在这个飞速发展的时代，人工智能（AI）如同一股不可阻挡的潮流，深刻地影响着我们的工作方式和生活模式。它既是技术革命的产物，也是推动社会进步的重要力量。然而，随着AI技术的普及和应用，关于其对就业市场影响的讨论也愈发激烈。一方面，AI带来了效率的飞跃和生活的便捷；另一方面，它却给传统就业格局带来了前所未有的挑战。
在繁忙的都市角落，一家新开的智能餐厅吸引了众多好奇的目光。餐厅内没有服务员，只有几台可爱的机器人在忙碌着送餐、清理桌面。顾客通过电子菜单下单，不一会儿，色香味俱佳的菜肴便由机器人送到桌前。这样的场景，不仅让人感到新奇，也引发了人们对于未来就业的深思。
"你看，现在连服务员的工作都要被机器人取代了。"一位中年男子对着同伴叹息道。他的同伴是一位研究人工智能多年的大学教授李博士，他轻轻摇了摇头，解释道："其实，人工智能并不是简单地取代人类工作，它更多地是在改变我们的工作方式。就像工业革命时期，机器的出现最初也引起恐慌，但最终却创造了更多新的工作岗位。"
确实，历史上每一次技术革命都伴随着就业结构的变化。从蒸汽机到电力，再到信息技术，每一次变革都淘汰了一些旧职业，同时也孕育了新的行业和岗位。AI的应用使得数据处理、分析预测等能力大大增强，这对于金融分析师、市场研究员等职位来说，无疑是一种福音。它们可以通过AI的帮助，更快地处理复杂信息，做出更为精准的判断。
然而，对于一些低技能、重复性强的工作，AI的冲击是显而易见的。以制造业为例，智能生产线上的机器人能够24小时不间断地工作，而且精度和效率都远超人类。这意味着那些依靠手工操作的工人将面临巨大的转型压力。一位在工厂工作多年的工人张师傅忧心忡忡地说："我这辈子就会这一门手艺，现在机器一来，我这碗饭还能吃多久？"
面对这样的担忧，社会各界也在积极寻找解决之道。教育体系的改革是基础。学校和培训机构开始增设与人工智能相关的课程，培养学生的数据素养和创新能力。同时，政府和企业也在努力提供职业培训，帮助传统行业的工人转型升级。
此外，AI的发展也催生了一批新职业。比如，数据科学家、机器学习工程师、AI策略师等高技术含量的岗位日益受到重视。这些工作不仅要求有深厚的技术背景，还需要具备跨学科的知识结构和创新思维。小王是一位刚从大学毕业的年轻人，他在一次招聘会上充满信心地说："我学的是计算机科学，现在正努力学习AI相关的知识。我相信，只要不断适应新技术，未来的就业前景是光明的。"
确实，正如李博士所说，AI技术本身并不可怕，重要的是我们如何去适应和利用它。在这个过程中，我们需要不断学习新知识，提升自己的竞争力。同时，社会也应该为每一个人提供公平的学习和发展机会，确保每个人都能在这场变革中找到自己的位置。
人工智能对就业的影响是深远的，它既带来了挑战，也提供了机遇。我们不能因为害怕改变而拒绝前进，而应该拥抱技术，引导它为人类社会带来更多的利益。只有这样，我们才能在人工智能的时代中立于不败之地，共同创造一个更加美好的未来。
面对全新的ai技术，我们该去如何学习呢
"最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势"。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作多年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- ...
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- ...
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名"AI小子"。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- ...
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- ...
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。