ChatGPT は AI 2.0 の時代をもたらし、AI は実際に私たちの予想を超えた形で多くの業界に影響を与えています。そこから導き出される2つの大きなトピックは、このAI特急列車に誰が乗れるのか？ AIによって誰の仕事が「殺される」のか？
最近、Shenran Live Studio は、**Lagou Recruitment の共同創設者兼 CMO である Bao Aile 氏と、Haina AI の創設者で元マイクロソフト技術コンサルタントである Liang Gongjun 氏を招待し、「AI 競争、誰が最も求められているのか」について話しました。 ?」 トピックによって詳細な対話が開始されました。
**Shen Ran: AI 2.0 の時代には、より深い資格を持つ人材がますます求められるようになりますか?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。現在の技術革新をリードしている経験豊富な実践者が数多くいると私は信じています。
Liang Gongjun: B面とC面によって異なります。私の判断では、過去 20 年と比較すると、AI 2.0 の時代は非常に大きな違いがあり、**以前は To C 分野が先に開発され、その後 To B 分野に浸透してきました。とTo B分野が同時展開中です。 **
To C の分野では、依然として消費者の認識に最も敏感な人々の波です。
To B分野に大きな変化が起こります。私の意見では、To B 分野の方がキャッシュ フローが良くなります。なぜなら、コスト削減と効率性向上の観点から、大企業ほど AI に資金を投入する傾向があるからです。 B エンドの顧客に請求額を支払ってもらうには、AI 人材が AI ベースをよく理解し、豊富な業界経験を持っている必要があります。
最初のタイプの上司 ** もカニを食べる人々の第一波であり、すでに不要な人材を削減し、AI ** を迅速に適用し始めています。たとえば、一部のゲーム会社はアーティスト チームを解雇し、会社の価値を生み出すために AI ツールに目を向けました。
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、最初に従業員を解雇するのではなく、組織構造を調整して、チームが AI の適用方法の学習を加速できるように導くことを望んでいます。私の知っているとおり、AI頭脳チームを結成した会社があります。このタイプの上司の視点は、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、その後に無数の触手が伸びるだろう、というものです。触手はそれほど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。 **
Bao Aile: まず、どの業界に属していても、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 がどんなに賢くても、最終的には現実の世界に適用され、ゼロから新しい世界を生み出すのではなく、顧客にサービスを提供し、価値を生み出す必要があります。
月給6万でAIのどのポジションが人を奪っているのか？
出典：「Deep Burning」（ID：shenancaijing）、著者：Jin Yufan
2023 年の最もホットなトピックは何ですか?この時期に専門家の間で最も議論されているトピックは何ですか?
それは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」「10 億人の労働者が革命を起こす」…です。
ChatGPT は AI 2.0 の時代をもたらし、AI は実際に私たちの予想を超えた形で多くの業界に影響を与えています。そこから導き出される2つの大きなトピックは、このAI特急列車に誰が乗れるのか？ AIによって誰の仕事が「殺される」のか？
最近、Shenran Live Studio は、**Lagou Recruitment の共同創設者兼 CMO である Bao Aile 氏と、Haina AI の創設者で元マイクロソフト技術コンサルタントである Liang Gongjun 氏を招待し、「AI 競争、誰が最も求められているのか」について話しました。 ?」 トピックによって詳細な対話が開始されました。
Bao Aile氏が勤務するLagou Recruitmentは最近、今回のAI競争で最も求められているポジションと昇給をデータレベルで直感的に反映した「2023年第1四半期AIGC人材需給レポート」を発表した。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 氏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2つの観点から、方向性についていくつかの提案を行いました。
概要:
AI 関連の職業の需要が最も多い都市は北京で、最も人気のある職業はアルゴリズム エンジニアと AI プロダクト マネージャーです。
企業が汎用大規模モデルの開発を発表してから半年から1年以内に雇用需要が急増する可能性があり、バーティカル分野のアプリケーション開発を手掛ける企業はすでに大きな雇用需要を抱えている。
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を組み合わせた学際的な人材が最も不足しています。
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 分野で自滅するでしょう。
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様に、何千万もの人々を「サポート」するでしょう。
今はAI技術の配当期間であり、車に乗りたい場合は今後の半年から1年がウインドウ期間です。
「人をAIに置き換える」というトレンドは、ヘッド企業からウエスト、テール企業まで、より速いスピードで浸透しています。
以下は、Shenran によって編集されたライブ録音です。
01 AI競争：北京から始まる「大工場」から
**シェン・ラン: AI強盗戦争は本当に存在しますか? AI の一般的な傾向は雇用市場にどの程度影響しますか? **
Bao Aile: Lagou の採用統計から判断すると、AI コンテストは 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を置いています。
まず業界のニーズを見てみましょう。 AIGCの求人需要が最も大きい5つの業界のうち、1位は「人工知能」、2位がコンテンツとショートビデオの分野、残りが金融業界、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だ。 **
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北京で、次に深セン、杭州、上海、広州が続きます。 **
AIGC 分野には確かに高収入のポジションが数多くあります。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 エンジニアのポジションの月給は 75% で 60,000 近くです。AIGC アルゴリズム エンジニアのポジションの 25% は、月給が 68,000 を超える、AIGC 垂直製品 マネージャーの月給 (75 パーセンタイル) は 59,000 に達し、他のプロダクト マネージャー職の給与レベルよりもはるかに高くなっています。
もちろん、これらの技術人材の採用需要は短期的な急増ではなく、長期的に安定した存在であり、上級人材に対する要求や提供される給与水準は非常に高い仕事であると言えます。少人数で。。
私たちが業界の最前線で観察していることは、投資家が楽観視している一部のプロジェクトや、中国現地の大規模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。 **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な感じです。現在、AI関連人材を採用している企業は、全体としては依然として中核メーカーが多数を占めており、上位企業も散在している。
**シェン・ラン: 大型模型を作っている会社が人をさらい始めたんですか？規模の異なる企業が掴む人材の違いは何でしょうか？ **
**Liang Gongjun:**現在、国内には汎用大型模型を製造している企業が約30社あります。 **これらの企業のチームの最初の 10 名または 50 名は昔の同僚または社内の推薦者を選ぶ可能性があり、50 名を超えるとプロダクト マネージャーやアプリケーション層エンジニアを外部から採用す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。こういった企業は、汎用大型モデルの発表から半年～1年以内に大量の採用ニーズを抱えている可能性があるので、注目してみてください。ただし、科学者やエンジニアリングのトップの専門家にとっては、低レベルの大規模モデルを作成する機会のほうが多いです。
**垂直分野のアプリケーション開発を行う企業は現在、多数の雇用ニーズを抱えています。 **これらの企業はいずれも創業3～5年のため、0から1へのプロセスを経て、困難もあったが、これから2.0時代を迎え、爆発的な発展を遂げるだろう。過去10年間のモバイルインターネットと同じように、中国は今後5年か10年で1,000万人、2,000万人を「サポート」できるようになるだろうと私は信じています。 **
**Shen Ran: この人材獲得競争では、より多くの技術人材が大工場に行くのでしょうか?それはスタートアップにとって悪影響でしょうか？ **
**Liang Gongjun: **まず、近年の環境は多くの人が「大きな工場は安定しないかもしれない、小さな工場は不安定ではないかもしれない」と感じており、多くの人がそこまで強い動機を持っていません。危険を冒します。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、**中国独自の大型モデルが 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することもできます。 **
02 テクノロジーとアプリケーションの両方を理解でき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 人のメンバーの履歴書を見ると、**本当に大きな役割を果たした人々はすべて複合の専門家であることがわかります。彼らには共通の特徴があります。研究して出力した論文（論文）をプロジェクトに納品することができます。 **
一般的な翻訳とは、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、エンジニアリング上の問題を解決できることを意味します。この種の人材は一般的なモデル事務所では最も希少で最も高価です。
**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: **中国の多くの企業が大規模モデルの事前トレーニングを行っています。AI に関連する データ クリーニングやデータ ラベリングなど、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。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、プロダクト マネージャーは、サブディビジョン フィールドを選択し、業界の使用シナリオを深く理解する必要があります。
**Shen Ran: AI 2.0 の時代には、より深い資格を持つ人材がますます求められるようになりますか?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。現在の技術革新をリードしている経験豊富な実践者が数多くいると私は信じています。
Liang Gongjun: B面とC面によって異なります。私の判断では、過去 20 年と比較すると、AI 2.0 の時代は非常に大きな違いがあり、**以前は To C 分野が先に開発され、その後 To B 分野に浸透してきました。とTo B分野が同時展開中です。 **
To C の分野では、依然として消費者の認識に最も敏感な人々の波です。
To B分野に大きな変化が起こります。私の意見では、To B 分野の方がキャッシュ フローが良くなります。なぜなら、コスト削減と効率性向上の観点から、大企業ほど AI に資金を投入する傾向があるからです。 B エンドの顧客に請求額を支払ってもらうには、AI 人材が AI ベースをよく理解し、豊富な業界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の一つは、かつてTo C分野では35歳現象があり、35歳を過ぎると流行らなくなったが、To B分野では成熟してきたことである。 35 歳以上の開業医はより必要とされており、業界に対する理解を深め、顧客に対してより忍耐強く対応します**。 35歳以上の方も「第二の春」を見つけてください。
03 技術人材の皆さん、今すぐ「車に乗って」みませんか？
**シェンラン: テクノロジーの最下層の観点から見ると、今回の AI の波と過去のAI の違いは何ですか? **
**Liang Gongjun: **人間社会に実際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、多くの場合 30 年、場合によっては 40 年、または 50 年です。 AI もそのようなテクノロジーの 1 つです。
マイクロソフトは 1990 年代初頭から AI 研究を進めており、すでに 30 年が経過しています。過去数十年は、AI 1.0 時代と言えます。
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 を初めてリリースしました。これは、AI が 2.0 時代に入り、公衆に利益をもたらすシングルポイント アプリケーションが本格的に開花したことを意味します。 **
AIも過去には発展していましたが、本格的な爆発には至っていません。たとえば、これまでは、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、AI に「サービス」を提供するには依然として特別な人材を雇う必要があることがわかるまでに 3 ～ 5 か月かかりました。信頼性や有効性が低く、効果が低いため、顧客は長期間更新することに消極的です。
外国や中国の多くの新たな基礎基盤のオープンソースにより、さまざまな C エンドおよび B エン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技術になりました。
本当にテクノロジーに携わる私たちにとって、これは一生に一度しかない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観察し、興奮のあまり眠れませんでした。
**シェンラン: To B 企業が AI 人材を獲得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という大きなトレンドに乗り遅れることを懸念しており、IT部門にAIのバックグラウンドを持つ人材を増員したり、社内でAIシステムを購入するための予算を増額したりするなどの対応を行っています。
**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:**最下層の汎用大規模モデルであっても、大規模垂直モデルであっても、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主要な要素にすぎません。 。最大の参入障壁の 1 つはデータです。高品質の業界データを持っている人は、より大きな利点を得ることができます。中国企業の利点は、中国のような統一市場ではデータ量で大きなアドバンテージがあることだ。
基礎となる大きなモデルという点では、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が、Tencent、Ali、Baidu、または Huawei のいずれであっても、各社とも追いつこうと努力しており、もっと励ましと拍手が必要です。
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、つまり今後 3 ～ 5 年間でモバイル インターネットの発展が繰り返される可能性が非常に高いと考えています。 AI 2.0 の垂直シーン企業の多くは中国から来るでしょう。 **
**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、**あなたや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、「行動を起こす」と決心したほうが良いでしょう。ほとんどの人が様子を見ているとき、車の中で」。 **もちろん、大多数の人にとって、最善の選択は、まず自分の立場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、残酷な点は、**参加する機会があるのであれば、すでに参加している可能性があるということです。これらの人々は業界の技術的才能に恵まれています。参加する機会がない場合は、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ために、アプリケーション レベルまで開発するまでもう少し待つ必要があるかもしれません。
##04 「人をAIに置き換える」、一部の上司はすでに着手
**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:**採用担当者は 3 つの状態に要約できます。
最初のタイプの上司 ** もカニを食べる人々の第一波であり、すでに不要な人材を削減し、AI ** を迅速に適用し始めています。たとえば、一部のゲーム会社はアーティスト チームを解雇し、会社の価値を生み出すために AI ツールに目を向けました。
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、最初に従業員を解雇するのではなく、組織構造を調整して、チームが AI の適用方法の学習を加速できるように導くことを望んでいます。私の知っているとおり、AI頭脳チームを結成した会社があります。このタイプの上司の視点は、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、その後に無数の触手が伸びるだろう、というものです。触手はそれほど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、残りのピラミッドの最下位に位置する大部分であり、まったく変わっていません。なぜなら、AIGC の概念は新しいテクノロジーやインターネット界隈では比較的注目されていますが、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のは時期尚早だからです。
**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: **人間を AI に置き換えるというアイデア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、ヘッド企業からウエスト企業、テール企業まで浸透しています。
最も早く対応しているのは、世界トップ 500 企業に含まれる Wal-Mart や SF Express などの有力企業です。 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、AI の活用による効率改善をより迅速に検討できるようになります。私たちのような顧客がコンバージョンに至るサイクルは大幅に短縮されました。しかし、ほとんどのウエスト企業は、AI の認識とアクションにつ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 または機械に置き換えている業界は何ですか? **
**梁公軍氏: **「第14次5カ年計画」の雇用促進計画で言及されているように、「単純で反復的な仕事のつながりと、危険で重労働で汚れた仕事」が多ければ多いほど、AIに置き換えられやすくなり、あるいは大幅に置き換えられやすくなります。 AIによって改善されました。
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、昨年の同じ時期に比べますと、確かに製造業における雇用労働量は大幅に減少しております。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。つまり、流れ作業員などの基礎的なブルーカラーの需要は将来的に減少し、人を機械に置き換える傾向が加速し、解放された労働力は急速に中・高所得者層に移動することになる。末端サービス業。 **
05** 技術系以外の人材は AI への不安をどのように軽減できるでしょうか? **
**シェンラン: これまでのところ、AI 関連のポジションの需要は急増していますか? それはまだ続いていますか、それとも安定しつつありますか? **
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のか」と気づく人が増えました。
しかし、技術的な才能にも階層があり、トレンドをリードしている人もいれば、下位で活躍している人もいます。ハイエンド AI の研究開発人材は、常に業界で最高の技術人材のグループです。
あるネチズンがコメント欄で「文系と理系をクラス分けすると全員の収入格差が始まることが判明した」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。
** Shen Ran: インターネットの人々にはまだ「車に乗る」機会がありますか? **
**Liang Gongjun:**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、AIを使いたいと考えている新卒者にとって、AI 2.0は数十年に一度の大きなチャンスだと思います。私は、AI 2.0、特に垂直シナリオの機会に率直に注意を払うことができると提案します。
**「車に乗りたい」場合は、現在のテクノロジー ボーナス期間をご利用ください。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。 **
**Shen Ran: 技術的な背景がない文系学生として、AI の動向が気になっていますが、何かアドバイスはありますか? **
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ている可能性があり、将来のキャリアの予測可能性が低下します。
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% または上位 15% に入ることができれば、心配する必要はありません。業界がどのように変化しても、たとえ AI がキャリア全体を完全に「抹殺」しても、あなたはそうすることができるからです。リーダーとして、あなたはラインを変更するときに最初に気づかれなければなりません。 **
Liang Gongjun: 電気の出現と同じように、人類は基礎的な仕事からより高度な仕事へと移行することは間違いありません。 AIの登場により、多くの人が「人間は何をしているのか？」と考えるでしょう。実際には、高級サービス業の家庭教師や介護業界、等々。
たとえば、私は ChatGPT を半年ほど使っています。質問をしたり、「下書き」を書くのには役立ちますが、まだ再構成する必要があります。これだけでは本当に質の高い記事を提供することはできません。 。
**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えましたが、今最も求められている人材は何ですか？非技術者はどのようにしてそのような人になるのでしょうか？ **
**Liang Gongjun: 異なる風に異なる方向に吹かれるのではなく、人生の「座標」を必ずマークし、*分野を選択し、10年サイクルで蓄積すると思います。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にすぎません。同時に、広い心を持ち、新しいツールや新しい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、どの業界に属していても、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 がどんなに賢くても、最終的には現実の世界に適用され、ゼロから新しい世界を生み出すのではなく、顧客にサービスを提供し、価値を生み出す必要があります。
パニックになったり心配したりする必要はありません。最終的に長期的に勝者となる人は、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 の潮流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ます。 **