AI 观察：吴恩达最新文章——10x 专业人士？

“10x 工程师”——一个在技术领域被广泛接受的概念——据称其影响力是普通工程师的 10 倍。但我们似乎没有 10x 营销人员、10x 招聘人员或 10x 财务分析师。随着越来越多的工作被人工智能所支持，我认为这种情况将会改变，并且会出现更多的“10x 专业人士”。

目前还没有更多的 10x 专业人士，因为在许多职位中，最优秀和普通员工之间的差距是有限的。无论超市收银员的运动能力有多强，他们都不可能扫描杂货的速度如此之快，以至于顾客离开商店的速度比普通人快 10 倍。同样，即使是最好的医生也不可能让病人的康复速度比普通医生快 10 倍（但对于生病的病人来说，即使是微小的差异也是非常有价值的）。在许多工作中，物理定律限制了人类或人工智能所能做的事情（除非我们完全重新构想这项工作）。

但对于许多主要涉及应用知识或处理信息的工作而言，人工智能将带来变革。在一些职位中，我开始看到精通技术的个人协调一套技术工具以不同的方式做事，并开始产生即使尚未达到 10 倍影响，也很容易达到 2 倍影响。我预计这一差距会扩大。    

10 倍工程师编写代码的速度不会快 10 倍。相反，他们做出技术架构决策，从而显著改善下游影响，他们发现问题并更有效地确定任务的优先级，他们可能会想出如何只编写 100 行代码（或收集 100 个示例）来完成工作，而不是重写 10,000 行代码（或标记 10,000 个训练示例）。        

我认为 10 倍营销人员、招聘人员和分析师也会以类似的方式做事。例如，传统营销人员可能会反复撰写社交媒体帖子。10 倍营销人员可能会使用人工智能来帮助撰写，但变革将比这更深入。如果他们非常精通如何应用人工智能——理想情况下，他们能够自己编写代码来测试想法、自动执行任务或分析数据——他们最终可能会进行更多的实验，更好地了解客户的需求，并生成比传统营销人员更精确或个性化的信息，从而产生 10 倍的影响力。

同样，10 倍招聘人员不会只使用生成式人工智能来帮助给候选人写电子邮件或总结面试。（这种基于提示的人工智能的使用水平很快就会成为许多知识角色的必备条件。）他们可能会协调一套人工智能工具，以有效地识别和研究大量候选人，使他们能够产生比普通招聘人员更大的影响力。10 倍分析师不会只使用生成式人工智能来编辑他们的报告。他们可能会编写代码来协调一套人工智能代理对产品、市场和公司进行深入研究，从而得出比以传统方式进行研究的人更有价值的结论。   

2023 年哈佛/波士顿咨询集团的一项研究估计，有了 GPT-4，顾问可以多完成 12% 的任务，完成任务的速度可以提高 25%。这只是使用 2023 年技术的平均水平。以复杂的方式使用人工智能所能获得的最大优势将大得多，而且只会随着技术的进步而增长。    

在硅谷，我看到越来越多的人工智能原生团队重新发明工作流程，做事方式也大不相同。在软件工程领域，我们崇敬最优秀的工程师，因为他们可以产生巨大的影响。这激励了许多代工程师不断学习和努力工作，因为做这些事情会增加从事高影响力工作的几率。随着人工智能在更多工作岗位上变得更有帮助，我相信我们将为更多人成为“10x 专业人士”开辟类似的道路。    

吴恩达

2025年2月5日

吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人（with Daphne Koller），DeepLearning.AI创始人。 

2014年5月16日，吴恩达加入百度，担任百度公司首席科学家，负责百度研究院的领导工作，尤其是Baidu Brain计划。

2024年4月，亚马逊将吴恩达纳入其董事会。

（本文是翻译，文章内容不代表本号立场）

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