你深厚的生成人工智能(genAI)大型语言模型(LLM)知识和经验可以让你获得100万美元的薪水。
《华尔街日报》最近报道说，对具有法学硕士培训经验、能够纠正“人工智能幻觉”等棘手的基因问题的软件工程师的需求非常大。根据该出版物，该行业愿意向最有经验的个人支付超过100万美元的工资、奖金和加速股票期权。
Databricks的生成式人工智能主管纳文?拉奥(Naveen Rao)对《华尔街日报》表示:“我们追求的人才正在发生长期变化。”“我们一方面人口过剩，另一方面人口短缺。”拉奥说，有资格的人可能只有几百人。
meta首席执行官马克·扎克伯格已经直接给谷歌DeepMind的高层发了邮件，试图说服他们接受meta的人工智能相关工作邀请。谷歌的谢尔盖·布林(Sergey Brin)亲自打电话给一名即将跳槽到OpenAI的谷歌员工，并通过提供加薪和其他福利，说服该员工留在谷歌。
不仅仅是meta和谷歌在追求基因人工智能领域的顶尖人才;初创企业、大型企业实体甚至整个国家都在追求最优秀的人工智能人才。有报道称，一些公司试图从竞争对手那里挖走整个基因团队。
竞争不仅仅是员工的竞争。meta显然也在试图垄断英伟达H100 AI gpu的市场，这款gpu每个售价3万美元。该公司向英伟达下了35万张2024年的订单(据估计，英伟达2023年全年的H100 AI gpu产量约为55万张)。
要警惕建立在人工智能将如何接管商业世界的条件反射式假设上的职业时尚。公司现在需要顶尖的专业知识，并且愿意为此付费;但是当公司达到他们的基因目标时会发生什么呢?他们会一直给你一大笔钱吗?或者当迫切的需要不再那么迫切时，他们会寻找出路吗?
人工智能正处于快速发展的轨道上，但炒作和不成熟可能会使其脱轨。放大新兴技术和快速发展的技术趋势的前景是人类的天性。关于人工智能将带我们走向何方，现在有很多预测。提示:其中一些不是真的。
“从历史上看，学术界是机器学习模型突破的核心，由大学和研究机构领导，”尼尔·c·休斯(Neil C. Hughes)在Techopedia上写道。近年来，科技行业已经占据了人工智能创新的领先地位。其中一个原因是:学术机构负担不起硬件的入学费用。Hughes补充说，这种差异导致了显著的技能差距，即通过标准教育方法教授的能力无法满足行业当前对人工智能技术的要求。
结果是:我们的许多教学机构无法提供软件工程专业学生和那些希望提高genAI技能的人所需的相关深入培训。
目前，只有一小部分员工知道建立和管理法学硕士课程的细微差别;最终，公司需要重新思考和重新考虑如何更好地提高员工的技能和培训，以满足在人工智能世界中需要填补的职位。
在某种程度上，追逐少数有经验的基因专家有点像在泰坦尼克号上重新安排甲板上的椅子。人工智能是一股巨大的颠覆浪潮，将改变全球商业的许多方面。根据IBM的研究，高管们估计，由于实施人工智能，未来三年内，他们40%的员工将需要重新培训。这是企业需要关注的主要挑战。
尽管许多公司尚未就如何解决人工智能技能提升和再培训问题达成一致，但他们逐渐意识到，需要传授的知识只能部分地以传统方式处理。
根据波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)的数据，技能的平均半衰期不到五年，在一些科技领域，半衰期短至两年半。技能将取代学位，成为简历中通往就业的关键标志。技能提升和再培训的重点应该放在公司所需的通用人工智能技能上，而不是通用的人工智能培训。一些人甚至预见到一种新的以技能为基础的经济，在这种经济中，技能与货币同等重要。
亚马逊(Amazon)、爱立信(Ericsson)和沃达丰(vodafone)等一些有远见的公司正在运营内部的人工智能技能提升项目，但还有很多工作要做。总的来说，公司还没有满足员工的需求，他们非常希望人工智能提高技能。根据奥纬咨询论坛的一份报告，在全球范围内，近80%的人表示他们的人工智能培训不足。
现在是公司投资基因人工智能和机器学习/深度学习的时候了，把钱花在为员工建立内部培训计划上。考虑到科技行业在基因人工智能方面的发展方向，这是一个明智的选择，无论是对公司还是对那些将带领他们走向成功的人来说。
