化、拓展客户视野等。”

在未来,更多的时间和更低的入门门槛会让更多的人追随他们的创业雄心。

未来的工作(Jobs of the future)

新兴技术不仅在公司内部创造了部门和职位,而且还创造了全新的业务。随着自动化程度的提高,对技术技能的需求将会增加:当机器人零部件出现故障时,需要一个人来修复它,就像无人驾驶汽车仍需要机械装置一样。

此外,如果你注意观察人类发展的重大时期,你会注意到一个范式转换。时代交替强调人文主义或分析/数学天赋。

由于人工智能发展,计算能力和分析思维成为一种商品,经济将会更青睐创造力和人类的同情心——这可能对人类来说是机器难以复制的最后能力。

Mariusz Kierski是sigmoline的CEO?和管理合伙人,sigmoline是一家曾获奖的人工智能、机器学习和数据科学咨询公司。

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