最近，百度的首席执行官Roy在世界人工智能大会（WAIC）上提出了一个观点。他表示，大家无需过于担心人工智能会导致大量失业，相反，人工智能会创造一批新的就业岗位。他特别提到了几个核心的典型代表，如数据标注工程师和提示词工程师等。
大部分网友看到这些可能会松一口气，认为自己不会失业，反而有机会升级技能。但我想与大家分享一些更深层次的思考。
聪明的、懂得搭建商业模式的老板，通常会采用一种特定的商业模式：初期投入研发成本，搭建平台或完整的业务链条，形成商业模式。随着业务的扩展，每增加一个订单或合同，其变动成本会逐渐降低，甚至趋近于零。这样的商业模式才是优秀的。
这个在经济学领域叫做边际成本为零。
近年来，美团、京东、阿里、百度等公司都是围绕这一原则搭建自己的商业模式的。大家可以通过观察搜索、电商、社交（如微信）等领域来感受这一点。这些公司在初期投入了大量的研发和地推成本，成功吸引并留住用户后，通过持续运营降低了边际成本。
基于这一逻辑，我们可以思考：
如果AI导致我们失业，转而成为数据标注工程师或提示词工程师，老板是否会一直雇佣我们？
基于这一深刻的逻辑，我们可以进一步探讨AI时代职业转型的复杂性与挑战。假设AI技术的飞速发展导致某些传统岗位逐渐消失，迫使一部分人转向新兴领域，如数据标注工程师和提示词工程师。
以数据标注工程师为例，想象一下在一家专注于AI图像识别的科技公司中，数据标注团队是AI模型训练的关键一环。他们负责为海量的图片打上标签，如"猫"、"狗"、"汽车"等，这些标签是AI学习识别物体的重要基础。然而，这项工作极其繁琐且重复，需要高度的耐心和细致。尽管短期内数据标注工程师对AI的发展至关重要，但随着算法的不断优化和模型的自我学习能力增强，AI可能逐渐减少对大量人工标注的依赖。当AI能够自主从更广泛的数据源中学习并自我纠正时，数据标注的需求可能会大幅下降，从而导致这一岗位面临缩减或转型的压力。
再来看提示词工程师的角色。在NLP（自然语言处理）领域，提示词工程师负责设计和优化那些能够引导AI模型产生特定响应的文本提示。这些提示词对于提升AI的对话能力、文本生成质量等方面至关重要。然而，与数据标注类似，提示词工程师的工作也是阶段性的。一旦AI模型通过高质量的提示词训练达到了较高的性能水平，能够更准确地理解人类语言并生成恰当的回应，那么对人工设计提示词的依赖也会相应减少。这时，雇主可能会考虑优化团队结构，减少提示词工程师的数量，或者将这一角色融入到更广泛的AI研发流程中。
生动的例子可以包括一个虚构的AI医疗诊断系统。在这个系统中，初期需要大量的医学影像数据进行标注，以便AI学习识别各种疾病迹象。数据标注工程师们夜以继日地工作，为每一张X光片、CT扫描图打上精准的标签。然而，随着AI模型的不断迭代和性能提升，它开始能够自主地从更多样化的数据源中学习，并自我优化诊断算法。这时，原本庞大的数据标注团队可能逐渐被缩减，甚至被更加智能化的自动化工具所取代。
同样地，在NLP领域，一个智能客服系统的开发过程中也离不开提示词工程师的精心设计。他们通过反复试验和优化提示词，使AI客服能够更自然、更准确地理解用户的问题并给出满意的答复。然而，随着AI模型的学习能力增强，它开始能够自主地从与用户的交互中学习并改进对话技巧，这时对人工设计的提示词的依赖就会逐渐降低。
这些例子生动地展示了在AI时代，职业转型的必然性和挑战性。它提醒我们，在追求新技术带来的机遇的同时，也要时刻保持警惕和学习的心态，不断提升自己的技能和竞争力，以应对未来可能的变化。
这个观点可能令人震撼，但面对未来，我们只有一个选择：不断学习，努力成为顶尖人才。
无论是成为顶尖的数据标注专家或其管理者，还是顶尖的提示词工程师乃至大模型工程师，关键是要成为那个制定规则的人，而非仅仅是执行者。只有这样，我们的职业道路才会越来越稳固。同时，持续学习和迭代也是必不可少的。
愿我们都不会像电影《肖申克的救赎》一样，成为时代的老布。
那么，我们该如何学习大模型？
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一、大模型全套的学习路线
学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别：AI大模型API应用开发工程
L3级别：大模型应用架构进阶实践
L4级别：大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
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四、AI大模型商业化落地方案
作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。