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AI革命中的22個隱藏職業(上)

王林
王林轉載
2023-04-29 21:40:15874瀏覽

隨著AI技術的不斷發展,它正在創造大量以前聞所未聞的就業機會和角色。雖然資料科學家、機器學習工程師和AI研究人員等傳統的AI角色得到了廣泛認可,但在推動科技產業變革方面,還有一些鮮為人知的職業同樣重要。

從了解AI對人類影響的AI心理學家,到確保AI系統擁有執行任務所需資訊的AI知識工程師,這些角色對於創建有效且合乎道德的AI系統至關重要。本文將探討AI革命中的22個隱藏職業。

AI革命中的22個隱藏職業(上)

(1)AI倫理學家

AI倫理學家是專門研究AI的倫理考量和影響的專業人士。他們致力於識別和解決AI技術開發和部署中可能出現的倫理問題。這包括偏見、隱私、安全和透明度等主題。 AI倫理學家與開發人員、政策制定者和最終用戶等各種利益相關者合作,以確保以負責任和道德的方式開發和使用AI系統。他們的工作對於塑造AI的未來並確保其與社會的價值觀和原則保持一致至關重要。

(2)AI心理學家

AI心理學家是專門研究AI和人類心理學交叉領域的專業人士。他們致力於開發和實施AI技術,以增強心理健康和福祉,並改善心理障礙的診斷和治療。 AI心理學家使用機器學習演算法和自然語言處理來分析大量數據,並為個人提供個人化的介入和建議。他們與其他心理健康專業人員合作,確保以道德和負責任的方式使用AI技術,並與心理健康專業的價值觀和原則保持一致。

(3)AI業務策略師

AI業務策略師的職責是幫助企業利用AI來改善他們的運營,並獲得競爭優勢。這包括確定AI可以應用的領域,制定AI策略,並監督AI解決方案的實施。 AI的關鍵好處之一是它能夠自動執行重複任務,並快速且準確地分析大量資料。這可以提高效率,改善決策,並為企業節省成本。然而,實施AI解決方案還需要仔細考慮道德和隱私問題,並確保員工接受過與AI系統一起工作的培訓。作為AI業務策略師,致力於確保這些問題得到解決,並以負責任和有效的方式使用AI。 

(4)AI語言專家

身為AI語言專家,其重點在於開發自然語言處理(NLP)技術,使機器能夠理解和產生人類語言。這包括使用大型資料集,並使用機器學習演算法來教導機器識別模式和理解語言結構。 NLP技術有許多實際應用,從可以理解和回應人類查詢的聊天機器人和虛擬助理,到可以分析客戶回饋並確定改進領域的情緒分析工具。自然語言處理的最大挑戰之一是發展能夠理解人類語言細微差別的系統,例如諷刺、反諷和隱喻。 AI語言專家致力於開發能夠準確解釋這些細微差別並產生適當回應的系統。總的來說,AI語言專家目標是創造一種使機器能夠以自然和直觀的方式與人類交流的技術,最終使人們與技術的互動更加無縫和高效。 

(5)AI訓練師

AI訓練師是專門訓練和開發AI系統的專業人員。他們致力於設計和實現機器學習演算法,這些演算法可以隨著時間的推移學習和適應新的數據。 AI訓練師也致力於識別和解決AI模型中的潛在偏差或不準確性,確保它們準確、可靠和有效。他們與資料科學家和軟體工程師等其他專業人士合作,開發和測試各行業的AI系統,包括醫療保健、金融和交通運輸。他們的工作對於塑造AI的未來並確保其與社會的需求和期望保持一致至關重要。 

(6)AI翻譯人員

AI翻譯人員是專門開發和實施AI技術的專業人士,以促進講不同語言的人員之間的交流。他們的工作是設計和實現機器學習演算法,可以準確地即時翻譯語音和文字。 AI翻譯人員使用自然語言處理和其他先進技術來識別語言中的細微差別,並確保翻譯準確且適合自己的文化。他們與語言學家和軟體工程師等其他專業人士合作,開發和測試包括旅遊、酒店和國際商務在內的各個行業的AI翻譯系統。他們的工作對於打破語言障礙並促進全球交流至關重要。

(7)AI基礎設施架構師

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AI基礎設施架構師是專門設計和實現支援AI系統的技術基礎設施的專業人員。他們致力於開發和優化運行大規模AI應用所需的硬體和軟體。 AI基礎設施架構師也致力於確保AI系統的安全、可靠和可擴展,並確保它們可以即時處理大量資料。他們與資料科學家和軟體工程師等其他專業人士合作,開發和實施各行業的AI系統,包括醫療保健、金融和交通運輸。他們的工作對於促進AI技術的發展和進步至關重要。 

(8)AI DevOps工程師

AI DevOps工程師是專門從事AI系統開發和部署的專業人員。他們致力於簡化建置、測試和部署AI應用程式的過程,確保它們高效、可靠和可擴展。 AI DevOps工程師也致力於識別和解決AI系統的潛在問題,例如效能瓶頸和安全漏洞。他們與資料科學家和軟體工程師等其他專業人士合作,開發和實施各行業的AI系統,包括醫療保健、金融和交通運輸。他們的工作對於確保AI系統的性能和可靠性優化至關重要。

(9)AI資料分析師

AI資料分析師是專門使用AI技術分析和解釋大量資料的專業人士。他們致力於開發和實現機器學習演算法,可以識別複雜資料集中的模式和見解。 AI資料分析師也致力於確保AI系統中使用的資料的準確性和有效性,並優化資料處理和儲存方法。他們與資料科學家和軟體工程師等其他專業人士合作,開發和實施各行業的AI系統,包括醫療保健、金融和交通運輸。他們的工作對於實現數據驅動的決策和釋放AI技術的潛力至關重要。 

(10)AI使用者體驗設計師

AI使用者體驗設計師是專門為AI系統設計使用者介面和體驗的專業人員。他們致力於創建直覺和用戶友好的介面,使用戶能夠以自然和直觀的方式與AI系統互動。 AI使用者體驗設計師也致力於優化AI系統的效能和可用性,確保所有技能等級的使用者都能存取它們。他們與資料科學家和軟體工程師等其他專業人士合作,開發和實施各行業的AI系統,包括醫療保健、金融和交通運輸。他們的工作對於創建容易被用戶採用的吸引人的、有效的AI應用程式至關重要。 

(11)AI產品經理

AI產品經理是專門管理AI產品開發和發布的專業人員。他們致力於識別AI產品的市場機會,並根據客戶需求和市場趨勢來確定產品需求。 AI產品經理還透過制定行銷和銷售策略、管理產品定價和分銷以及提供客戶支援來確保AI產品的成功推出和採用。他們與資料科學家和軟體工程師等其他專業人士合作,開發和實施各行業的AI系統,包括醫療保健、金融和交通運輸。他們的工作對於使企業能夠利用AI技術的潛力並保持市場競爭力至關重要。 

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