这很快成了闲聊话题；每当我与在科技行业工作的同事交流时，我们总会朝同一个方向发展：“如今的人工智能代理变得如此聪明，我的工作最终将被他们取代。不过你无需担心这些。你是人工智能工程师，你创造人工智能，你是不会被取代的。”在这个时候，我的脸上露出了一种特定的表情，显露出不适和一种“我该如何简单地解释这件事？”的神情。那种在电梯里遇到陌生人时不知道如何表现的表情。事实上，我的工作很可能会比大多数开发者的工作更早被取代。让我们深入探讨一下我认为这是为什么，首先定义什么是人工智能工程师。人工智能工程师到底是什么？我之所以写这篇文章，是因为在我的LinkedIn动态上看到了一张图片：这段摘录是由阿尔温德·纳拉扬（Arvind Narayanan）发布的，出自他与萨亚什·卡普尔（Sayash Kapoor）合著的《人工智能蛇油：人工智能能做什么，不能做什么，以及如何区分》的书中。虽然我自己没有读过这本书，但我认为这个介绍很好地解释了目前人工智能和人工智能工程师的现状。在这个世界的此刻，人工智能既是万物又是虚无。ChatGPT是人工智能，手机相机上后处理图像的软件是人工智能，选择在社交媒体上展示给你的最佳商业广告的算法是人工智能，你最新的视频游戏中的非玩家角色是人工智能。然而，这四种类型的人工智能彼此之间却截然不同。ChatGPT是一个大型语言模型（LLM），是基于变换器架构的，有数十亿个参数。手机上的图像处理算法可能是小而高效的卷积神经网络，旨在利用你那（相对）较小的设备的计算能力。推荐系统相当复杂，可能使用许多特别为其应用领域设计的不同技术。视频游戏中的非玩家角色的人工智能通常只是经典的路径查找和搜索算法，如A*。从技术上讲，开发这些人工智能所需的知识各不相同。当然，一些基础知识是相同的——毕竟，神经网络几乎无处不在——但回到上面图片中使用的比喻，你可以说汽车和自行车都使用轮子，但你不会去自行车修理店修理你的汽车轮子——或者去汽车修理工那里修理火箭的发动机。那么我们如何区分这些人工智能呢？答案是：我们不区分。目前，所有东西都被标记为“人工智能”，而没有对这意味着什么进行任何澄清。这也影响了工作头衔；拥有“人工智能工程师”头衔的人可以做任何事情。我甚至见过许多人声称自己是人工智能工程师，而他们不过是使用ChatGPT的API来构建他们的软件。如果我开始寻找工作作为一名人工智能工程师，我会收到任何种类的人工智能工作邀请，而这些工作对我来说都没有意义。相反，由于我主要与图像打交道，我可以说我是一名计算机视觉工程师，我将收到大量与人工智能无关的工作邀请，因为计算机视觉是一个远比仅仅人工智能更为广泛的领域。那么，人工智能工程师到底是什么？我得出的结论是，它可以是你想要的任何东西。你为什么担心会被取代？这是一个可以理解的问题。我刚才说过，人工智能是一个涵盖许多不同主题的伞形术语。像ChatGPT这样的LLM仅是所谓人工智能的一部分。那么我为什么要担心呢？问题是，这些LLM和基础模型变得如此通用，以至于它们开始将更多领域纳入其“人工智能世界”之下。就在几天前，Meta发布了他们的新版本DINO，这是一种多功能、高效的视觉模型，可以轻松应用于不同任务，几乎无需任何工作。无需使用注释，表现也非常出色。没必要再对某个主题进行研究——你已经拥有一个即插即用的解决方案，可能适用于许多应用。这就是人工智能的发展方向：将所有其他人工智能的分支整合到可以应用于任何事物的一般模型中。当你可以使用大科技公司最新的突破来进行一般化时，为什么还要为特定问题量身定制解决方案呢？我们最终将达到一个点，大多数公司不再需要人工智能工程师和研究人员。最优秀的人工智能研究人员将集中在大科技公司，其他市场将高度饱和。量身定制的人工智能解决方案将成为大多数公司乐于避免的奢侈品。幸运的是，目前还不是这样。通用模型对许多领域仍然不够专业——尤其是在数据不足的情况下。