计算机专业不香了?AI 冲击就业,最先下岗的是“程序员”……

视觉辅助RIS波束追踪:用摄像头“看见”用户,实现毫秒级波束对准 在无线通信领域,波束成形技术是提升高频段信号覆盖与质量的核心手段,其原理是通过调整天线阵列的相位,使信号能量在特定方向相干叠加,形成高增益定向波束。这项技术的价值在于能有效克服高频信号路径损耗大、穿透性差的瓶颈,广泛应用于5G/6G、毫米波通信及室内定位等场景。然而,传统波束追踪依赖信道估计或波束扫描,存在训练开销大、实时性差的问题。本文聚焦于一种创新解决方案:将计算机视觉与可重构智能表面(RIS)相结合。通过摄像头直接感知用户位置,并利用RIS快速重构反射波束方向,实现了近乎零开销、毫秒级延迟的波束追踪, 阅读详情

前言

要说最近压在中产家长们心头最重的一块大石头,莫过于人工智能的冲击了。

从ChatGPT,到GPT4.0乃至5.0;从AI绘画的midjourney,到AI视频的sora,乃至最近可以AI创作音乐的SUNO……

从编程到文艺创作,AI好像开始要把这一代中产娃的未来给堵死了!

别说娃了,中产父母们自身都可能有些惶恐:自己的工作,会不会哪一天就被AI给取代了?

毕竟,从硅谷开始,各大公司的裁员一波接一波,看得人心拔凉……

不过,马斯克以及一些权威经济学家的最新观点,也许能让大家看到许多希望和慰藉——

“人工智能不是来抢工作的,而是来创造工作的!”

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AI抢工作?

也许是来帮助“共同富裕”的!

根据去年12月发布的一份报告,目前有四分之一的美国人“有些担心”人工智能会取代他们的工作;而对于大约2%的人来说,这已经成为现实。

以藤校为首,许多大学也开始开设AI相关专业。很多中产父母都在思考,是不是该让娃从传统STEM专业转舵换方向。

黑格尔曾说过,“人类从历史中学到的唯一教训,就是没有从历史中吸取到任何教训。”

时间倒回到前几次工业革命发生时,每次都会有一大批职业被取代,甚至整个行业就此消失——但伴随而来的则是经济的飞速发展,更多新兴行业涌现出来。

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图源:Pexels

对于新技术的恐慌,看起来如此陌生,却在历史上有迹可循。

前不久,在与CNN对谈时,高盛首席经济学家简·哈祖斯(Jan Hatzius) 对人工智能和就业的未来做出了预测。

哈祖斯直言,人工智能的发展当然会取代一部分职业,“ 我认为人工智能可以提高生产力。虽然它将破坏某些部分的就业,但随后我们也会在其他地方看到创造更多就业机会的方法。

数百年来经济增长和创新的历程皆是如此,新技术都是减少劳动力的,让某些领域的就业减少甚至停滞,但随后又大幅增加了其他领域的就业。 ”

虽然短期内,没人能确定人工智能到底有哪些具体的影响,但哈祖斯有信心的是:随着时间的推移,人工智能会从根本上促进生产率提高,从而显著促进经济增长。

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图源:美联社

这位经济学家的想法和去年11月马斯克的预言很大程度上重合了。

去年11月,在英国举行的首届人工智能安全峰会上,马斯克对AI和就业做出了一些更为惊人的预测。

英国首相苏纳克替大家问出了那个普遍的担忧:AI似乎正在夺走人们的工作,挤占就业市场。

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而马斯克则给出了一剂“强心针”般的答案:传统的就业形势的确会“过时”,但我们也将在人工智能的帮助下,走入普遍高收入的“共同富裕”时代。

“我认为,人工智能将使我们的社会更加平等,因为它将降低许多商品和服务的成本和价格。例如,人工智能将使医疗保健、教育、娱乐等领域更加普惠和高效。这将使更多的人能够享受到高质量的生活。”

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AI让更多人实现“无痛转码”

作为生成式人工智能(所谓的genAI),ChatGPT和midjourney等工具可以减轻许多琐碎重复的工作内容,让员工更多投入创造性工作中。

此外,AI更重要的一大积极意义在于,工作会更加“民主化”。

在此之前,很多人的就业出路都要依赖“转码”。文科转码、“天坑专业”转码,一度被认为是毕业后“逆天改命”的唯一机会。

现在,生成式人工智能可以使没有学过CS的员工利用AI创建自己的应用程序,简单来说,人工智能消除了很多技术壁垒,让更多人可以无痛转码。

会利用人工智能为自身服务的人,相当于直接成为了复合型人才。

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图源:Pexels

而人工智能带来的新技术和新功能,也在创造新的需求。

国际四大会计师事务所之一安永,从2012年以来一直在部署通用人工智能,这十多年间,员工工作的效率和准确性都得到大幅提升。

例如,该公司实施了可以总结报告的自动文档阅读器;它还推出了数据分类引擎和预测算法——帮助员工完成日常任务的工具。

安永全球创新主管Jeff Wong表示,通过人工智能实现任务自动化,完成时间提高了 10 倍,结果准确性提高了 5 倍。

更重要的是,人工智能技术并没有取代员工,反而迫使公司雇用更多的技术人员。

2018年,安永拥有2100名技术人员,如今则已超过7.5万人——许多新员工的加入恰恰是为了适配人工智能创造的新功能。

Wong说:“我和其他人一样相信,在未来15到20年的时间范围内,人工智能将扩大就业范围并创造就业机会。从现在开始,我们将经历一个时代的转变。”

针对人工智能的技能培训,可以使没有CS学位的员工有效地理解计算机编码等概念,而无需真正能够编写代码。

“老实说,我认为社会在人工智能培训方面做得不够,”Wong说,“由于人工智能的显著推动,变革步伐加快,政府和社会有义务大力投资再培训。

未来你会失业吗?或许会,但如果你真的能够在自己的领域熟练使用AI,那你也能更容易实现职业方面的转型。

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图源:Pexels

根据Gartner 的一份新报告,到2033年,AI能创造和带来的就业机会将超过5亿个!

自由职业平台 Upwork 委托对1,400 名美国商界领袖进行的一项调查也发现,企业会因生成型人工智能而雇用更多员工。

接受调查的企业领导者(包括高级管理人员到首席高管级别的员工)中有 49% 的人表示他们将雇用更多的全职员工,同样比例的人表示他们将雇用更多的自由职业者。

Upwork 发现,64% 的高管受访者表示,由于生成式人工智能,他们将雇佣更多各类专业人士。

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转型“阵痛期”

这些职业最可能先被取代

任何技术革命都必将伴随着转型的“阵痛期”,势必有一些职业会迎来第一波“当头棒喝”。

福布斯在一篇探讨AI和就业的文章中指出,有这样一些职业是最先会遭遇人工智能冲击的:

  1. 网站开发
  2. 自动化营销
  3. 销售开发代表
  4. 个人和企业的基本法律支持
  5. 报税和基本商业会计
  6. 客户服务(L1/L2一线/二线支持)
  7. 轻度编程和应用程序开发
  8. 社交媒体内容和新闻稿
  9. 库存管理和优化
  10. 人力资源管理与识别

当然,即便是身处这些岗位的人,也不必从现在开始担忧,人工智能对工作岗位替代的影响并不像大家担忧和想象的那么大。

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在一项调查中,只有4% 的企业表示,人工智能对工作岗位替代产生了广泛影响;此外高达53%的受访企业指出人工智能对取消工作岗位没有影响。

这场风暴即便要来临,也会经历漫长的转变期,长到足以我们学会如何去适应。

企业和招聘人员表示,在人工智能来临的时代,依然有一些技能是备受重视的,比如沟通能力、解决问题能力、时间管理、人员管理、人际关系等,这些都是AI无法替代的能力。

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招聘中最重要的那些技能因素

沟通能力、解决问题能力和时间管理能力占到前三位

图源:tech.co

在迎接AI时代时,我们除了要积极拥抱和学习AI工具,也要尽可能多地提升这些方面的能力。毕竟,这些都是最具有“人味儿”的技能,无论多强大的AI也很难真正替代。

随着数字化进程加速发展,未来是AI的时代,Python在大数据和AI领域占据了主导地位, Python能够轻松地实现复杂的算法和模型,众多流行的机器学习框架和库都是用它编写的。

本月,Python依旧延续了不可阻挡之势,以16.41%的市场份额稳坐第一。特别值得注意的是,在TOP5的编程语言中,Python是唯一一个实现了正增长的,比上月增加了0.78%。 有人比喻说,Python的发展势头犹如火箭升空,迅猛的增速无人能及!

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此外Python的薪资也越来越高,以北京为例,Python开发工程师的平均月薪为23.2K, 并且,那些专注于人工智能、机器学习等前沿技术领域的技术人才,薪资待遇还会更上一层楼。

北京Python开发工程师平均薪资:

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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断桥bian 719

AI将对开发行业带来哪些影响,以及会对日常生活带来什么改变

自动化和智能化:AI技术将能够自动化和智能化许多程序开发任务,如代码生成、错误检测和修复、代码优化等。更好的用户体验:AI技术可以用于改进程序的用户界面和用户体验,例如自然语言处理技术可以用于改进程序的语音识别和文字输入功能。更加可靠和安全:AI技术可以帮助程序开发者更好地检测和修复程序中的漏洞和错误,从而使得程序更加可靠和安全。个性化医疗:AI技术将能够根据患者的基因和病史,定制个性化的治疗方案,从而改善医疗效果。更加个性化:AI技术可以用于个性化定制程序,根据用户的喜好和使用习惯进行调整和优化。

heilageren的博客 1111

麦肯锡报告:AI对部分行业冲击最大,变革已悄然来临

AI时代正式到来,人工智能更是被首次纳入企业裁员理由,而或许AI引爆的裁员浪潮才刚刚开始。2024年11月30日,咨询机构麦肯锡发布了一份题为《生成式人工智能的经济潜力》的研究报告(详细内容请参见麦肯锡官方网站)。在报告中,分析师们通过对47个国家及地区的850种职业(全球80%以上劳动人口)的研究,探讨AI技术对全球经济的影响,以及哪些行业受到的冲击最大。AI取代人类工作的时间大幅提前根据麦肯锡的研究,通过对47个国家及地区的850种职业的研究发现,AI取代人类工作的时间比此前预测提前了10年。

m0_59235699的博客 4111

人工智能对就业产生怎样的影响?

在这个飞速发展的时代,人工智能(AI)如同一股不可阻挡的潮流,深刻地影响着我们的工作方式和生活模式。它既是技术革命的产物,也是推动社会进步的重要力量。然而,随着AI技术的普及和应用,关于其对就业市场影响的讨论也愈发激烈。一方面,AI带来了效率的飞跃和生活的便捷;另一方面,它却给传统就业格局带来了前所未有的挑战。在繁忙的都市角落,一家新开的智能餐厅吸引了众多好奇的目光。餐厅内没有服务员,只有几台可爱的机器人在忙碌着送餐、清理桌面。顾客通过电子菜单下单,不一会儿,色香味俱佳的菜肴便由机器人送到桌前。

m0_70839135的博客 1349

浅谈AI的发展对IT行业的影响

技术层:掌握AI工具链(LangChain、MLflow),理解模型局限性(如幻觉问题)。思维层:从“解决问题”转向“定义问题”,利用AI放大创造力。伦理层:建立AI系统的可解释性评估机制,规避算法偏见。AI不是替代IT行业,而是将其推向更高维度的竞争——从“代码实现”升级为“智能设计”。正如Linux之父Linus Torvalds所言:“AI不会取代程序员,但会用AI的程序员会取代不用AI的人。

eso1983的博客 3173

AI技术的快速发展:AI如何改变IT行业、影响从业者及未来展望

人工智能的快速发展并不会完全取代IT从业者,而是激发了行业内的技术进步和工作方式的创新。对于IT业者而言,AI不是威胁,而是一个提升工作效率、拓宽职业发展未来的IT从业者,将通过与AI的深度合作,成为“技术设计师”与“创新推动者”,与AI共同推动技术的进步,迎接更加智能的未来。人工智能的应用将重新定义IT行业的工作内容和从业者的职责,但最终,人工智能与人类的合作和共生,将变得更加高效、创新和丰富。

sanylove的博客 1249

AI会完全替代Java程序员吗?

作为一个 Java 开发的从业人员,以我自己对GPT的使用来说,AI 现阶段想要完全取代程序员,那是完全不可能的。当然,随着算力以及数据的训练越来越多,以后不好说,个人觉得大部分基础代码完全可以使用 AI 生成,但是当涉及到非常复杂的业务的时候,AI 还是很难做到

码农小郑有话说的博客 1555
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