
雖然人們擔心人工智能自動化將導致世界各地工業(yè)人員大幅裁員,但事實上技術(shù)將帶來大量的新工作和新服務(wù)。類似于對社交媒體,數(shù)字出版和電子商務(wù)等領(lǐng)域的沖擊,AI革命已經(jīng)啟發(fā)了新的職業(yè)生涯。
根據(jù)軟板廠了解到,到2020年,AI將創(chuàng)造230萬個就業(yè)機會。這個數(shù)字遠遠超過了自動化將取代的勞動力。
更有趣的是,機器人不會簡單地取代工人,而是會增加員工和任務(wù)。
AI承諾在2020年之前創(chuàng)造六個就業(yè)機會。
機器培訓師
開發(fā)人工智能機器需要有負責訓練的專業(yè)人員。為了“教導”計算機如何檢測疾病,需要為機器提供現(xiàn)有的“標記”病例 - 例如,帶有病變區(qū)域的X射線圖像標記。
生成,收集和管理相關(guān)數(shù)據(jù)以供人工智能培訓使用,從入門級(手動數(shù)據(jù)標記)到專業(yè)級人員(例如準備合法案例以培訓智能交易評估人員)創(chuàng)造了整個職業(yè)生涯。
入門級和專業(yè)數(shù)據(jù)標簽的需求已經(jīng)在那里。當我的團隊為客戶進行項目時,在進行建模之前,準備好的數(shù)據(jù)集是必備的。
搜索引擎巨頭Google了解人類參與自動化的必要性。目前正在招募1萬名工作人員清理YouTube并培訓計算機模型,以便在未來自行完成。
另外,一旦AI真實存在,它仍然需要持續(xù)的培訓來提高其能力,并且隨著技術(shù)的不斷變化而保持更新。
AI工程師
如果你正在尋找一個新興科技領(lǐng)域令人興奮的職業(yè),那么看看AI工程專業(yè)的職位吧。
目前市場上有大量的人工智能工程人才短缺,導致DeepMind高級人工智能研究人員的工資達到345,000美元的年薪。
人工智能,特別是機器學習,從物理學和生物學到軟件工程,都需要結(jié)合分析能力和創(chuàng)造力。 對于那些有這個技能的人來說,未來看起來非常光明。
事實上,Gartner聲稱,到2020年,人工智能將被納入幾乎所有的軟件產(chǎn)品中。 它將作為可插拔組件,以及定制的,量身定制的模塊。
AI測試人員和主管
開發(fā)團隊和工具目前正在實施技術(shù)來更早地發(fā)現(xiàn)錯誤,自動評估和糾正代碼。然而,人工智能在常識推理方面并不擅長,而且可能需要一段時間才能變得更好。在那之前,機器需要幫助評估他們的決定。
根據(jù)白宮的一份報告,這些機器甚至需要大規(guī)模部署,需要進行大量的質(zhì)量測試和監(jiān)測,這些測試和監(jiān)測需要人類進行。
軟件測試人員扮演著關(guān)鍵角色,因為他們負責建模測試工作流程。此外,測試主管仍然(而且將永遠)被要求監(jiān)控進度目標并在必要時接管。
看守和社會工作者
人們總是渴望人情味和同情心。以人工智能為基礎(chǔ)的醫(yī)療發(fā)展,如自動醫(yī)療診斷,將使包括發(fā)展中國家人民在內(nèi)的所有人都能買得起現(xiàn)代醫(yī)療保健服務(wù)(在癌癥診斷方面似乎已經(jīng)比放射科醫(yī)生好15%)。
考慮到這一點,我們可以預期,人均壽命的增長會更快(聯(lián)合國預測在2100年將達到全球平均水平),對老年人的人類照顧需求也會如此。
雖然人工智能將承擔重復和世俗的職責,為其他活動釋放人類,但人與人之間在醫(yī)療保健方面的細微差別并不那么容易被復制。
銷售和營銷經(jīng)理
什么電腦缺乏同情心,他們彌補了表面的見解和預測。因此,AI工具可能會使一些營銷和銷售工作過時。
但不是所有的。
人工智能更可能改變營銷人員的工作方式,而不是取而代之。例如,營銷經(jīng)理的自動化程度很低。事實上,由于AI能夠自動執(zhí)行某些任務(wù),他們的角色可能變得更加高效。
企業(yè)家
在過去的十年里,美國創(chuàng)業(yè)團隊驚人地下降了36%,而現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)者終于找到事情了 - 你可以為此感謝AI。
除了創(chuàng)造人工智能軟件和解決方案所需的人才之外,每一次技術(shù)革命都給人們更多的自由。隨著人們興趣愛好和追求夢想的速度加快,創(chuàng)業(yè)活動的強勁增長。
根據(jù)Inc雜志的報道,“更多的小企業(yè)主將把AI作為一個重要的競爭工具,用它來自動化世俗的管理任務(wù),解開客戶的見解,等等。
未來,更多的時間和更低的準入門檻將會使更多的人追隨他們的創(chuàng)業(yè)抱負。
未來的工作
新興技術(shù)不僅在公司內(nèi)部創(chuàng)造了部門和工作,而且創(chuàng)造了全新的業(yè)務(wù)。 對技術(shù)技能的需求會隨著自動化而增加:當機器人部件發(fā)生故障時,需要人工修理,就像無人駕駛汽車仍然需要機械裝置一樣。
而且,如果你觀察人類發(fā)展的主要時代,你會注意到一個范式的轉(zhuǎn)變。 時代在強調(diào)人文主義或分析/數(shù)學天賦之間交替。
隨著計算能力和分析思維成為人工智能的商品,這可以說是機器成功復制的最后一個人類技能。

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