引言

生成式人工智能一直是 21 世纪的热门话题。OpenAI 的 ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot 等工具引起了大家的关注，并引发了人工智能和自然语言处理领域的创新浪潮。GenAI时代领导者的持续发展和投资，在AI研究、软件开发、数据工程、AI伦理等领域创造了就业机会。它为寻求在技术创新前沿做出贡献的个人提供了令人兴奋的前景。
听起来很吸引人，对吧？
但是，随着新工作岗位的频繁出现，竞争也随之而来。它促使个人不断发展他们的技能和专业知识，以在快速发展的就业市场中保持相关性。因此，这项竞赛促进了创新并推动了进步，使个人和行业受益。本文将讨论生成式 AI 领域的 10+ 个新工作，以帮助您有效地规划您的旅程。

生成式 AI 概述

生成式人工智能是一种能够自主实现内容制作的尖端技术，正在迅速改变各个行业。它对就业范围的影响为就业市场迫切需要的专家提供了一条新的途径。

什么是生成式人工智能？

生成式 AI 是指从头开始或以最少的输入创建新内容（文本、图像、音频、代码等）的 AI 系统。这与其他专注于根据现有数据进行分析、分类或预测的 AI 形成鲜明对比。生成式 AI 的主要示例包括：

• 像 GPT-3、ChatGPT 和 Claude 这样的大型语言模型 （LLM） 几乎可以在任何主题上生成类似人类的文本
• DALL-E、OpenAI 的 Sora 和 Midjourney 等扩散模型从文本描述创建图像
• Copilot、Devin 等 AI 代码助手会自动生成软件代码

这些模型可以通过利用海量数据集上的深度学习，出人意料地模仿人类的创造力和跨领域的输出。

GenAI对就业的影响

生成式人工智能的兴起引发了人们对自动化取代人类工人的担忧，尤其是在创意和知识产业中。然而，大多数专家认为，生成式人工智能将是互补的，而不是纯粹替代人类劳动力。潜在影响包括：

创造就业机会

围绕开发、部署和管理生成式 AI 系统将出现新的角色，例如 AI 提示工程师、模型监督专家、AI 人类工作流设计师、教育工作者和培训师。

任务增强

生成式人工智能将通过自动执行繁琐的任务（如编写初稿、生成图像/图形或编码样板）来提高生产力。但人类对于创造力、质量控制和高层决策仍然是必不可少的。

劳动力转型

虽然一些工作可能会萎缩，但人工智能的帮助将重新定义更多工作。重新培训和调整工作流程对于从内容创建到分析、编程、设计和知识工作的角色至关重要。根据 Statista Market Insights 的数据，生成式 AI 市场预计将从 2023 年的 448.9 亿美元增长到 2030 年的 2070 亿美元。然而，通过以人为本的政策、教育和道德框架负责任地管理这种破坏将是至关重要的。随着生成式人工智能的快速发展，了解其能力和社会经济影响对于企业、政策制定者、教育工作者和工人成功驾驭这一正在发生的技术转变至关重要。

生成式人工智能时代新就业机会的重要性

生成式人工智能为新工作创造了颠覆和机会的浪潮。随着企业在各个领域使用 AI 模型来改善创意工作、分析、编码和运营，AI 提示工程师、模型治理专业人员、AI-human 合作经理和 AI 教育工作者等新工作正在出现。这些新兴职业对于创建、实施和优化生成式 AI 至关重要。
生成式人工智能有望在短时间内产生数万亿美元的经济价值，培养具有从人工智能中受益所需的能力的劳动力对于个人、公司和社会的成功至关重要。此外，这些职位需要技术专长和道德要求、数据隐私和偏见缓解方面的知识。投资于能够处理生成式人工智能复杂性的技能的公司可以大幅获利，同时创造强大而持久的经济发展机会。

生成式人工智能时代的新工作机会

以下是生成式人工智能时代创造的 12 个新工作岗位

衍生式设计专家

职位描述：衍生式设计专家使用人工智能和计算设计技术，根据特定目标、约束和性能标准生成和探索多种设计解决方案。
职责和所需技能：该角色涉及定义设计问题、设置生成算法、分析和评估生成的设计，以及与设计师和工程师合作。需要强大的参数化建模、编程和设计优化技能以及遗传算法和机器学习等人工智能技术的知识。

AI 内容审核员/内容审核员

职位描述：AI 内容审核员/内容审核员确保 AI 生成的内容（如文本、图像或音频）符合道德标准、法律要求和品牌准则。
职责和所需技能：此角色涉及审查和审核 AI 生成的内容，识别潜在问题或偏见，并提供改进反馈。强大的分析能力、对人工智能技术的理解、对内容指南和法规的了解以及对细节的关注是必不可少的。

AI 输入和输出管理经理

职位描述：AI 输入和输出管理经理负责管理 AI 系统的数据输入和输出，确保数据质量、安全性和可访问性。
职责和所需技能：此角色涉及 AI 模型输入的数据预处理、清理和格式化，以及下游应用程序 AI 输出的后处理和格式化。需要强大的数据管理技能、对 AI 数据要求、数据安全和隐私法规以及编程能力的理解。

AI个性设计师

职位描述：AI 人格设计师负责定义和塑造 AI 系统的人格特征、行为和交互，尤其是那些具有对话或虚拟助手功能的系统。
职责和所需技能：这个角色包括开发个性档案、定义响应风格和语气、精心设计自然语言交互以及确保不同上下文的一致性。强大的写作和沟通技巧、创造力、对人类心理和社会线索的理解以及自然语言处理技术的知识是必不可少的。

人工智能安全专家

职位描述：AI 安全专家负责确保 AI 系统的安全性和稳健性，抵御潜在的威胁、漏洞和恶意攻击。
职责和所需技能：该角色包括识别和缓解 AI 模型和应用程序中的安全风险、开发安全的 AI 开发实践、进行安全审计和渗透测试，以及与 AI 开发人员和网络安全团队合作。需要强大的网络安全知识、对人工智能系统和潜在攻击媒介的理解、编程技能和解决问题的能力。

人工智能合规官

职位描述：人工智能合规官确保人工智能系统的开发和部署符合相关法律、法规和行业标准。
职责和所需技能：该角色包括监控 AI 系统的合规性、进行风险评估、制定合规政策和程序、为 AI 开发团队提供指导，以及确保遵守道德原则和最佳实践。对人工智能法规和指南的深入了解、法律和道德推理能力、有效的沟通能力以及对人工智能技术的理解是必不可少的。

人工智能伦理官

职位描述： 人工智能伦理官确保人工智能系统的开发和部署符合道德规范，同时考虑到对社会和个人的影响。
职责和所需技能： 该角色涉及制定道德准则、进行影响评估以及与跨职能团队合作。强大的沟通技巧、道德推理和人工智能伦理背景是必不可少的。

数据隐私管理经理

职位描述：数据隐私经理负责监督 AI 系统中敏感数据的保护，并确保遵守 GDPR 等法规。
职责和所需技能：此角色涉及实施数据隐私政策、进行审计和降低与数据泄露相关的风险。了解数据保护法、风险管理和网络安全至关重要。

GenAI 培训师

职位描述： GenAI Trainer 使用标记数据训练 AI 模型，优化性能并确保准确性。
职责和所需技能：此角色涉及数据注释、模型评估和持续学习以改进 AI 算法。强大的分析技能、领域专业知识和机器学习经验是关键。

AI 偏见分析师

职位描述： AI 偏见分析师识别并减轻 AI 算法中的偏见，以确保公平和公正的决策。
职责和所需技能：该角色涉及分析数据、检测偏差和实施偏差缓解策略。算法公平性、统计分析和批判性思维的知识是必不可少的。

AI 解决方案架构师

职位描述： AI 解决方案架构师设计和实施针对特定业务需求量身定制的 AI 解决方案，集成生成式 AI 技术。
所需职责和技能：此角色涉及定义架构、选择工具和监督实施以提供可扩展的 AI 解决方案。技术专长、项目管理技能和战略思维是必不可少的。

机器人过程自动化专家

职位描述：机器人流程自动化专家使用人工智能驱动的机器人自动执行重复性任务，从而简化工作流程并提高效率。
职责和所需技能：此角色涉及分析流程、开发自动化解决方案和监控性能指标。解决问题的技能、编程知识和流程优化专业知识是必不可少的。

结论

随着生成式人工智能的出现，这项工作可能会被重新定义，这项新技术可能会为人工智能专家的就业带来不同的可能性，这些专家从事由人工智能伦理、数据隐私、偏见分析等方面经验丰富的专家提供的职业。从角色塑造中受益的公司可能会充分发挥生成式人工智能的潜力，并在日益动荡的数字环境中引领有意义的转型。要了解工作的未来，重要的是要快速适应并确定可以从生成式 AI 潜力中受益的专家。它很可能是第四次工业革命的力量源泉。

来源：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/new-jobs-in-the-...
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