月給6万でAIのどのポジションが需要あるの？

Shen Ran (シェンランカイジン) オリジナル

組織 | ジン ユファン

2023 年に最も注目されるトピックは何ですか?この期間に専門家の間で最も議論されたトピックは何ですか?

ChatGPTの登場とAIの技術進歩であることは間違いありません。もちろん、職場の人々に最も影響を与える言葉は、「AI が人間に取って代わる」と「10 億人の労働者が革命を起こす」です...

ChatGPT は私たちを AI 2.0 時代に導きました。AI は実際、私たちの予想を超える形で多くの業界に影響を与えています。ここから導き出される2つの大きなトピックは、「このAI特急列車には誰が乗れるのか？」です。 AIによって誰の仕事が「殺される」のか？

最近、Shenran Live Broadcast Room は、Lagou Recruitment の共同創設者兼 CMO である Bao Aile 氏と、Haina AI の創設者で元 Microsoft 技術コンサルタントの Liang Gongjun 氏を招待し、「AI による戦争の強奪、 「誰ですか？」「一番人気は？」この話題から、深い会話が始まりました。

Bao Aile 氏が勤務する Lagou Recruitment は最近、「2023 年第 1 四半期の AIGC 人材需給レポート」を発表しました。これは、AI 採用戦争の今回のラウンドで最も人気のあるポジションと昇給をデータ レベルで直感的に反映しています。 。具体的には、今年 3 月に AIGC 人材ポジションの需要が前月比 42% 増加し、そのうち AIGC アルゴリズム エンジニア ポジションの 25% が月給 68,000 を超えています。

Liang Gongjun はマイクロソフトの技術コンサルタントであり、多くの AI 企業に投資しており、現在、彼が率いる Haina AI は 5,000 社を超える大企業および中堅企業に AI 面接サービスを提供しています。

ゲストの2人は、人材市場とテクノロジー開発の観点からいくつかの方向性についての提案を行いました。

重要なポイントの概要: ＃＃＃＃１. AI 関連の職業の需要が最も高い都市は北京で、最も人気のある職業はアルゴリズム エンジニア、AI プロダクト マネージャーなどです。

2. 企業が一般的な大規模モデルを発表してから半年から1年以内に従業員の需要が急増する可能性があり、現在バーティカル分野のアプリケーションを開発している企業は従業員の需要が非常に高いです。

3. 一般的な大規模モデル企業では、学術研究とエンジニアリングの提供の両方を兼ね備えた複合的な人材が最も不足しています。

4. インターネット業界のいわゆる 35 年来の危機は、AI 2.0 業界、特に To B 分野で自然崩壊します。

5.今後 5 ～ 10 年で、AI 2.0 は、過去 10 年間のモバイル インターネットと同じように、数千万の人々を「サポート」するでしょう。

6. 今は AI テクノロジーの配当期であり、これに乗りたいのであれば、今後 6 か月から 1 年がウインドウ期間です。

＃＃＃＃７ 「人をAIに置き換える」というトレンドは、トップ企業から中堅、末端の企業まで、より速いスピードで浸透しています。

以下はシェンランが編集した生放送の記録です:

AIによる人材獲得の戦い:北京からスタート、「大工場」からスタート

シェンラン: AI による強盗戦争は本当に存在しますか? AIのメガトレンドは雇用市場にどの程度影響を与えるのでしょうか?

Bao Aile:

Lagouの採用統計から判断すると、AI採用戦争はCVアルゴリズムエンジニア、レコメンデーションアルゴリズムエンジニア、NLPアルゴリズムエンジニアなどの技術人材の採用に重点が置かれています。 . .

まず業界の需要を見てみましょう。 AIGC ポジションの需要が最も高い 5 つの業界は、 1 位が「人工知能」、2 位がコンテンツ ショート ビデオ分野で、残りは金融業界、エンタープライズ サービスとデータ サービス、インテリジェント製造です。

もう一度街を見てください。 AIGC のポジションに対する需要が最も高い都市は、まず北京、次に深セン、杭州、上海、広州です。

AIGC 分野では、確かに多くの高給のポジションが出現しています。たとえば、CV アルゴリズム エンジニア、レコメンデーション アルゴリズム エンジニア、NLP アルゴリズム エンジニアの月給は、75% パーセンタイルが 60,000 近くに達しており、25% は 60,000 ドルに近いです。 AIGC アルゴリズム エンジニアのポジションの月給は 68,000 を超えます。AIGC 垂直プロダクト マネージャーの月給は 75 パーセンタイルで 59,000 に達し、これは他のプロダクト マネージャーのポジションの給与レベルよりもはるかに高いです。

もちろん、これらの技術人材の採用需要は短期的に急増するものではなく、長期的に安定した存在であり、また、上級人材に対する要求や給与水準も非常に高いと言えます。それらは人々の仕事のほんの一部です。

私たちが業界の最前線で観察したことは、投資家が楽観視している一部のプロジェクトや、大規模な中国現地モデルを訓練する企業が実際に非常に人気があるということです。

彼らは今、1 週間を 1 年とする 2012 年のモバイル インターネットのように感じています。全体として、現在 AI 関連の人材を募集している企業は中核企業が中心で、一部の大手垂直企業も含まれています。

シェンラン: 大きなモデルを作る会社は人々を魅了し始めましたか?さまざまな規模の企業が争う人材の違いは何でしょうか?

Liang Gongjun:現在、中国には一般的な大型モデルを製造する会社が約 30 社あります。 これらの企業のチーム編成の最初の 10 ～ 50 人は、昔の同僚や社内の推薦から選ばれる可能性があり、50 人以降は、プロダクト マネージャーやアプリケーション層エンジニアが外部から採用される可能性があります。

現在の市場環境において、これらの企業は数千万元から数億ドルに及ぶ最も貴重な資金を獲得しています。したがって、これらの企業は、汎用大型モデルの発売を発表してから半年から1年以内に大量の人材需要が見込まれる可能性があるため、要注意です。ただし、低レベルの大規模モデルを作成することは、科学者やエンジニアリングのトップの専門家、つまりこれら少数の人々にとってはチャンスです。

垂直分野でアプリケーションを開発する企業は、すでに従業員に対する大きな需要を抱えています。 これらの企業はいずれも設立から3～5年の間に0から1へのプロセスを経てきたが、課題も抱えており、これから2.0の時代を迎えて爆発的な発展を遂げるだろう。私は、 は、過去 10 年間のモバイル インターネットと同様に、今後 5 年か 10 年で、1,000 万人または 2,000 万人を「サポート」できるようになると信じています。

Shen Ran: この人材争奪戦では、より有能な人材が大企業に流れるのでしょうか?それはスタートアップにとって不利益になるでしょうか？

梁公軍: まず、近年の環境は多くの人が「大きな工場は不安定かもしれないし、小さな工場は不安定かもしれない」と感じています。リスクを冒す強い動機。また、AIの現状はまだ不透明です。これら 2 つの要因により、大規模な工場への人材の大規模な流出はまだ発生していません。

しかし、半年後、1年後、状況がより明確になってくると、AI 2.0の代表的な企業に優秀な人材がどんどん集まってくると思います。

この背後にある主な変数は、中国独自の大規模モデルが GPT-3.5 に追いつくことができるかどうかです。たとえ進歩の 80% まで追いついたとしても、多くのシナリオで大規模な商用アプリケーションを促進できる可能性があります。

テクノロジーとアプリケーションの両方を理解している人材が最も求められています

シェンラン: 雇用の観点から、国内企業には主にどのような AI 人材が不足していますか?

Liang Gongjun: OpenAI チームの最初の 100 人の履歴書に目を通すと、本当に大きな役割を果たした人々は総合的な専門家であり、共通点を共有していることがわかります。特徴: 研究を行って論文を出力するだけでなく、現場でプロジェクトを実行することもできます。

一般的な翻訳では、テクノロジーの原理を理解するだけでなく、さまざまな応用シナリオを検討し、エンジニアリングの問題を解決できるというものです。一般的な大手モデル会社では、この種の人材が最も希少で、価格も最も高くなります。

シェンラン: AI の新たな波の中で、何か新しい仕事は生まれますか?

Bao Aile:多くの国内企業は事前トレーニング済みの大規模モデルを行っていますが、AI に関連するデータ クリーニングなど、依然として人々の参加が必要な基本的な職種がいくつかあると思います。業界、データは とマークされています。しかし、それは決して主流ではありません。

より主流で競争力のあるポジションは、アルゴリズム エンジニア、AIGC プロダクト マネージャー、AI プロダクト マネージャーなどです。 たとえば、製品マネージャーはセグメント化された分野を選択し、業界の使用シナリオを深く理解する必要があります。

シェンラン: AI 2.0 の時代には、年功序列の人々がますます人気になるでしょうか?いわゆる35年来の危機はもう存在しないのでしょうか？

Bao Aile: これはまさに、AIGC 分野と過去の技術職における新たな変化です。以前は「技術職は35歳が限界」とよく言われてきましたが、AIGCの技術人材の年齢分布を見ると、30歳以上、さらには40歳以上の人材が大きな割合を占めています。現在、技術革新をリードしている経験豊富な実践者が多数いると思います。

Liang Gongjun: これは、B サイドと C サイドの 2 つの側面から見る必要があります。 AI 2.0の時代と過去20年の間には大きな違いがあるというのが私の判断ですが、以前はTo C分野が先に開発され、その後To B分野に浸透していきました。 to B分野も同時進行中。

To C 分野では、依然として消費者を最も敏感に認識している人々がそれを行っています。

To B分野は大きく変わります。 To B分野のほうがキャッシュフローが良くなると思います。なぜなら、コスト削減や効率向上の観点から、大企業ほどAIに資金を投入する傾向があるからです。 B 側の顧客が請求額を支払うためには、AI 人材が AI ベースをよく理解し、業界での豊富な経験を持っている必要があります。

これによってもたらされた変化としては、以前はTo C分野で35年現象があったのですが、35歳を過ぎると人気がなくなりました。しかしTo B分野では、35 歳以上の成熟した専門家に対するニーズが高まっています。彼らは現場への理解が深く、業界についての知識も深く、顧客に対してより忍耐強く対応します。だから、35歳でも「第二の春」は見つかる。

技術人材の皆さん、今すぐ「参加」してみませんか?

シェンラン: テクノロジーの低レベルの観点から見ると、この AI の波は過去とどう違うのですか?

Liang Gongjun:人間社会に本当に大きな影響を与える可能性のあるテクノロジーは、成熟サイクルが非常に長く、軽く 30 年、場合によっては 40 年、あるいは 50 年かかることもあります。 AIとはそういう技術です。

マイクロソフトは 1990 年代初頭から AI 研究を行っており、それから 30 年が経過しました。この数十年はAI 1.0の時代とも言えます。

2022 年 11 月 30 日、OpenAI は GPT-3.5 大型モデルをトレーニングし、

ChatGPT をリリースしました。これは、AI が 2.0 時代に入り、単一ポイントのアプリケーションで真の百花の開花をもたらしたことを表しています。公共に利益をもたらします。

AI はこれまでにも発展してきましたが、実際の爆発を引き起こしたことはありません。たとえば、

以前は、多くの顧客が「テクノロジーの感覚」というギミックから AI 製品を購入していましたが、3 ～ 5 か月後に、AI を「提供」するために専門の人材を雇う必要があることがわかりました。信頼性や有効性が低く、効果が明らかではないため、顧客は長期間サブスクリプションを更新したがりません。 国内外の多くの新しい基盤のオープンソースにより、さまざまな C サイドおよび B サイドのアプリケーション シナリオが大規模に出現しており、過去 6 か月間、ほぼ毎日新しいアプリケーションがリリースされており、 AI はついに誰もが利用できるテクノロジーになりました。

テクノロジーに真剣に取り組んでいる私たちにとって、これは一生に一度の大きなチャンスかもしれないので、今でもとても興奮しています。私と同じように、ChatGPT のリリース以来、2 ～ 3 か月間、さまざまな新しいテクノロジーや開発を毎晩見続けてきましたが、興奮のあまり眠れなくなりました。

シェンラン: AI 人材を求めて B 企業が競争する傾向はより顕著になるでしょうか?

Liang Gongjun:

現在の環境では、会社が大きければ大きいほど安定します。もちろん、企業も AI の大きなトレンドに乗り遅れることを懸念しているため、 IT 部門に AI の背景を持つ人材を増員したり、AI システム購入のための社内予算を増やしたりするなど、いくつかの調整も行っています。 。 シェンラン: 今回の AI トレンドの中で、どのタイプの企業がより楽観的ですか?

Liang Gongjun:

低レベルの一般的な大規模モデルであっても、垂直型の大規模モデルであっても、競争はコンピューティング能力、アルゴリズム、データ、クラウド インフラストラクチャの重要な要素にすぎません。最大の閾値はデータです。高品質の業界データを持っている人は、より大きなアドバンテージを得ることができます。中国企業の利点は、中国のような大規模な統一市場において、データ量で大きな優位性があることだ。

基礎となる大規模モデルに関しては、当社と米国の OpenAI およびその競合企業との間には依然として大きな隔たりがあります。しかし、テンセント、アリババ、バイドゥ、ファーウェイはいずれも追いつくのに苦労しています。彼らはさらなる努力を必要としています。激励と拍手。

垂直シナリオの業界モデルについては、業界はもっと自信を持つべきであり、過去 10 年間のモバイル インターネットの発展、つまり

の発展が 3 ～ 5 年後に繰り返される可能性が非常に高いと考えています。 、トップ 10 にランクインし、AI 2.0 垂直シナリオ上位 20 社の多くは中国からの企業となります。

シェンラン: 一定の技術的背景があり、AI 2.0 トレインに乗りたいと考えている人は、今すぐ参加することをお勧めしますか、それとも待つことをお勧めしますか?

Liang Gongjun:

傍観者の観点から見ると、あなたに確固たる判断力があり、

あなたまたはあなたの家族がリスクに抵抗する能力が比較的強いのであれば、あなたは決断を下したほうがよいでしょう。ほとんどの人は見守って待っていますが、「車に乗ろう」と決意しています。 もちろん、ほとんどの人にとって、最善の選択は、まず自分の位置が安定していることを確認することです。 Bao Aile:

AI の機会について懸念している学生にとって残酷なことは、

参加する機会があるなら、すでに参加しているかもしれないということです。業界の技術人材であるため、参加する機会がない場合は、応募レベルに達するまで少し待って、過去の職歴に関連する雇用ニーズがあるかどうかを確認する必要があるかもしれません。

「人を AI に置き換える」、一部の上司はすでに行動を起こしています

Shen Ran: 上司と会社について詳しく話しましょう。AI の一般的な傾向の中で、上司の雇用戦略は調整されましたか?

Bao Aile:リクルーターは 3 つの状態に要約できます。

最初のタイプの上司である は、カニを食べる人々の第一波でもあり、すでに不要な人材を解雇し、AI を迅速に適用するための措置を講じています。たとえば、一部のゲーム会社は絵描きのチームを解雇し、代わりに AI ツールを使用して会社の価値を生み出しています。

2 番目のタイプの上司は、新しい変化を喜んで受け入れますが、最初に人員を解雇するのではなく、組織構造を調整し、AI の適用方法の学習を加速するようにチームを主導したいと考えています。私が知っているように、ある企業は AI 頭脳チームを結成しました。このタイプの上司の見解は、

将来のチームは AI のような、クラゲのようなものになり、まず脳が必要で、次に無数の触手が必要になる、というものです。触手は実際には重要ではありませんが、脳は十分に賢くなければなりません。

3 番目のカテゴリはピラミッドの最下位の大部分であり、実際にはまったく変わっていません。 AIGC の概念は新しいテクノロジーやインターネットの分野では比較的人気がありますが、伝統的な業界にはまだ広く浸透しておらず、AI の応用について語るにはまだ時期尚早です。

シェンラン: 企業が人間を AI に置き換える傾向はありますか?

Liang Gongjun:AI が人間に取って代わるという考えは長年議論されてきましたが、この傾向は現在まさに加速しており、ヘッドカンパニーからウエストカンパニー、テールカンパニーまで浸透しています。

最も早く対応した企業のほとんどは、世界のトップ 500 企業に含まれる Wal-Mart や SF Express などの大手企業です。 ChatGPTの登場はこうした大手企業にとって市場教育に相当し、効率化のためのAI活用を迅速に検討できるようになる。顧客のコンバージョンサイクルは大幅に短縮されました。ウエスト企業の大多数は、AI の理解と行動においてそれほど緊急性を持っていません。

シェンラン: すでに人間を AI や機械に置き換えているのはどの業界ですか?

梁公軍:「第14次5カ年計画」の雇用促進計画で述べられているように、「単純で反復的な仕事のつながりと、危険で複雑で汚い仕事」が多ければ多いほど、雇用されやすくなります。 AI に取って代わられる、または AI に置き換わる AI は効率を大幅に向上させます。

Haina AI の運用データも、この人材の移住傾向を反映しています。

まず第一に、製造業の雇用量は確かに前年同期と比較して大幅に減少しました。第二に、感染症流行後、中高級サービス産業は急速に回復しており、例えば、ウォルマートやSFエクスプレスの求人数は前年同期と比べて大幅に増加した。言い換えれば、

組立ライン労働者のような基本的なブルーカラー労働者の需要は将来的にはますます少なくなり、機械が人間に取って代わる傾向が加速しており、解放された労働力はすぐに中堅・中堅層に移動するだろう。 -ハイエンドサービス産業。

技術系ではない人材が AI への不安を軽減するにはどうすればよいでしょうか?

シェンラン: これまでのところ、AI 関連の仕事の需要が急増する傾向はまだ続いていますか、それとも安定していますか?

Bao Aile:これらのポジションの給与は一夜にして上がったわけではありませんが、AIの話題が大きな注目を集めたため、「彼らはこんなに儲かっているんだな」と気づく人が増えてきました。

ただし、技術人材にも層があり、トレンドをリードする人もいれば、下位で働く人もいます。ハイエンド AI 研究開発の人材は、常に業界で最高の技術人材です。

コメント欄でネット民が「文系と理系のクラス分けから全員の収入格差が始まったことが判明した」と言っているのを見た。これは事実だと思いますが、インターネット業界全体の給与を見ると、技術系人材は他の職種に比べて常に高くなっています。

シェンラン: インターネットの人々にはまだ「バスに乗る」チャンスがありますか?

Liang Gongjun:AI 2.0 は、もともとインターネットやモバイル インターネットに携わっていた人たちや、これからインターネットやモバイル インターネットに携わりたいと考えている新卒の人たちにとって、数十年に一度の大きなチャンスだと思います。 AIを使う。私は、広い心で AI 2.0、特に垂直シナリオにおける機会に注目すべきだと提案します。

「バスに乗りたい」場合は、現在のテクノロジー配当期間を利用してください。なぜなら、業界は新しい AI 2.0 テクノロジーを使用して、ほぼすべての生活シーンと産業シーンをやり直すからです。

シェンラン: 技術的な背景がない文系学生として、AI の動向がとても心配なのですが、何か提案はありますか?

Bao Aile:この種の不安は、AI によって引き起こされているのではなく、あまりにも多くの外部変化によって引き起こされ、将来のキャリアの予測可能性が低下している可能性があります。

不安を解消する唯一の方法は、どんな業界や立場であっても、自分を相対的に優秀な人材にすることです。同僚や同僚と比較して上位 10% または 15% に入ることができれば、心配する必要はありません。なぜなら、業界がどのように変化しても、たとえ AI が職業全体を完全に「破壊」したとしても、リーダー、あなたは間違いなく転職の際に真っ先に注目されるでしょう。

Liang Gongjun:電気の出現と同じように、人間は基本的な仕事からより高度な仕事に移行できるようになるはずです。 AIが登場すると、多くの人は「人間はどうなるの？」と考えるでしょう。実際、高級サービス業や介護業界の家庭教師など、温かく、感情的で、創造性を必要とする職種はたくさんあります。 、など。

ChatGPT を使い始めて半年ほどですが、質問をしたり「下書き」を書くのには役立ちましたが、それでも整理が必要で、本当に質の高い記事を提供することはできませんでした。 。

シェンラン：最後に視聴者からの質問で今日の生放送を終わりたいと思いますが、今最も求められている人材は何ですか？非技術的な人材はどのようにしてそのような人材になるのでしょうか？

梁公軍: 風に吹かれて違う方向に吹かれてはいけない、自分の人生の「座標」をマークしなければならない 分野を選んで10年サイクルで積み上げろ, 大小を問わず、自分の分野の専門家になれるのであれば、すべての新しいテクノロジーは単なるツールであると私は信じています。同時に、広い心を持ち、新しいツールやテクノロジーを受け入れ、仕事にもっと活用してください。

Bao Aile: まず、どの業界にいても、新しいテクノロジーを学ぶことに熱心で、人間とコンピューターの相互作用と人工知能についてある程度の基本的な理解を持ち、すぐに学習できる必要があります。 。第二に、あなたの業界での経験は非常に貴重です。 AI がどれほど賢くても、新しい世界をゼロから作り出すのではなく、最終的には顧客にサービスを提供し、価値を生み出す必要がある現実の世界に適用されることになります。

パニックになったり不安になったりしないでください。最終勝者は比較的安定したメンタルを持っている必要があります。

AI の波は必ずやって来ます。あなたの業界に関して言えば、このツールをより速く、より適切に適用できる人材になれるかどうかが試されるでしょう。

*記事内のタイトル画像と添付画像はpexelsから提供させて頂いております。

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