站长之家(ChinaZ.com) 9月11日消息:Vlad Hu 曾作为一名软件工程师开始自己的职业生涯，最终创立了自己的软件公司，但在过去的一年里，最大的工作机会是自由职业的人工智能专家项目。
Hu 并不孤单。生成式人工智能的崛起正在迅速重塑自由职业技术工作市场，包括 LinkedIn、Upwork 和 Fiverr 等职业和自由职业工作平台上的雇主发布的与 AI 相关的职位以及求职者的搜索量激增。
三年前，成为 AI 专家需要「深入了解机器学习算法，普遍的深度学习人工智能，以及许多技术方面的知识，」Hu 说，他通过 Fiverr 参与了聊天机器人实施项目。
根据 Indeed 的数据，自 2021 年 7 月至 2023 年 7 月，与生成式人工智能相关的职位帖子在其平台上增加了近 250%。
根据微软的子公司 LinkedIn 的数据，自从大型语言模型首次在 2022 年 11 月与公众接触以来，LinkedIn 会员对生成 AI 术语的搜索仍在增长。自今年 4 月初以来，美国 LinkedIn 会员帖子中提到生成 AI 关键词的数量每个月增加了 25%。到了 6 月，类似于「ChatGPT」、「提示工程」和「提示制作」等 AI 关键词的在个人资料中的使用频率比年初增加了 15 倍。
「许多公司正在探索将 AI 整合到其业务平台中，并与熟练的自由开发者合作，」Fiverr 的一位女发言人表示。
Hu 表示，有兴趣在应用程序中引入 ChatGPT 或类似的 AI 机器人的企业通常会联系他了解这项技术。据该女发言人称，Fiverr 在过去的六个月里还看到了与 AI 相关的视频制作方面的兴趣激增，以及寻找 AI 应用程序开发专家的招聘公司。
根据 LinkedIn 的说法，对 AI 自由职业专家的需求预计将继续增长。该公司在今年 6 月进行的一项调查发现，美国 44% 的高管计划在未来一年内扩大其对 AI 技术的使用；47% 的人认为 AI 将提高生产力。
LinkedIn 首席经济学家 Karin Kimbrough 写道：「AI 已经在劳动力市场上引发了变革。」她在最近的一份报告中写道，近一半的高管表示 AI 将提高生产力。「在过去的一年里，我们看到全球专业人士快速采用人工智能技能；这与雇主越来越多地寻找具有知识如何有效使用新的 AI 技术来增强其组织生产力的人才的趋势是相互联系的。」
对于 AI 专家来说，有机会利用现有行业专业人员缺乏 AI 技能的情况，在经济的各个领域都有机会。例如，在美国的就业市场中，LinkedIn 将技术、信息和媒体部门定义为 AI 熟练人数最多的领域，仅为 2.2%。其他行业也正在迅速采用 AI 核心能力，包括零售和金融服务，但目前员工中熟练的人所占比例很低。
自由职业工作平台 Upwork 最近与 OpenAI 签署了一项协议，将企业与熟悉其大型语言模型的专家联系在一起，该平台表示 AI 技能的总数已超过 250 种。根据 Upwork 的人才解决方案副总裁 Margaret Lilani 的说法，尽管 AI 咨询有多种途径，但在工作任务中通常需要坚实的计算机科学基础、对机器学习算法的了解、熟练掌握编程语言如 Python，或在数据管理和分析方面的经验。
许多 AI 专家还拥有相关的学位或经验，比如计算机科学或工程学的学士或硕士学位。尽管如此，「最终在 AI 领域找到工作取决于展示出你具备承担特定项目的技能、能力和专业知识，」Lilani 说。
在线学习公司 Udacity 表示，过去一年来，对基于 AI 的课程的兴趣增加了 33%——深度学习、用 Python 进行 AI 编程、用于交易的 AI、机器学习 DevOps 工程师、计算机视觉和自然语言处理等是需求旺盛的课程之一。Udacity 的消费者部门总经理 Victoria Papalian 表示：「为了满足这一需求，我们当前内容开发路线图的大约 20% 包括生成式 AI 和生成式 AI 相关内容。」
对于那些还没有进入就业市场但对 AI 领域感兴趣的人来说，Lilani 建议尽早开始通过参加计算机科学课程来建立基础。她表示，特别是对于高中生来说，将建立在 AI 专业所需的编程语言的基础，尤其是熟悉许多 AI 领域的基本构建模块的学生。她补充说，独立的教育方法，包括关注 AI 技能的 YouTube 视频或博客，在职场上变得越来越受欢迎。学习新的概念和工具，如 ChatGPT，将成为各行各业的各类专业人士在职业生涯中取得成功的重要因素。
Hu 建议从基础开始，包括使用 OpenAI 工具，如 ChatGPT、ChatGPT API、Dall-E 和 davinci。但他补充说，在这些 AI 领域的熟练只是一个开始。花时间确定如何在业务中使用这些工具至关重要。AI 技术的价值受限于用户对技术的应用，因此需要将知识与其使用意图相结合。Hu 表示：「真正重要的是如何弥合与现实世界问题之间的鸿沟。」
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