人工智能技術(shù)革命性發(fā)展，傳統(tǒng)技術(shù)工作崗位正面臨前所未有的沖擊，企業(yè)人才結(jié)構(gòu)與能力模型正經(jīng)歷一場深刻的變革，開發(fā)者在這場變革中的角色和地位也隨之發(fā)生著動態(tài)轉(zhuǎn)變。AI 不僅能高效完成編碼、測試等任務(wù)，還能自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化，這對各行各業(yè)的開發(fā)者來說無疑是一大挑戰(zhàn)。
當(dāng)所有的行業(yè)都可以用 AI 重做一遍，技術(shù)團(tuán)隊(duì)未來又該何去何從？比如這里有幾個例子
在工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域，利用自然語言的交互能力拓展 CAD 等設(shè)計(jì)軟件的功能，可將原本需要大量人工參與的整體概念設(shè)計(jì)速度提高 80% 以上，企業(yè)是否還需要組建大規(guī)模設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)？
在金融科技領(lǐng)域，交易類、風(fēng)險(xiǎn)審核類、客戶服務(wù)類等崗位，僅需要重復(fù)性、簡單編碼工作的技術(shù)人員正逐漸被機(jī)器所顛覆。反之，同時(shí)具備技術(shù)與金融的復(fù)合型人才卻非常稀缺。對于技術(shù)團(tuán)隊(duì)，該如何掌握行業(yè)知識，提高復(fù)合型能力？
在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)標(biāo)注員正在被自己服務(wù)的 AI 所替代，如果說簡單的標(biāo)注可以用 AI 來完成，那么需要人工參與的數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的門檻將會不斷提高，作為數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)又該如何應(yīng)對難度更高的數(shù)據(jù)篩選和標(biāo)準(zhǔn)工作呢？
鑒別信息的能力：AI 模型輸出的信息存在的“毒性”和“幻覺”已不容忽視，只有扎實(shí)掌握專業(yè)理論和技術(shù)，才能有效提升對 AI 信息的辨別力，規(guī)避其潛在的負(fù)面影響。 持續(xù)學(xué)習(xí)的能力：每一次技術(shù)變革，不是終點(diǎn)，而是新的起點(diǎn)，面對不斷迭代更新的技術(shù)浪潮，掌握學(xué)習(xí)能力并保持持續(xù)學(xué)習(xí)不再是一種選擇，而是一種必備的生存和發(fā)展策略。 創(chuàng)造 AI 與業(yè)務(wù)融合的能力：所謂融合不是簡單的生搬硬套，這就要求開發(fā)者不僅能夠?qū)Υ竽Ｐ瓦M(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，還要深入理解業(yè)務(wù)的能力，才能夠通過提高模型迭代的速度，更好地服務(wù)自己的業(yè)務(wù)。
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