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因 AI 而更加红火的五种职业

2017-11-17 15:19| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 29300| 评论: 0|原作者: Babak Hodjat|来自: 云头条

摘要: “人工智能”(AI)这个词眼常常让人感到恐惧和忧虑。害怕AI的未知可能性,害怕像《终结者》这些电影所描绘的AI引起的反乌托邦式场景;最现实的是,害怕这种可能性:AI有一天会抢走我们的工作岗位。这种恐惧不是什么 ...

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作者Babak Hodjat是旧金山人工智能公司SentientTechnologies的首席执行官兼联合创始人。

“人工智能”(AI)这个词眼常常让人感到恐惧和忧虑。害怕AI的未知可能性,害怕像《终结者》这些电影所描绘的AI引起的反乌托邦式场景;最现实的是,害怕这种可能性:AI有一天会抢走我们的工作岗位。这种恐惧不是什么新出现的,也并非毫无根据。与任何颠覆性的技术发明一样,更快速、更高效的机器必然会取代人类工作者。然而,如果知道至少有潜力找到一份新工作,害怕AI抢走工作的那些人也许可以稍微安心一些了。

市场研究机构Gartner的一份新报告声称,虽然AI会淘汰180万个岗位,但也会创造230万个岗位。Gartner的首席研究员彼得•桑德加德(PeterSondergaard)预测,AI将增强工作者的能力,并从2020年开始成为“净就业创造者”。我认为,与过去的所有其他颠覆性技术一样,AI将为新工作带来许多机会。

以下是势必会因AI的兴起而更加红火的五种职业。

1. 数据科学家
数据科学家是一批新的分析数据专家。他们分析数据以了解复杂的行为、趋势和推论,从而发现隐藏的洞察力,帮助公司企业做出更明智的业务决策。正如SAS所言,数据科学家“既是数学家,又是计算机科学家,还是趋势发现者。”

下面几个例子表明了公司企业在如何运用数据科学:

奈飞(Netflix)挖掘数据以分析用户的观影模式,从而了解什么驱动着用户的兴趣。该公司利用该数据来做出制作Netflix原创作品方面的决定。
塔吉特(Target)利用消费者数据来确定其用户群的主要细分客户。它还分析那些细分客户当中独特的购物行为,向不同的受众传达针对性的营销消息。
宝洁公司利用时间序列模型更清晰地了解未来需求,这帮助该公司规划较佳生产水平。

由于AI对生成和收集更多数据这股趋势起到了推波助澜的作用,我们可能会看到将来对数据科学家的需求有所增加。IBM预测,到2020年,市场对数据科学家的需求量会增长28%,数据科学家、数据开发人员和数据工程师每年的需求量将达到70万人。典型的AI专家(包括刚毕业的博士生和教育程度较低、只有几年工作经验的专业人士)每年可拿到30万美元至50万美元的薪水和公司股票。

2. AI /机器学习工程师
在大多数情况下,机器学习工程师与数据科学家密切配合,确保工作同步。因此,类似市场对数据科学家的需求很旺盛,对机器学习工程师的需求可能同样会增长。虽然预计数据科学家在统计和分析方面拥有更强的技能,不过预计机器学习工程师具备计算机科学方面的专业知识,他们通常需要强大得多的编程能力。

如果十年前你进入机器学习领域,很难在学术界之外找到工作。现在,由于各行各业都希望将AI应用于各自所在的领域,普遍需要机器学习专业知识。AI会继续推动市场对机器学习工程师会有旺盛的需求。此外,从事于不同垂直领域(比如图像识别、语音识别、医药或网络安全)的公司已经面临这一挑战:招聘拥有合适技能和知识的劳动力。据Gartner声称,如果CIO现在试图在纽约市招聘拥有AI技能的人才,他面临的是只有32位专家的人才库。其中,只有16人是潜在的候选人,只有8人在积极寻找新的机会。

3. 数据标记专业人员
由于收集数据这种做法在几乎每个垂直领域日益普及,将来市场对数据标记专业人员的需求会激增。实际上,数据标记已成为AI时代的一份蓝领工作。

据IBM公司负责Watson的团队负责人格鲁•巴纳瓦(GuruBanavar)声称:“数据标记说白了就是筛选数据,即你先获取原始数据,清理数据,并组织整理数据,以供机器消化。”标记工作让AI科学家能够训练机器学习新的任务。

巴纳瓦说:“假设你想训练一台计算机以识别飞机,你有100万张图片,一些图片上有飞机,一些图片上没有飞机。你需要有人先教计算机哪些图片上飞机,哪些图片上没有飞机。”这时候,标记人员就有了用武之地。

4. AI硬件专家
AI时代下另一种日益增长的蓝领工作是负责建造AI硬件(比如GPU芯片)的工业岗位。各大科技公司已经在采取措施,建造各自的专用芯片。

英特尔正在专门为机器学习建造一款芯片。与此同时,IBM和高通正在建造这样的硬件体系结构:体现神经网络的设计,执行起来也能像神经网络那样。据Facebook的AI研究总监雅恩•乐昆(YannLeCun)声称,Facebook也在帮助高通开发与机器学习有关的技术。由于对AI芯片和硬件的需求越来越大,专门建造这些专用产品的工业制造业岗位会随之增多。

5. 数据保护专家
颇有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加,势必需要将来对这些数据予以保护,因而需要数据库保护IT专家。

信息安全控制的许多层次和类型适用于数据库,包括如下:
访问控制
审计
认证
加密
完整性控制
备份
应用程序安全
运用统计方法的数据库安全

数据库在很大程度上是通过网络安全措施(比如防火墙和基于网络的入侵检测系统)来抵御黑客攻击的。由于网络日益向更广泛的接入(尤其是来自互联网的接入)敞开,为数据库系统及其中的程序、功能和数据确保安全将变得更为重要。

企业组织始终需要人的判断

虽然AI可以用来加快日常流程,而且可能会在将来取代一些工作者,但它创造的岗位多过淘汰的岗位。就分析数据、整理数据,并从数据得出可付诸行动的结论这个过程而言,人类仍然必不可少。这就是为什么人类在创造、实施和保护AI方面扮演的角色会变得极其重要。

正如弗若斯特沙利文咨询公司(Frost & Sullivan)的高级副总裁安德鲁•米尔罗伊(AndrewMilroy)所说:“如果缺少实现转型所需要的人力资源,这将会减慢技术采用和自动化的步伐。AI会创造工作岗位。技能更高的新岗位将会出现,到时会使用新的颠覆性技术。要是没有它们,AI这项技术不可能得到具体实施。”

AI是人类发展进程中的一步。这项技术在构建工具,好让生活更轻松,减少人类执行繁琐任务的需求。AI正在迅速遍地开花,这意味着培训员工队伍,好让他们胜任这些新岗位的责任是我们应认真对待的一项责任,当然这也蕴含着更多的工作机会。

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