據(jù) Gartner 最新發(fā)布的一份報(bào)告指出，盡管 AI 技術(shù)將取代 180 萬個工作崗位，但同時也將創(chuàng)造出 230 萬個新就業(yè)崗位。Gartner 首席研究員 Peter Sondergaard 預(yù)測表示，AI 將強(qiáng)化員工的工作能力，并可能成為 2020 年的“凈工作創(chuàng)造者”。我相信，AI 與過去所有的其他顛覆性技術(shù)一樣，將為我們帶來許多新就業(yè)機(jī)會。

　　得益于 AI 技術(shù)的興起，以下五個行業(yè)崗位將呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢：

　　1、數(shù)據(jù)科學(xué)家

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家屬于分析型數(shù)據(jù)專家中的一個新類別，他們對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來了解復(fù)雜的行為、趨勢和推論，發(fā)掘隱藏的一些見解，幫助企業(yè)做出更明智的業(yè)務(wù)決策。正如致力于商業(yè)分析和商業(yè)智能軟件的 SAS 所說的那樣，數(shù)據(jù)科學(xué)家是“部分?jǐn)?shù)學(xué)家，部分計(jì)算機(jī)科學(xué)家和部分趨勢科學(xué)家的集合體”。

　　以下是數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的一些例子：

　　Netflix通過數(shù)據(jù)挖掘電影觀看模式，了解用戶興趣，再利用這些數(shù)據(jù)來做出 Netflix 原創(chuàng)劇的制作決定。

　　Target 使用消費(fèi)者數(shù)據(jù)來確定主要客戶群，并且對客戶群中獨(dú)特的購物行為進(jìn)行分析，從而能引導(dǎo)消息傳遞給不同的受眾。

　　寶潔公司利用時間序列模型能夠更加清晰地了解未來的產(chǎn)品需求，從而幫助公司規(guī)劃出最合適的生產(chǎn)量。

　　由于AI 推動了創(chuàng)造和收集數(shù)據(jù)的趨勢發(fā)展，所以我們也可以看到未來對于數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求也將日益增加。據(jù) IBM 預(yù)測，到 2020 年，對于數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求增長幅度將達(dá)到 28%，數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)開發(fā)人員和數(shù)據(jù)工程師的年需求量將達(dá)到 70 萬人。其中一般的 AI 領(lǐng)域?qū)＜?，包括剛踏出校園的博士生以及相對教育程度低一些、但是有幾年工作經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人士，每年薪水加公司股票可能在 30 萬美元至 50 萬美元范圍內(nèi)。

　　2、AI/機(jī)器學(xué)習(xí)工程師

　　大多數(shù)情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師都是與數(shù)據(jù)科學(xué)家合作來同步他們的工作。因此，對于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的需求可能也會出現(xiàn)類似于數(shù)據(jù)科學(xué)家需求增長的趨勢。數(shù)據(jù)科學(xué)家在統(tǒng)計(jì)和分析方面具有更強(qiáng)的技能，而機(jī)器學(xué)習(xí)工程師則應(yīng)該具備計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的專業(yè)知識，他們通常需要更強(qiáng)大的編碼能力。

　　如果你是十年前進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，那當(dāng)時除了學(xué)術(shù)界之外很難找到別的工作。但是現(xiàn)在，每個行業(yè)都希望能將 AI 應(yīng)用到他們的領(lǐng)域，對于機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識的需求也就無處不在，因此 AI 也將繼續(xù)推動社會對于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師高需求趨勢的發(fā)展。除此之外，AI 不同垂直行業(yè)的企業(yè)，包括圖像識別、語音識別、醫(yī)藥和網(wǎng)絡(luò)安全等，也面臨著缺乏合適技能和知識的勞動力這一問題的挑戰(zhàn)。據(jù) Gartner 報(bào)告顯示，有一位首席信息官想要在紐約聘用 AI 技術(shù)的專業(yè)人才，卻發(fā)現(xiàn)人才庫只有 32 人，其中只有 16 人符合潛在候選人標(biāo)準(zhǔn)。而在這 16 人中，只有 8 人正在積極尋找新就業(yè)機(jī)會。

　　3、數(shù)據(jù)標(biāo)簽專業(yè)人員

　　隨著數(shù)據(jù)收集幾乎在每個垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)普及，數(shù)據(jù)標(biāo)簽專業(yè)人員的需求也將在未來呈現(xiàn)激增之勢。事實(shí)上，在 AI 時代，數(shù)據(jù)標(biāo)簽可能會成為藍(lán)領(lǐng)工作。

　　IBM Watson 團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 Guru Banavar 表示“數(shù)據(jù)標(biāo)簽將變成數(shù)據(jù)的管理工作，你需要獲取原始數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，并使用機(jī)器來進(jìn)行收集。”標(biāo)簽可以讓 AI 科學(xué)家訓(xùn)練機(jī)器新任務(wù)。

　　Banavar 繼續(xù)解釋道：“假設(shè)你想訓(xùn)練一臺機(jī)器來識別飛機(jī)，你有 100 萬張照片，其中有一些照片里邊有飛機(jī)，有一些沒有飛機(jī)。那你需要有人先來教會計(jì)算機(jī)哪些圖像有飛機(jī)，哪些又沒有飛機(jī)。”這就是標(biāo)簽的用處所在。

　　4、AI硬件專家

　　AI 領(lǐng)域內(nèi)另外一種日益增長的藍(lán)領(lǐng)工作是負(fù)責(zé)創(chuàng)建 AI 硬件（如 GPU 芯片）的工業(yè)操作工作。大科技公司目前已經(jīng)采取了措施，來建立自己的專業(yè)芯片。

　　英特爾正在為機(jī)器學(xué)習(xí)專門打造一個芯片。與此同時，IBM 和高通正在創(chuàng)建一個反映神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、并且可以像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣運(yùn)行的硬件架構(gòu)。據(jù) Facebook AI 研究總監(jiān) Yann LeCun 表示，F(xiàn)acebook 也在幫助高通開發(fā)與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)。隨著人工智能芯片和硬件需求的不斷增長，致力于生產(chǎn)這些專業(yè)產(chǎn)品的工業(yè)制造業(yè)工作崗位需求將會有所增長。

　　5、數(shù)據(jù)保護(hù)專家

　　由于有價(jià)值的數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和代碼不斷增加，未來也會出現(xiàn)對于數(shù)據(jù)保護(hù)的需求，因此也就會產(chǎn)生對于數(shù)據(jù)庫保護(hù) IT 專家的需求。

　　信息安全控制的許多層面和類型都適用于數(shù)據(jù)庫，包括：訪問控制、審計(jì)、認(rèn)證、加密、整合控制、備份、應(yīng)用安全和數(shù)據(jù)庫安全應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法。

　　數(shù)據(jù)庫在很大程度上是通過網(wǎng)絡(luò)安全措施（如防火墻和基于網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測系統(tǒng)）來抵御黑客攻擊。保護(hù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及其中的程序、功能和數(shù)據(jù)的安全這一工作將變得越來越重要，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)開放程序越來越高。

　　盡管人工智能可以用來加速日常工作的節(jié)奏，并且未來可能會取代一些崗位的工作人員，但相比它破壞的工作來說，它創(chuàng)造的工作更多。無論是分析、組織，還是根據(jù)數(shù)據(jù)達(dá)成可行結(jié)論，這些過程中人類的角色仍十分必要。也正是因?yàn)槿绱?，人類在?chuàng)造、實(shí)施和保護(hù)人工智能方面的作用將變得更為重要。

　　正如 Frost＆Sullivan 高級副總裁 Andrew Milroy 所說：“實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型所缺少的人力資源將會降低技術(shù)采用和實(shí)現(xiàn)自動化的速度。AI 會創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會。隨著新型、顛覆性技術(shù)的出現(xiàn)，新的高技能工作崗位也會出現(xiàn)。而沒有人類工作者，這些技術(shù)的實(shí)施是不可能實(shí)現(xiàn)的事情。”

 

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