Cai Yi: 大規模モデルの出現により、文系学生も人工知能アプリケーションの開発に参加できるようになります

Cai Yi 氏は、大規模モデルの誕生により、文系学生も人工知能アプリケーションの開発に参加する機会を得られると述べました。

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AI時代、どの専攻が代替されにくいかが話題になっています。保護者が子どもの専攻を選択する方法についてアドバイスを求めたとき、華南理工大学ソフトウェア学部長のカイ・イー氏は、「現在、人材の育成は再位置づけされる必要があり、研究開発に分割することができる」と述べた。人材、アプリケーション人材、および補助サポート人材。」

同氏はさらに次のように説明しました。「研究開発人材の場合、これには、モデルの設計、最適化、トレーニング、適応などを含む、モデルの技術的コアが含まれます。これまでの人材のトレーニングと比較すると、これはより近いものになります。」

応用人材の育成に関しては、状況がより多様化し、特に敷居が下がっているように感じます。かつては応用人材の育成には一定の技術的敷居が必要でしたが、現在は大規模モデルの登場により文系学生でも人工知能アプリケーション開発に取り組めるようになってきているようです。特にデータ アナリストのような役割には、それほど多くの技術的背景は必要ありませんが、特定の分野や専門分野に関連する横断的な才能の出現が必要です

補助サポート人材は最後のカテゴリです。「彼らは主にデータの注釈と人間によるフィードバックを担当します。このタイプの人材に対する敷居は比較的低いです。」

以下は、Cai Yi の講演の一部の書き起こしです:

司会者: 親が子供の専攻選択の希望について蔡ディーンに尋ねてきたら、どう答えますか?

Cai Yi は、普遍的な教育のためには、人材育成を再配置し、研究開発、応用、および補助サポートの人材に分割する必要があるかもしれないと考えています。

研究開発人材の場合、モデルの設計、最適化、トレーニング、適応などのモデル テクノロジーの中核に携わることになります。これは、特定の分野に重点を置いている点を除けば、過去の人材育成方法と非常によく似ています。現在では、大規模なモデルが複数のタスクを処理できるため、研究開発人材の育成は少し違ったものになるかもしれません

2 番目のカテゴリーである応用人材のトレーニングは増加する可能性があり、特に敷居は低くなります。かつては応用人材の育成には一定の技術的閾値が必要でしたが、現在は大規模モデルの登場により文系学生も人工知能アプリケーションの開発に参加できるようになってきているようです。特に、即時エンジニアなどのポジションでは、技術的な背景はそれほど必要ありませんが、この分野、このサブ分野、この専門分野に関連する横断的な才能の出現が必要です。一部の特殊な分野、特に垂直分野や細分化された分野では、横断的な人材の必要性が高まっています。コンピューターサイエンス以外の学生にとって、これは人工知能の分野に参入する比較的簡単な方法かもしれません

もう 1 つのタイプのタレントは、多数の補助サポート タレントです。彼らは主にデータの注釈付けと人間によるフィードバックを担当します。もちろん、そのような人材の敷居は比較的低いでしょう

親は、子供の立場に基づいて、テクノロジーの研究開発に従事するのか、モデルの研究開発に従事するのか、あるいは特定の分野と組み合わせた人工知能の特定のアプリケーションに焦点を当てるのかを決定できます。これにより、子どもたちは将来の成長の方向性を明確にし、遠回りをせずに目標を持って学習することができます。

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