大语言模型时代狂飙以来,到底是谁在让你失业|社区征文
一、什么是大语言模型时代
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)作为人工智能的 重要研究方向,旨在帮助计算机理解、解释和运用人类语言。回顾 NLP 的主要发展历程,可大致分为三个阶段:
1)上世纪 80 年代之前, 人工智能开始萌芽,基于规则的语言系统占据主导;
2)80 年代之后, 从机器学习的兴起到神经网络的引入,带动了 NLP 的快速发展和商业化;
3)2017 年至今,基于 Attention 注意力机制构建的 Transformer 模型开启了大语言模型时代。
所以你会发现大语言模型时代不是新概念,只是刚好借助 ChatGPT 爆发了。
二、OpenAI 与大模型时代关系
本图来源于陆奇分享,腾讯科技文章:https://mp.weixin.qq.com/s/_ZvyxRpgIA4L4pqfcQtPTQ
OpenAI 一路走下来的关键技术:
GPT-1 是第一次使用预训练方法来实现高效语言理解的训练;
GPT-2 主要采用了迁移学习技术,能在多种任务中高效应用预训练信息,并进一步提高语言理解能力;
DALL·E 是走到另外一个模态;
GPT-3 主要注重泛化能力,few-shot(小样本)的泛化;
GPT-3.5 instruction following(指令遵循)和 tuning(微调)是最大突破;
GPT-4 已经开始实现工程化。
2023 年 3 月的 Plugin 是生态化。
OpenAI 作为大模型时代的驱动者,功不可没,然而正如开始我们不在意,等到来临的时候,已无从选择。正如之前张爱玲提到的-时代抛弃你时候,连声再见都不说。比如陆奇博士提到的,强大如盖茨也被震惊了。
一开始比尔·盖茨根本不相信 OpenAI,大概 6 个月前他还不相信。4 个月前看到 GPT-4 的 demo(产品原型),目瞪口呆。他写了文章说:It’s a shock,this thing is amazing(这太令人震惊了,这东西太神奇了)。谷歌内部也目瞪口呆。
三、大模型时代会如何替代我们的工作
目前大模型时代已经渗透到多方面的领域,诸如电商领域的虚拟主播、3D、社区内容;亦或者娱乐领域的换脸技术、AI 主播;再或者是影视作品修复、动作合成等等。可以说的是,技术已然悄悄改变了我们生活方方面面。
正如现在的社会,只有懂技术、懂知识的工人才能创造更大的价值。“脑力劳动”越来越重要。特别是随着数字化时代的到来,体力劳动进一步下降,基于“知识”的脑力劳动成为新的核心竞争力,我们曾经众多被称为蓝领、白领的工作者,正是靠着脑力劳动代替了父母农民的体力劳动,让我们经济结构变化。然后随着大模型时代的来临,我们逐渐发现大模型会比我们更能聚合知识,快速的学习知识。
那么当知识不再是一个人的主要壁垒时,脑力劳动者的核心竞争力也将会发生变化。这才是我们当下需要关心的内容,也就是说如果我们还在以为靠着之前的所谓的知识和经验来应对这个时代,那么我们都将在接下来被替代掉。
四、思考与应对
现在我们能明确的是正如《高效能人士》中提到的三个圈,我们应该把控好自己的关注圈、逐渐扩大自己的影响圈、不断跟着前沿的趋势走向关注圈。
第一个:正如我们每个人都是普通的凡人,我们没有王慧文的投身 AI 浪潮的能力、也没有吴军、陆奇、李开复老师的影响和深刻的判断力,那么我们作为人力金字塔底层应该学会的就是不断巩固自己擅长的领域,形成独到的判断力,这个是大模型给不了的。
第二个:我们需要利用好技术带来的便利性,强迫自己使用生产力工具给自己提升效率,让自己有充足的时间可以去思考和学习研究,而不是在原地打转。
第三个:整合现有多个领域的内容,可能包含你本身的生活环境、接受的文化教育、风土人情等等,构成自己的护城河壁垒,至少目前大模型还是需要充足的数据去训练,而下一步随着生态化的建设,想要成为一个综合领域的人工智能,目前还有很大空间。
第四个:找到大模型的天花板,天花板边界就是我们在未来能够站在领域高点的机会。
五、回顾本题
传统运维岗位会消失吗?
平台工程会给运维岗位带来什么样的冲击?
前端开发者没有前途了?
ChatGPT 会在三年内终结编程吗?
你眼中的失业潮
如何看待这些号称让人失业的技术浪潮
AI 能否取代打工人?
面对“失业焦虑”我们可以做些什么?
如何规划职业路径
转技术管理岗位会更安全吗?
以上是我们的焦虑和要思考的问题,其实不止上述问题,如果你不能洞悉本质,那么一定会被淘汰。站在时代的拐点,到底是谁在让你失业呢?你是否想明白了?
如果没有想明白,再回顾下【思考与应对】,如果依然不明白可以分享给其他人
最后对于时代的拐点,每个人都会焦虑,但是我们仍然在追求看清事物本质。采用《教父》“花半秒钟就看透事物本质的人,和花一辈子都看不清事物本质的人,注定是截然不同的命运。一起共勉。
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