大模型時代的到來，將算法工程師的職業(yè)發(fā)展帶入了全新的境地。在這個浩瀚的數(shù)據(jù)海洋中，算法工程師們面臨著前所未有的挑戰(zhàn)和機遇。

不久前，合合信息舉辦了一場《大模型時代下，算法工程師發(fā)展趨勢與技術(shù)拓展》的直播活動，智能技術(shù)平臺事業(yè)部副總經(jīng)理、高級工程師丁凱博士分享了大模型時代對算法工程師的影響以及應(yīng)對之道。

這段深度探討不僅讓我對算法工程師的未來有了更清晰的認(rèn)識，也啟發(fā)了我對自身職業(yè)發(fā)展的思考。接下來，我將分享這次討論的精彩內(nèi)容，希望能夠為同學(xué)們提供一些有益的啟示與思考。

一、大模型時代的罪與罰

1.1、快速演進的大模型技術(shù)

從今年年初，OpenAI發(fā)布的ChatGPT以摧枯拉朽之勢席卷全球。3月15日 OpenAI發(fā)布多模態(tài)大模型GPT-4，其不僅在語言處理能力上顯著提高，還具備對圖像的理解和分析能力。 GPT-4商業(yè)化進程加快，開放API的同時還發(fā)布了在6個不同商業(yè)場景的應(yīng)用落地。隨后微軟發(fā)布了震撼的微軟365 Copilot， 極大提升office的生產(chǎn)力和交互方式。隨著技術(shù)的快速進步，大模型極大地解放了生產(chǎn)力，其廣闊的應(yīng)用場景及市場價值推動著其商業(yè)化的快速發(fā)展，在文字創(chuàng)造、人機交互、教育、影音、零售 等多場景已經(jīng)有很多落地應(yīng)用。

1.2、模型表現(xiàn)出的驚人創(chuàng)造力

從ChatGPT到OpenAI最近提出的GPT-4，GPT模型的迅猛發(fā)展表明，AI正在向著“類人化”方向迅速發(fā)展。而經(jīng)過GPT-4具備深度閱讀和識圖能力，能夠出色地通過專業(yè)考試并完成復(fù)雜指令，向人類引以為傲的“創(chuàng)造力”發(fā)起挑戰(zhàn)。

講到多模態(tài)大語言模型的優(yōu)勢，一般首先要提到這類模型的涌現(xiàn)能力和思維鏈。這兩者是大語言模型不斷接近人類的關(guān)鍵特征。

• 涌現(xiàn)能力（Emergent Abilities）：指模型具有從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)并發(fā)現(xiàn)新的、更高層次的特征和模式的能力。涌現(xiàn)能力基于深度學(xué)習(xí)模型的分層結(jié)構(gòu)和權(quán)重學(xué)習(xí)機制而實現(xiàn)，涌現(xiàn)出來的能力可以是基于文本的，也可以是多模態(tài)的。
• 思維鏈（Chain of Thought）：大語言模型涌現(xiàn)出來的核心能力之一。其實之所以現(xiàn)在各類GPT研究火爆，也與模型訓(xùn)練出的思維鏈可進入產(chǎn)品應(yīng)用有密切關(guān)系。思維鏈形成機制可以解釋為模型通過學(xué)習(xí)大量的語言數(shù)據(jù)來構(gòu)建一個關(guān)于語言結(jié)構(gòu)和意義的內(nèi)在表示，通過一系列中間自然語言推理步驟來完成最終輸出。

對于此，OpenAI曾在GPT4技術(shù)報告中提到他們在一系列不同的基準(zhǔn)上測試了GPT-4。下表是實驗結(jié)果。

可以看到，測試中包括了為人類設(shè)計的各種模擬考試（如詞匯、寫作、歷史、數(shù)學(xué)、法律、代碼），考試結(jié)果顯示其能夠處理文本、圖像兩種模態(tài)的輸入信息， 單次處理文本量是ChatGPT的8倍，表現(xiàn)大大優(yōu)于目前最好的語言模型，這意味著GPT-4不僅在學(xué)術(shù)層面上實現(xiàn)了模型優(yōu)化與突破，同時也展現(xiàn)出了成為部分領(lǐng)域?qū)＜业哪芰Α?/p>

1.3、大模型AI對算法工程師的威脅性

隨著技術(shù)的迅猛發(fā)展，大模型人工智能（AI）在眾多領(lǐng)域中已經(jīng)展現(xiàn)了其優(yōu)越的能力和潛力。然而，與此同時，大模型AI也已經(jīng)對算法工程師工作產(chǎn)生了相當(dāng)?shù)耐{性。

1. 大模型可以在短時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，能夠迅速處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)并進行準(zhǔn)確的分析和預(yù)測。這使得大模型在一些任務(wù)上能夠勝過人類，例如機器翻譯、文本生成、信息檢索等。相比之下，傳統(tǒng)的算法工程師需要投入大量時間和精力來設(shè)計和實現(xiàn)復(fù)雜的算法模型，其效率顯然無法與大模型AI相提并論。
2. 其次，大模型AI的自主學(xué)習(xí)能力使其能夠從海量的數(shù)據(jù)中提取出有用的特征和模式，不再依賴人工進行特征工程。這也就意味著，算法工程師在特征設(shè)計和算法優(yōu)化方面的專業(yè)知識和技能可能會逐漸被邊緣化，并面臨就業(yè)崗位的競爭壓力。

由GitHub開發(fā)的AI輔助編程工具GitHub Copilot，使用了一種通用預(yù)訓(xùn)練語言OpenAI Codex技術(shù)，其可以根據(jù)用戶提供的代碼輸入和上下文，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的開源代碼庫進行訓(xùn)練，生成Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go和其他語言的代碼片段，幫助開發(fā)人員提高效率，并通過GitHub Codespaces集成到了GitHub編輯器中，使得開發(fā)人員可以輕松地使用它來編碼。

此外，大模型AI的出現(xiàn)也給算法工程師帶來了一定的職業(yè)風(fēng)險。隨著大模型AI在多個領(lǐng)域的應(yīng)用不斷擴大，許多傳統(tǒng)的工作崗位可能會被取代或轉(zhuǎn)變。一些簡單重復(fù)性的任務(wù)，特別是那些只需要基本的模式匹配和分類的工作，可能會被大模型AI自動化替代。這將迫使算法工程師不斷轉(zhuǎn)型和學(xué)習(xí)新的技能，以適應(yīng)這一變化的職業(yè)環(huán)境。

二、算法工程師的破與發(fā)

2.1、破——大模型時代給算法工程師帶來的新機遇

之后丁凱博士講到在大模型時代下，作為一名算法工程師該何去何從的問題。他提到，盡管大模型AI對算法工程師帶來了諸多挑戰(zhàn)和威脅，但我們不能忽視算法工程師的價值和重要性。

雖然大模型AI可以通過自主學(xué)習(xí)提供很多有效的解決方案，但算法工程師的專業(yè)知識和創(chuàng)造力仍然不可替代的。在大模型時代，雖然算法模型的開發(fā)變得越來越自動化，但算法知識和能力的重要性并沒有降低。相反，正是由于這種發(fā)展，使得算法知識和能力可以在更廣泛的領(lǐng)域發(fā)揮作用。

在大模型時代下，算法工程師需要整合和學(xué)習(xí)的內(nèi)容與專業(yè)，學(xué)習(xí)把大模型融入到自己的學(xué)習(xí)和工作中。不斷提高自身的技能和知識，以適應(yīng)新的挑戰(zhàn)和機遇，作為算法工程師，想要破局，掌握以下能力置為關(guān)鍵：

1. 遷移技術(shù)理解和解釋能力：更好地理解和解釋技術(shù)產(chǎn)品。無論是在大模型產(chǎn)品設(shè)計，還是在售前和市場推廣中，能夠深入理解并清晰解釋算法工作原理和應(yīng)用的能力都是工作的前提。
2. 遷移數(shù)據(jù)驅(qū)動決策能力：大模型時代下數(shù)據(jù)的重要性越來越高，甚至高于算法。數(shù)據(jù)敏感性、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策思維、數(shù)據(jù)的感知可以遷移到產(chǎn)品經(jīng)理或者運營等多個角色中，幫助你更好地理解用戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品性能，以及制定有效的市場策略。
3. 遷移問題解決能力：算法研究具備解決復(fù)雜問題的能力，這種思維模式可以遷移到任何工作中。這個屬于軟能力，我們也都很清楚這種解決復(fù)雜問題能力的價值。
4. 遷移學(xué)習(xí)能力：算法領(lǐng)域的快速發(fā)展需要工程師持續(xù)學(xué)習(xí)和掌握新的知識和技能，這種學(xué)習(xí)能力對于轉(zhuǎn)型任何職業(yè)都是非常有用的。

2.2、發(fā)——算法工程師如何適應(yīng)大模型時代的變革

當(dāng)前時代也是一個產(chǎn)品設(shè)計范式的變化，以往復(fù)雜的流程，變成只有一個對話框。比如，售前和市場團隊負(fù)責(zé)解釋和宣傳算法產(chǎn)品，才能更好地向客戶解釋產(chǎn)品的功能和優(yōu)勢，擴大產(chǎn)品的影響力。數(shù)據(jù)工程師在收集和處理數(shù)據(jù)，保證模型訓(xùn)練和優(yōu)化方面也扮演著重要角色等等。

而算法專業(yè)也拓展了一些更多的周邊職業(yè)，如AI繪圖工程師、AIGC工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師，目前已經(jīng)有國外提示工程師崗位，開到了33萬美元，即年薪可以達到兩百萬人民幣以上。提示工程師就是為客戶或企業(yè)基于復(fù)雜的任務(wù)需求和示例需求，提供標(biāo)準(zhǔn)化提示方案，主要負(fù)責(zé)深入了解機器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的最新理論和方法，開發(fā)和優(yōu)化復(fù)雜模型的訓(xùn)練和推理過程。

總的來說，大模型的出現(xiàn)并沒有使得算法專業(yè)的就業(yè)方向變得單一，反而由于其廣泛的應(yīng)用，產(chǎn)生了更多周邊的職業(yè)機會。這需要我們站在更廣闊的角度去思考，積極拓寬我們的知識領(lǐng)域，才能在這個時代找到自己的價值。而作為一名算法工程師，如何適應(yīng)大模型時代的變革，他提到以下幾點來適應(yīng)大模型時代的變革：

1. 關(guān)注算法產(chǎn)品的用戶體驗：隨著復(fù)雜流程的簡化，算法產(chǎn)品的用戶體驗變得更加重要。算法工程師需要關(guān)注算法產(chǎn)品的用戶體驗，并加以改進和優(yōu)化，以提高產(chǎn)品的使用體驗。
2. 了解產(chǎn)品相關(guān)能力：理解產(chǎn)品的整個生命周期，包括市場研究、需求收集、產(chǎn)品設(shè)計、項目管理以及產(chǎn)品推廣等，掌握和具備商業(yè)意識，了解用戶需求，掌握產(chǎn)品設(shè)計和管理的基本方法。
3. 深入理解業(yè)務(wù)場景需求：大模型的應(yīng)用場景很廣泛，而不同的業(yè)務(wù)場景需要不同的算法和模型。因此，作為算法工程師，需要深入理解業(yè)務(wù)場景需求，為不同場景提供定制化的算法解決方案。
4. 加強與其他團隊的協(xié)作：在大模型時代，算法工程師需要更多地與其他團隊協(xié)作，例如售前和市場團隊、數(shù)據(jù)工程師、產(chǎn)品設(shè)計師等，以確保產(chǎn)品的順利研發(fā)和落地。

總之，作為一名算法工程師，在大模型時代的變革中，需要加強與其他團隊的協(xié)作、深入理解業(yè)務(wù)場景需求、關(guān)注算法產(chǎn)品的用戶體驗以及學(xué)習(xí)工程化和生產(chǎn)力工具，以適應(yīng)時代變革，不斷提高自身的專業(yè)能力和價值。

三、大模型時代下人才發(fā)展洞察

在大模型時代，人才發(fā)展的關(guān)鍵在于與人工智能的協(xié)同工作。通過充分利用和應(yīng)用AI技術(shù)，我們可以提高工作效率、拓寬職業(yè)發(fā)展路徑，同時也需要不斷提升自己的綜合素質(zhì)，與AI形成互補，共同創(chuàng)造更美好的未來。應(yīng)該積極適應(yīng)變革，不斷學(xué)習(xí)和掌握新的知識和技能，做好準(zhǔn)備迎接未來的挑戰(zhàn)和機遇。只有這樣，我們才能在大模型時代中保持競爭力，并實現(xiàn)個人和社會的可持續(xù)發(fā)展。

人才發(fā)展的道路會發(fā)生巨大的變化，社會的生產(chǎn)方式快速提升也將為我們帶來新的行業(yè)和崗位機會。如何在這個時代中保持競爭力和領(lǐng)先性呢？我們可以借用合合信息的一句話來說：

“在信息很多很雜的互聯(lián)網(wǎng)時代，職場人可以是蝴蝶也可以是紙片，蝴蝶可以順著大風(fēng)越飛越遠，但是也有能力微微抵抗風(fēng)向，朝自己的方向飛。而紙片只有一條路走，順風(fēng)前進?！?/p>

所以，合合信息注重人才發(fā)展，積極讓員工參與內(nèi)部培訓(xùn)和人才發(fā)展計劃，不斷提高專業(yè)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力，推動“學(xué)習(xí)型組織”建設(shè)，打造專項教學(xué)、分享平臺，鼓勵成員將工作成果分享出來，幫助大家緊跟技術(shù)發(fā)展的步伐，在體系化的學(xué)習(xí)和有價值的項目實踐中不斷吸收和鞏固經(jīng)驗。

另外，丁凱博士還提到，在合合信息中，算法人員的穩(wěn)定性非常高，這主要有兩點原因：

首先，每個人有充分的機會去發(fā)揮自己的能力，在某個領(lǐng)域成為專家。其次，合合信息在追求先進技術(shù)方面具有純粹的技術(shù)基因，為算法人員提供了肥沃的土壤。

作為行業(yè)領(lǐng)先的人工智能及大數(shù)據(jù)科技企業(yè)，合合信息專注于智能文字識別和商業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)，深耕十余年，掃描全能王、名片全能王、啟信寶這些耳熟能詳?shù)漠a(chǎn)品已經(jīng)覆蓋了全球百余個國家和地區(qū)的億級用戶，以智能文字識別服務(wù)、商業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)為核心的B端服務(wù)也形成了相當(dāng)規(guī)模的業(yè)務(wù)矩陣。加入這個充滿激情和活力的合合信息團隊，一起創(chuàng)造更多的機遇和成就。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-626627.html

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