邱欽倫秘書長(zhǎng)認(rèn)為，以ChatGPT為代表的大模型技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重大進(jìn)展，它為AI2.0新紀(jì)元的到來奠定了基礎(chǔ)，AI賦能各行各業(yè)亦將為每個(gè)企業(yè)和個(gè)人都帶來新的發(fā)展機(jī)遇。

邱秘書長(zhǎng)提出了對(duì)于AIGT的思考，認(rèn)為Al 2.0將重新定義人才。同時(shí)，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，還會(huì)有助于讓教育回歸其本質(zhì)。

AI2.0已經(jīng)帶來了生產(chǎn)力的躍升

談到AI的能力時(shí)，邱秘書長(zhǎng)特別提到了自然語言編程的概念，AI技術(shù)讓所有人都可以成為智能應(yīng)用開發(fā)者。

目前，GitHub推出了叫Github Copilot的AI編程工具，開發(fā)者用自然語言提出需求，AI就能按要求生成需要的代碼，這會(huì)使得專業(yè)開發(fā)者的開發(fā)速度大大提升。與此同時(shí)，非專業(yè)開發(fā)者，或者開發(fā)經(jīng)驗(yàn)不足的人也具備了開發(fā)軟件的能力。換言之，它降低了開發(fā)者的技術(shù)門檻。

AI編程技術(shù)已經(jīng)充分證明了AI技術(shù)本身就是生產(chǎn)力的現(xiàn)實(shí)。

B站UP主林亦LYi用ChatGPT訓(xùn)練了一個(gè)AI模型，用模型控制《街霸》游戲角色擊敗了最終Boss。

UP主自述稱，開發(fā)過程中的主要代碼都是ChatGPT來完成的，后來配合基于GPT-4技術(shù)的Copilot進(jìn)行了一些更細(xì)致的開發(fā)和Debug。

另外，開發(fā)過程中還閱讀了很多英文論文，AI在指令下自動(dòng)翻譯成中文，并將其中的一些專有技術(shù)用淺顯易懂的語言解釋，這極大地提高了學(xué)習(xí)新知識(shí)的效率。最終，讓一個(gè)不了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人，在較短的時(shí)間里開發(fā)了一個(gè)不錯(cuò)的模型。

就我本人觀察，從朋友圈里直接看到的，從朋友只言片語了解到的情況來看，很多人都已經(jīng)開始用AI編程工具來直接寫代碼、調(diào)Bug和做單元測(cè)試了。

我們應(yīng)該意識(shí)到，使用先進(jìn)AI技術(shù)的人，善用AI的人的能力會(huì)得到加強(qiáng)，其本身生產(chǎn)力會(huì)被放大了。用邱秘書長(zhǎng)的話來說，這便是AI2.0在重新定義人才。

AI2.0時(shí)代需要重新定義人才

邱秘書長(zhǎng)認(rèn)為，AI2.0重新定義人才，意味著，未來所有崗位都要重新定義所需素質(zhì)和技能的核心要求。

高盛在一份報(bào)告中提到，未來，三分之二的職業(yè)會(huì)被AI部分取代，其中，受影響最大的分別是辦公室職員、法律工作者、建筑工程師、科研工作者。而需要體力勞動(dòng)或者戶外勞動(dòng)的工作則基本不受影響。

“AI會(huì)部分取代一些人的工作崗位職責(zé)”的說法我是這樣理解的。隨著AI帶來的個(gè)人生產(chǎn)力的提升，勢(shì)必影響到一些人的工作崗位。但在可見的未來，AI還無法完全取代人的智力勞動(dòng)。

換句話說，AI會(huì)取代一部分人，但它也會(huì)帶來新的工作機(jī)遇。

考慮到現(xiàn)實(shí)世界的情況很復(fù)雜，需要有專人把需求梳理給到AI模型。這一過程非常復(fù)雜，同時(shí)，還要負(fù)責(zé)評(píng)估AI反饋結(jié)果的可用性。而專門負(fù)責(zé)這一工作的人叫做提示工程師（Prompt Engineer）。從媒體報(bào)道來看，用人市場(chǎng)已經(jīng)出現(xiàn)了年薪百萬招人的案例。

邱秘書長(zhǎng)還提到，隨著AI技術(shù)的流行，將來可能人人都需要一個(gè)專屬的ChatGPT。會(huì)出現(xiàn)負(fù)責(zé)開發(fā)智能應(yīng)用的開發(fā)工程師、負(fù)責(zé)訓(xùn)練智能應(yīng)用模型的訓(xùn)練工程師、負(fù)責(zé)規(guī)劃產(chǎn)品應(yīng)用的產(chǎn)品專家，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的崗位，將來依然會(huì)有。

在人人都使用AI技術(shù)的未來，科技將改變?nèi)说墓ぷ鞣绞剑髽I(yè)對(duì)人才的要求將會(huì)從“以崗位為中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙约寄転橹行摹?，“技能”可以替代工業(yè)時(shí)代的“崗位”，成為人和工作的連接點(diǎn)。

在邱秘書長(zhǎng)看來，在大模型技術(shù)的幫助下，一個(gè)人可以輕松具備其他人擁有的專業(yè)技能，比如，一位開發(fā)工程師用大模型技術(shù)也可以做媒體記者做的事情。

隨著個(gè)人生產(chǎn)力的提高，可能沒有人會(huì)局限于一直只做某一個(gè)職業(yè)，每個(gè)人的職業(yè)路徑也會(huì)有更大自由空間。

用AIGT思路來助力人才高效培養(yǎng)

邱秘書長(zhǎng)在思考像教AI一樣教育學(xué)生的可行性。

他認(rèn)為，GPT從GPT-1到GPT-4的進(jìn)化過程與大學(xué)生的培養(yǎng)過程之間具有一定的可遷移性?；蛟S，可以能用大模型的訓(xùn)練方法來訓(xùn)練和培養(yǎng)學(xué)生，這便是從AIGC到AIGT（AI Generated Talent）。

邱秘書長(zhǎng)介紹了AIGT的主要思路，其核心是用類似RHLF強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式來培養(yǎng)人才。所不同的是，機(jī)器學(xué)習(xí)是依據(jù)人類的反饋來優(yōu)化語言模型。而人才培養(yǎng)方面，則是用依據(jù)專業(yè)人士的反饋，來培養(yǎng)符合學(xué)校、老師、企業(yè)要求的人才。

AIGT的過程中，會(huì)考慮社會(huì)的實(shí)際需求，比如，行業(yè)專家、企業(yè)專家、市場(chǎng)崗位對(duì)人才的實(shí)際需求，而這些需求會(huì)影響人才的培養(yǎng)過程。

人才培養(yǎng)過程會(huì)通過比賽等活動(dòng)來豐富實(shí)踐知識(shí)，通過企業(yè)實(shí)戰(zhàn)來鍛煉實(shí)用技能，通過親身體會(huì)來積累經(jīng)驗(yàn)。最終，培養(yǎng)出既有知識(shí)儲(chǔ)備，技能過硬，履歷豐富的人才。

AI的三要素分別是數(shù)據(jù)、算法和算力，由于AI是模仿人而誕生的，在原理、模型方面有很多相似之處。邱秘書長(zhǎng)認(rèn)為，訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)就好比人的經(jīng)驗(yàn)，訓(xùn)練出的模型就好比人總結(jié)出來的規(guī)律，有了模型之后的人，就好比總結(jié)了規(guī)律的人一樣，提升處理新問題的能力。

除了AIGT這種人才培養(yǎng)的新思路，一些人還在思考AI技術(shù)本身對(duì)于教育方式、教育效率的改變。當(dāng)我把這一問題拋給了GPT-4，它給出了這樣的回答。

未來，AI在教育的具體操作層面將發(fā)揮怎樣的作用呢？

個(gè)性化教育資源或許也是一種因材施教；在線解答、智能輔導(dǎo)學(xué)生，可以幫助學(xué)生答疑解惑；跨學(xué)科整合或許能激發(fā)更多創(chuàng)新；最后，AI的低成本優(yōu)勢(shì)將有助于提高教育的公平性。

邱秘書長(zhǎng)認(rèn)為，AI2.0對(duì)教育的影響非常大。當(dāng)每個(gè)人都有一個(gè)隨時(shí)隨地可用的強(qiáng)大知識(shí)庫，人就不需要知識(shí)灌輸型的教育了，這會(huì)讓教育回歸到傳道授業(yè)解惑的原本形態(tài)。當(dāng)繁瑣的東西交給機(jī)器去，于是，人會(huì)有更多時(shí)間學(xué)習(xí)感興趣的內(nèi)容。

顯然，AI技術(shù)的發(fā)展對(duì)于人才培養(yǎng)會(huì)有巨大幫助。

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