Fudan-Professor für künstliche Intelligenz: Welche Berufe werden in den nächsten 3-5 Jahren nicht durch KI ersetzt?

Was Sie sich ansehen sollten Mit dem Aufkommen von ChatGPT wird der Trend, dass viele Arbeitsplätze durch künstliche Intelligenz verändert oder sogar ersetzt werden, immer deutlicher. Welche Berufe werden also am stärksten betroffen sein? Welche Eigenschaften müssen Sie mitbringen, um nicht durch künstliche Intelligenz ersetzt zu werden? Hören Sie sich die Erkenntnisse von Professor Zhang Junping an, einem Experten für künstliche Intelligenz an der Fudan-Universität, und sehen Sie, ob Ihr Arbeitsplatz in Zukunft sicher ist?

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Readme丨 Zhang Junping Herausgeber丨Liu Yameng

Bearbeiten丨Mai

Am Internationalen Tag der Arbeit, dem 1. Mai dieses Jahres, kam die erste Welle der KI-Arbeitslosigkeit. Der Technologieriese IBM kündigte an, die Einstellung von 7.800 Menschen auszusetzen und erklärte, dass diese Arbeitsplätze durch KI ersetzt würden.

Zuvor veröffentlichte die Goldman Sachs Group Ende März einen Bericht, der voraussagte, dass weltweit 300 Millionen Arbeitsplätze durch generative KI ersetzt werden, wobei Anwälte und Administratoren am stärksten betroffen sein werden.

KI generiert Bilder von schönen Frauen, die falsch und echt aussehen

Hyperrealistische KI-Kreation: Büroangestellte schauen in der U-Bahn auf Goldfische, Melonenbauern und Trump

Auf chinesischen Websites sind aufgrund von ChatGPT und Midjourney nach und nach auch die ersten arbeitslosen Designer und Redakteure aufgetaucht.

Welche Jobs werden in den nächsten 3-5 Jahren durch KI ersetzt?

Welche Branchen sind relativ sicher?

Welche Fähigkeiten benötigen Sie, wenn Sie KI-Ingenieur werden möchten?

Können Studierende der Geisteswissenschaften auf KI umsteigen?

Der Artikel interviewte Professor Zhang Junping, einen Experten für künstliche Intelligenz an der Fudan-Universität, und beantwortete die oben genannten Fragen.

Die nächsten 3-5 Jahre

Welche Jobs werden durch KI ersetzt?

Professor Zhang Junping spaziert über den Fudan-Campus

Das Erscheinen von ChatGPT-4 ist schockierend. Wir, die wir KI-Forschung betreiben, wussten, dass so etwas früher oder später herauskommen würde, aber wir hatten nicht erwartet, dass es so schnell sein würde und die Leistung so gut sein würde.

Seit März posten viele Leute in meinem Freundeskreis Chat-Screenshots von ChatGPT-4, was große Begeisterung hervorruft. Zusammen mit Midjourney V5 machen sich alle Sorgen, ob ihre Jobs durch KI ersetzt werden?

Szenario der Koexistenz von Mensch und Computer, ein von Midjourney erstellter Leitartikel

Diese Sorge ist berechtigt.

Das Erstaunlichste an ChatGPT-4 ist seine „emergente Funktion“, das heißt, wenn die Datenmenge, die es trainiert, groß genug ist, verfügt dieses komplexe System über Eigenschaften, die seine Komponenten nicht haben – – Nähe dem Menschen „Denkmodus“ und „geistige Leistung“.

Darin ist eine Denkkette enthalten, die ChatGPT-4 dabei hilft, „in einer Kette zu denken“. Genau wie wenn wir Hausaufgaben machen und einen bestimmten Punkt erreichen und es nicht schaffen, sagen die Eltern „Denken Sie noch einmal darüber nach“. Tatsächlich sagen sie nichts, aber der Schüler hat das Gefühl, dass ich möglicherweise noch einige Dinge habe, die ich tun muss Nachdem ich langsam und mit ein wenig Anleitung darüber nachgedacht hatte, kam ich plötzlich auf eine richtige Antwort.

Wenn Sie also ChatGPT-4 im Dialogfeld auffordern, „noch einmal nachzudenken“, erhalten Sie ebenfalls eine verbesserte Antwort und alle werden überrascht sein.

Da KI die Produktionseffizienz verbessert, kann ein hervorragendes Talent viel Arbeit leisten. Das Phänomen, dass eine kleine Anzahl von Leuten ein Unternehmen mit großer Marktkapitalisierung leitet, könnte in Zukunft immer häufiger auftreten. Midjourney ist ein typisches Beispiel. Das Unternehmen hat nur 11 Mitarbeiter, aber einen Jahresumsatz von 100 Millionen US-Dollar.

KI erzeugt „Feuer“-Arbeitsplätze für Angestellte

Bei genauem Hinsehen gibt es zwei Kriterien für Jobs, die in den nächsten 3-5 Jahren wahrscheinlich ersetzt werden: Geistige Arbeit und Einfach und leicht zu wiederholen. Zwar sind Angestellte stärker betroffen.

In meinem eigenen Leben sind viele der Menschen, die Express-Lieferanrufe entgegennehmen, Roboter. Inländische wissenschaftliche Forscher müssen ihre Arbeiten ins Englische übersetzen. In der Zukunft müssen sie möglicherweise die Übersetzung von ChatGPT-4 ausprobieren. was sehr gut sein sollte.

ChatGPT ist in Office365 eingebettet,

Kann automatisch Briefings und Formulare generieren

Die zweitgefährlichsten sind Büroangestellte, Personalmitarbeiter und diejenigen, die Finanzberichte erstellen.

Microsoft Office 365 hat ChatGPT in Word, PPT und Excel eingebettet, wodurch Präsentationen, PPT und Tabellen automatisch generiert werden können. Der Wert dieser Office-Kenntnisse, für die Sie in der Vergangenheit so viel Zeit aufgewendet haben, ist gesunken.

Es gibt einen Witz: „Das Finanzwesen wird nicht durch KI ersetzt, weil es nicht als Sündenbock verwendet werden kann.“ Obwohl es sinnvoll ist, führt die Verbesserung der Produktionseffizienz dazu, dass die Nachfrage des Unternehmens nach Finanztalenten sinkt und Ihr Beschäftigungsraum sinkt wird kleiner.

Darüber hinaus gibt es noch die Anwaltsbranche. Wir wissen, dass es ein sehr wichtiger Teil der Arbeit eines Anwalts ist, sich mit den gesetzlichen Vorschriften vertraut zu machen und nach früheren Fällen zu suchen. Der Rechercheprozess ist sehr zeitaufwändig und es sollte in der Anwaltskanzlei eine engagierte Gruppe von Personen geben, die dies tun arbeiten.

Wenn Sie auf KI umsteigen, werden alle Fälle erfasst und ChatGPT übermittelt sie Ihnen im Gespräch, was sehr schnell geht, sodass die Anwälte, die diesen Teil der Arbeit früher erledigt haben, nicht mehr benötigt werden.

Programmierer arbeiten, ein Editorial wird über Midjourney erstellt

ChatGPT-4 generiert auch Code. Einige Programmierer werden betroffen sein, insbesondere das Frontend. Weil das Frontend-Design relativ modular ist und keine sehr komplexen Berechnungen erfordert. OpenAI verfügt über eine Demo, bei der eine Skizze auf Papier gezeichnet wird. Anschließend erstellt ChatGPT-4 eine Webseite für Sie.

Aus Sicht des Unternehmens ist es möglich, dass wir in Zukunft eher dazu neigen, Code mit ChatGPT zu schreiben. Denn jeder hat einen anderen Stil, Code zu schreiben. Wenn ein Mitarbeiter geht und ein neuer Mitarbeiter kommt, muss er den Code möglicherweise neu schreiben, weil er damit nicht vertraut ist. Dann wird ChatGPT aus Unternehmenssicht konsistenter und effizienter sein.

KI-generierte Stilillustrationen

Von Midjourney beeinflusste Illustratoren und Designer, ich habe online gesehen, dass einige Leute entlassen wurden. Es kann zwei Tage dauern, eine Illustration fertigzustellen, aber die Maschine ist in wenigen Minuten fertig und die Wirkung ist sehr gut. Dies zwingt jeden zu innovativerer Arbeit.

Ein interessantes Phänomen ist, dass die eigene Arbeit einiger KI-Forscher durch KI weggenommen wurde.

Dann besprechen wir warum? In der Vergangenheit lieferten wissenschaftliche Forschungseinrichtungen innerhalb von drei bis fünf Jahren einige Ergebnisse, und für die Feinarbeit waren viele Leute erforderlich. Nach der Veröffentlichung von ChatGPT-4 wurden jedoch viele Probleme gelöst, und die verbleibenden Probleme sind sehr schwierig zu knacken, dann braucht man nicht so viele Lehrstellen, was dazu führen wird, dass einige Stellen wegfallen.

Welche Branchen werden in den nächsten 10 Jahren sicher sein?

Können Studierende der Geisteswissenschaften auf KI umsteigen?

Handwerker, die Lackwaren herstellen

Zuallererst basieren Berufe im Zusammenhang mit Unternehmen wie Ärzten, Krankenschwestern, Fahrern und Nischenhandwerkern wie Guqin-Spielern und Keramikkünstlern alle auf persönlicher Erfahrung und werden eher durch KI ersetzt.

Da die KI hauptsächlich kognitiv relevante Aufgaben erledigt, wurden bisher nur geringe Anstrengungen in die Wahrnehmung gesteckt. Im Vergleich zu Menschen sind Manipulatoren noch relativ rudimentär und es ist immer noch schwierig, einen Flaschenverschluss zu drehen . Gegenstand.

Sogar die Reinigung ist für uns Menschen „einfach und leicht wiederholbar“, für Maschinen ist sie jedoch ein vages Konzept und kann nicht programmiert oder formalisiert werden.

Für Angestellte gibt es also immer noch einige Branchen, die relativ sicher sind, also Branchen, in die Big Data nicht eindringen kann.

Standbilder von „Get Out, Mr. Tumor“

Denken wir darüber nach, wie ChatGPT begann? Seine Daten liegen alle auf Milliardenebene, also auf der Ebene von mehr als einer Milliarde, was bedeutet, dass so viele Daten wahrscheinlich keinen Datenschutz haben, bevor sie verwendet werden können.

Wenn es in einer Branche um Datenschutz geht, Daten nicht offengelegt werden dürfen und Modelltraining nicht genutzt werden kann, dann kann sich die KI nicht durchsetzen. Zum Beispiel sind Medizin, Bankwesen, Biologie und andere Bereiche relativ sicher.

Einige meiner Studenten werden daher nicht mehr nach Jobs in Internetunternehmen suchen, sondern in Bereiche wechseln, in denen die Daten relativ geschlossen und stabiler sind.

Wenn Gymnasiasten bei der Wahl eines Hauptfachs nur die Beschäftigungsaussichten berücksichtigen, halte ich die Richtung der künstlichen Intelligenz derzeit für die beste. Wie das Sprichwort sagt: „Man kann keine Tigerbabys bekommen, ohne die Höhle des Tigers zu betreten.“

Wir haben einen neuen Begriff namens „KI für die Wissenschaft“, der künstliche Intelligenz nutzt, um die wissenschaftliche Entwicklung zu unterstützen. In Zukunft werden alle Lebensbereiche KI-Unterstützung benötigen, und diese muss von Menschen bedient werden, die die Richtung der KI verstehen Es wird eine sehr große Talentlücke geben.

KI-Forscher, ein über Midjourney erstellter Leitartikel

Ein guter KI-Forscher oder Ingenieur braucht drei Grundqualitäten:

Grundlegende Mathematik, Programmierkenntnisse und Englisch.

Der Grund für das Englischlernen besteht darin, den Überblick über die modernsten internationalen Technologien zu behalten, Literatur zu lesen und die Anforderungen an Programmierkenntnisse sind höher als in Mathematik.

Jetzt müssen Sie nicht mehr wie zuvor über fundierte Kenntnisse in künstlicher Intelligenz verfügen. Wenn Sie Informatik oder andere Natur- und Ingenieurwissenschaften studieren, ist die Hürde für den Umstieg auf KI nicht mehr so ​​hoch.

Erstens ist der Großteil der aktuellen Forschung modular aufgebaut und tiefe Netzwerke sind lediglich Modelle, die wie Bausteine ​​aufgebaut sind. In Bezug auf Algorithmen können Sie schnell erkennen, wie die neuesten Algorithmen auf ArXiv aussehen. Der Code selbst wird beispielsweise auf Github geteilt. Diese drei Punkte erleichtern Ihnen jetzt den Einstieg in diese Branche.

Studenten der Geisteswissenschaften haben auch die Möglichkeit, zu KI zu wechseln. Wir haben Studenten aus der chinesischen Abteilung bei Fudan, die in unsere Gruppe zur Verarbeitung natürlicher Sprache gewechselt sind und recht gut abgeschnitten haben.

Wie ist die aktuelle Entwicklung der KI in China?

Wie lange wird es dauern, die ausländischen Standards einzuholen?

Roboter arbeitet mit einem Mädchen auf einem Bauernhof, ein über Midjourney erstellter Leitartikel

Zuerst müssen wir wirklich aufholen, sonst bleiben wir stecken.

Es wird gesagt, dass GPT5 trainiert wurde. Wann können wir also ausländische Spieler einholen? Derzeit gibt es zwei Fraktionen:

Eine Gruppe ist optimistisch und denkt, dass das Problem nicht groß ist und sie es in 2-3 Monaten aufholen können.

Die andere Gruppe sind die Pessimisten, die glauben, dass es 1 bis 1,5 Jahre dauern wird.

Sie denken vielleicht, dass ein Jahr nicht zu lang ist, aber tatsächlich gibt es hier einige Probleme.

Der aktuelle Mainstream-Entwicklungspfad der KI besteht aus drei Blöcken:

Modell, Rechenleistung und Big Data.

Der optimistische Teil ist, dass die Vorgänger des Modellrahmens dies bereits getan haben und es fast für die Öffentlichkeit zugänglich ist. Forscher können es einfach größer und tiefer machen.

Geoffrey Hinton, der Vater des Deep Learning

Im Jahr 2006 schlug Geoffrey Hinton ein Deep-Learning-Modell vor. Im Jahr 2012 führte Geoffrey Hinton seine Schüler dazu, ein neues Deep-Learning-Modell für diesen Wettbewerb zu entwickeln. Die Leistung hat sich im Vergleich zur vorherigen Meisterschaft um fast

10 Prozentpunkte verbessert. Was ist dieses Konzept? Wenn Sie traditionelle Methoden des maschinellen Lernens verwenden, erhöht sich die Zahl jedes Jahr um 0,3 bis 0,4 Prozentpunkte. Dies bedeutet, dass Deep-Learning-Methoden etwa 20 Jahre schneller sind als herkömmliche Methoden des maschinellen Lernens. Damals wandten sich alle Deep-Learning-Modellen zu.

Deep-Learning-Modelle erfordern jedoch eine leistungsstarke Rechenleistung, um auf bestimmten GPU-Chips ausgeführt zu werden.

Aber unser Land hat derzeit einen Engpass bei der Rechenleistung,

Denn im Dezember 2022 haben die Vereinigten Staaten den Verkauf von GPUs über 100 A an China verboten. Auf diese Weise kann A100 nicht in China verwendet werden (es gibt Alternativen, aber das Kommunikationsmodul ist begrenzt), aber Karten, die besser als A100 sind, können im Ausland verwendet werden, was etwas problematisch ist.

Unsere Recherchekosten sind jetzt sehr hoch, auch wegen GPUs. Früher erforderte die Veröffentlichung eines Artikels nur Zeit und Arbeitskosten, aber jetzt können die Kosten für eine Arbeit etwa 100.000 Yuan betragen.

Eine andere Sache ist Big Data, und der chinesische Korpus kann nicht gefördert werden.

ChatGPT verfügt über mehr als 1 Milliarde Datenebenen für die Vorschulung, aber jede unserer chinesischen Plattformen verfügt über eine Eingabeschwelle, um zu verhindern, dass Sie in einem breiten Bereich suchen Wir häufen Daten an, was nicht so bequem ist wie im Ausland.

Und nach ChatGPT-2 gibt es kein Open Source mehr, sodass Sie die genaue Lücke nicht kennen.

Inländische KI-Investitionen erfreuen sich derzeit großer Beliebtheit, und die Förderung auf Kapitalebene ist immer noch sehr wichtig. Darüber hinaus hat unsere Fudan-Universität vor einiger Zeit ein Moss-System veröffentlicht, das ebenfalls Open Source ist. Relativ gesehen ist es immer noch ein relativ kleines Modell, und alle arbeiten immer noch hart.

Ein Roboter auf den Straßen von Shanghai, ein Editorial von Midjourney

Historisch gesehen gibt es künstliche Intelligenz seit weniger als 90 Jahren. Wir gehen allgemein davon aus, dass ihr Ursprung die Turing-Maschine im Jahr 1936 war, in der sie Höhen und Tiefen erlebte.

Es erlebte seinen ersten kalten Winter in den 1970er und 1980er Jahren. Wenn man damals sagte, man mache künstliche Intelligenz, konnte man kein Projekt bekommen. Anfang der 1990er Jahre erlebten wir einen zweiten kalten Winter.

Seit ich als Kind 1997 mit KI in Kontakt kam, lese ich gern Science-Fiction-Romane. Damals nannte man mich eher maschinelles Lernen als künstliche Intelligenz.

Mein Gefühl ist, dass die künstliche Intelligenz im Jahr 2012, dem Jahr, in dem Geoffrey Hinton seine Schüler zum Sieg im Wettbewerb führte, richtig durchstartete.

AlphaGo spielte 2016 gegen den koreanischen Go-Spieler Lee Sedol

Im Jahr 2016 besiegte AlphaGo Lee Sedol und im Jahr 2017 entwickelte Google das Transformer-Netzwerk. Danach gab es eine Reihe von Arbeiten an ChatGPT, und verschiedene Bereiche wie autonomes Fahren, KI-Finanzierung und KI-medizinische Versorgung machen Fortschritte .

Aber tatsächlich wird sich die KI-Branche bis 2022 in einem Abwärtstrend befinden, weil jeder das Gefühl hat, dass alles getan wurde, was getan werden sollte, und dass es offensichtlich keine guten Anwendungen gibt Bei großen Unternehmen kommt es bereits zu Entlassungen. Doch plötzlich kam im März dieses Jahres ChatGPT-4 heraus, was alle zurückbrachte.

Es gibt also eine Zeit des Wohlstands und eine Zeit des Niedergangs. Da ich schon lange in diesem Bereich tätig bin, sehe ich den Hype um ChatGPT-4 relativ gelassen. Der Forschungsbereich der KI ist sehr breit gefächert. Viele Probleme sind in kurzer Zeit nur schwer zu erkennen. Der Mensch hat noch einen langen Weg vor sich, um Intelligenz zu verstehen.

Als Forscher macht es Spaß, das Unbekannte zu erkunden. Man kann im Unbekannten einen kleinen Fortschritt finden, und das Vergnügen ist sehr befriedigend.

Jeden Tag ein kurzes Video, jeden Tag eine berührende Geschichte, jeden Tag eine Auswahl schöner Dinge auf der Welt, komm und lebe jeden Tag ein wundervolles Leben mit mir. Ein Stück (ID:yitaotv)

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