一、整体影响

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型作为重要分支，已经开始在各个领域展现出强大的能力。然而，如同历史上任何一次技术革命一样，AI大模型的普及和应用也将对未来的就业市场产生深远的影响。这种影响不仅包括传统岗位的消失或转型，也包括新岗位的涌现。今天小小探讨下AI大模型对未来就业市场的不同纬度的影响。

二、AI大模型对传统就业岗位的影响
自动化和智能化取代人力：许多传统的、重复性工作，如生产线上的装配、数据录入等，都可能被AI大模型所取代。这无疑会释放大量的劳动力，但同时也意味着这些传统岗位的消失或大幅转型。

除了重复性工作，过去几年人们认为创造性或艺术类工作，不是既定代码能够替代的灵长类动物才有的灵性工作不会被替代，但随着我们看到的AI模拟出孙燕姿的唱腔，音准，咬文嚼字，甚至换气和断句的特点，还原了歌手音色，可以以假乱真。 AI也通过一定的算法和大模型的学习，创造出音乐和小说，因为生成式AI是在学习中迭代自身的算法模型，不停的接近人类的智力边界，甚至迭代一定版本后，超越人类的三围世界的认知，超过人类大脑现有神经元的认知极限。这都是我们整个人类社会将不得不一起去面对的挑战。

当然，焦虑不能解决问题，需要了解趋势，提前布局未来如何学习和利用AI融入到现有工作中，全网已经能够很容易找到基于3.5版本的工具，他们通过API调用服务，并利用自家的一些模型和算法，提供基于多场景化的应用服务，尤其是创意，运营，内容和绘图类方向。前三者基于文字内容的生成，可以大大降低文字内容工作的强度和耗时，留出更多时间选题。而AI绘图功能目前还未达到令人很满意的结果，在提示prompt后的样片产出还是差强人意，因为我们看到的画面和电脑理解的画面是“艺术脑”和“数字脑”在需求描述的理解上还存在不小的鸿沟。

三、AI大模型带来的新就业机会
新兴岗位的出现：随着AI大模型的普及，将会涌现出一系列新的岗位，如AI伦理审查员、AI伦理顾问、AI数据标注师等。这些岗位需要人们具备与AI相关的专业技能和知识。
灵活就业和自由职业的兴起：借助AI和互联网技术，越来越多的人开始选择灵活就业和自由职业，如在线教育、远程工作、自媒体等。这为人们提供了更多的就业选择和机会，尤其是刚入职场和职场老鸟两头的职场人。这多少能对当下失业潮大环境下的职场朋友还留下了一个看到阳光的窗口。

四、应对AI大模型的挑战，个人和社会的双视角
个人层面：对于个人来说，应对AI大模型带来的就业挑战需要不断学习新知识，提高自己的技能水平，特别是与AI相关的技能，尤其是知道如果最有效的prompt大模型AI，需要更大的想象力，所以，我们基于传统思维方式演化出创新思维、批判性思维能力是至关重要的，这或许是未来我们能力边界的分水岭。
社会层面：政府和企业也需要采取措施来应对AI带来的就业挑战。这包括提供培训和教育机会，专业设置，帮助职场职场greenhand和职场老鸟提升技能或转型；制定相关政策，保障失业者的权益；以及通过税收等方式对AI技术进行适当的规制，以平衡其带来的利益和负面影响。
AI大模型的普及和应用无疑将对未来的就业市场产生深远的影响。这种影响既包括对传统岗位的冲击，也包括对新岗位的催生。总之，新技术渗透率提升，地缘政治环境恶化，意思形态阵营对立，疫情疤痕效应持续，人口红利流量红利资本红利都再那么“红”了，留给投资者和社会职场人和的“利”还能有多少，机遇与挑战，哪个是自己基本面的大头儿就要看我们的好奇心，决心和信心，当然更要看我们的手是放在兜里还是开始拿出来尝试去握一握AI哥的手。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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