口服液的广告标语

<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>不(bu)要(yao)叫(jiao)我(wo)程(cheng)序(xu)員(yuan)，我是(shi)「AI工(gong)程師(shi)」，馬(ma)斯(si)克(ke)：開(kai)始(shi)卷(juan)自(zi)然(ran)語(yu)言(yan)編(bian)程

來(lai)源(yuan)：機(ji)器(qi)之(zhi)心(xin)

未(wei)来十(shi)年(nian)需(xu)求(qiu)最(zui)高(gao)的(de)工作(zuo)，是「AI 工程师」？

ChatGPT 出(chu)現(xian)後(hou)，人(ren)們(men)預(yu)測(ce)「所(suo)有(you)行(xing)業(ye)都(dou)要通(tong)過(guo) AI 進(jin)行重(zhong)塑(su)」，有些(xie)工作會(hui)被(bei)代(dai)替(ti)，也(ye)有工作会改(gai)變(bian)形(xing)式(shi)。作為(wei)把(ba) AI 造(zao)出来的程序员，他(ta)们的職(zhi)业会变成(cheng)什(shen)麽(me)樣(yang)？

最近(jin)，事(shi)情(qing)看(kan)起(qi)来有了(le)譜(pu)，壹(yi)群(qun)工程师和(he)學(xue)者(zhe)喊(han)出了「AI 工程师」的概(gai)念(nian)，獲(huo)得(de)了眾(zhong)多(duo)響(xiang)應(ying)：

由(you)於(yu) GPT-4 等(deng)大(da)语言模(mo)型(xing)展(zhan)现出的通用(yong)化(hua)且(qie)強(qiang)大的能(neng)力(li)，我们的工作方(fang)式或(huo)許(xu)很(hen)快(kuai)就(jiu)会轉(zhuan)变成和 AI 協(xie)同(tong)工作，跟(gen)上(shang)人工智(zhi)能的步(bu)伐(fa)本(ben)身(shen)就是一項(xiang)全(quan)职工作。

據(ju)說(shuo)，這(zhe)個(ge)「AI 工程师」處(chu)于全棧(zhan)工程师和机器学習(xi)工程师之間(jian)，占(zhan)据后端(duan)工程师的一部(bu)分(fen)，專(zhuan)註(zhu)于大模型的構(gou)建(jian)。现在(zai)它(ta)還(hai)处于定(ding)義(yi)階(jie)段(duan)，不过看大家(jia)熱(re)烈(lie)討(tao)論(lun)的样子(zi)，距(ju)離(li)落(luo)地(di)应該(gai)不遠(yuan)了，畢(bi)竟(jing) ChatGPT 革(ge)命(ming)的速(su)度(du)就是这么快。

想(xiang)法(fa)一出，AI 領(ling)域(yu)大 v 们迅(xun)速有了點(dian)評(ping)。OpenAI 科(ke)学家、前(qian)特(te)斯拉(la) AI 和自動(dong)駕(jia)駛(shi)主(zhu)管(guan) Andrej Karpathy 表(biao)示(shi)贊(zan)同。「大模型創(chuang)建了一个全新(xin)的抽(chou)象(xiang)和专业層(ceng)，到(dao)目(mu)前为止(zhi)，我把它稱(cheng)为『提(ti)示工程师』，但(dan)现在不止是提示的問(wen)題(ti)。」

另(ling)外(wai)他指(zhi)出四(si)个要点：

过去(qu)的机器学习工作通常(chang)要從(cong)頭(tou)开始訓(xun)練(lian)算(suan)法，而(er)結(jie)果(guo)一般(ban)性(xing)能有限(xian)。 大模型训练與(yu)傳(chuan)統(tong)机器学习有很大不同，前者系(xi)统工作量(liang)很大，进而分裂(lie)出一種(zhong)新角(jiao)色(se)，专注于在超(chao)級(ji)計(ji)算机上對(dui) Transformer 进行大規(gui)模训练。 从數(shu)字(zi)上看，AI 工程师的数量可(ke)能会比(bi)机器学习工程师 / 大模型工程师多得多。 妳(ni)無(wu)需接(jie)受(shou)任(ren)何(he)训练就可以(yi)成功(gong)擔(dan)任这一角色。

马斯克看完(wan)以后也说了：

职位(wei)需求大，有重要意(yi)义且門(men)檻(kan)低(di)，看起来讓(rang)人既(ji)興(xing)奮(fen)又(you)焦(jiao)慮(lv)。

在讨论中(zhong)，也有人提出了「認(ren)知(zhi)工程师」、「AI 系统工程师」等名(ming)称作为候(hou)選(xuan)，英(ying)偉(wei)達(da) AI 科学家 Jim Fan 认为这种新兴的职业应该被称为「无梯(ti)度工程师」—— 从传统工具(ju) 1.0，到神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo) 2.0，再(zai)到无梯度架(jia)构的 3.0，我们終(zhong)于等来了 GPT 系列(lie)自我训练的 4.0 版(ban)本。

对此(ci)，威(wei)斯康(kang)星(xing)大学助(zhu)理(li)教(jiao)授(shou) Sebastian Raschka 表示，这僅(jin)適(shi)用于通用助理，对于大多数业務(wu)，你也不需要「通用」。

名称和定义給(gei)了很多，让我们看看这个「AI 工程师」到底(di)是什么样的职位？

在基(ji)礎(chu)模型的突(tu)破(po)性能力和开源大模型、API 的推(tui)动下(xia)，我们正(zheng)在見(jian)證(zheng)应用人工智能十年一次(ci)的转变。

在 2013 年需要花(hua)費(fei)五(wu)年時(shi)间和一个研(yan)究(jiu)團(tuan)隊(dui)才(cai)能完成的人工智能任务，现在只(zhi)需要 API、文(wen)檔(dang)和 2023 年一个空(kong)閑(xian)的下午(wu)即(ji)可完成。

然而，細(xi)節(jie)決(jue)定成敗(bai) —— 应用和產(chan)品(pin)化人工智能的挑(tiao)戰(zhan)无窮(qiong)无盡(jin)：

模型上，有从最大的 GPT-4 和 Claude 模型，到开源的 Huggingface、LLaMA 和其(qi)他模型； 工具上，从最流(liu)行的鏈(lian)接、檢(jian)索(suo)和矢(shi)量搜(sou)索工具（如(ru) LangChain、LlamaIndex 和 Pinecone）到新兴的自主代理领域（如 Auto-GPT 和 BabyAGI）； 技(ji)術(shu)上，每(mei)天(tian)新提交(jiao)的论文、模型和技术的数量隨(sui)著(zhe)兴趣(qu)和資(zi)金(jin)的增(zeng)加(jia)而呈(cheng)指数级增長(chang)，以至(zhi)于了解(jie)这一切(qie)幾(ji)乎(hu)已(yi)是一项全职工作。

若(ruo)认真(zhen)嚴(yan)肅(su)地对待(dai)此种情況(kuang)，这应该被认为是一份(fen)全职工作。因(yin)此，軟(ruan)件(jian)工程將(jiang)催(cui)生(sheng)出一个新的子学科，专门研究人工智能的应用並(bing)有效(xiao)地運(yun)用新兴的堆(dui)栈，就像(xiang)「站(zhan)点可靠(kao)性工程师」（SRE）、「开發(fa)运營(ying)工程师」、「数据工程师」和「分析(xi)工程师」的出现一样。

这个角色的全新（也是最不令(ling)人敬(jing)畏(wei)的）版本似(si)乎是：人工智能工程师。

我们知道(dao)，每家创业公(gong)司(si)都有某(mou)种讨论 AI 使(shi)用的 Slack 頻(pin)道，很快这些渠(qu)道将从非(fei)正式团體(ti)转变为正式团队。目前，成千(qian)上萬(wan)的软件工程师正致(zhi)力于生产 AI API 和 OSS 模型，无论是在上班(ban)时间还是晚(wan)上和周(zhou)末(mo)，在公司 Slacks 或獨(du)立(li) Discords 中，这一切都将专业化并集(ji)中在一个头銜(xian)上：AI 工程师。

这可能是未来十年需求最高的工程工作。

人工智能工程师将随处可见，从微(wei)软和谷(gu)歌(ge)等科技巨(ju)头，到 Figma、Vercel 和 Notion 这样领先(xian)的初(chu)创公司，独立开发者，如 Simon Willison、Pieter Levels 和 Riley Goodside。他们在 Anthropic 进行的工程實(shi)踐(jian)，每年可以賺(zhuan)取(qu) 30 万美(mei)元(yuan)，在 OpenAI 构建软件，每年能赚取 90 万美元。他们利(li)用周末空闲时间在 AGI House 思(si)考(kao)想法，并在 Reddit 的 /r/LocalLLaMA 专區(qu)上分享(xiang)技巧(qiao)。

他们的共(gong)同点是，几乎可以在一夜(ye)之间就能把人工智能的进步转化为数百(bai)万人使用的实際(ji)产品。而在其中，你看不到一个博(bo)士(shi)学位的头衔。在交付(fu)人工智能产品时，你需要的是工程师，而不是研究人员。

AI 工程师与 ML 工程师的大反(fan)转

在 Indeed 网站上的一組(zu)数据表明(ming)，机器学习工程师的职位数量是 AI 工程师职位数量的 10 倍(bei)，但相(xiang)比較(jiao)而言，AI 领域的增长速率(lv)更(geng)快一些，有预测认为这种比例(li)将在五年內(nei)发生反转，即 AI 工程师将会是 ML 工程师的数倍。

HN Who’s Hiring（其是 Hacker News 上的一个月(yue)度帖(tie)子，它提供(gong)了一个平(ping)臺(tai)，供雇(gu)主发布(bu)招(zhao)聘(pin)信(xin)息(xi)） 不同類(lei)別(bie)的月度就业趨(qu)勢(shi)

一直(zhi)以来，關(guan)于 AI 和 ML 之间差(cha)異(yi)的爭(zheng)论无休(xiu)无止，但又小(xiao)心謹(jin)慎(shen)。我们也很清(qing)楚(chu)，职位为普(pu)通的软件工程师完全可以构建起 AI 软件。然而，最近大家又在圍(wei)繞(rao)另一个问题展开讨论，即在 Hacker News 的一个热帖「如何进入(ru) AI 工程」引(yin)起了大家的廣(guang)泛(fan)兴趣，这則(ze)热门帖子也说明了市(shi)場(chang)上仍(reng)然存(cun)在的基本限制(zhi)原(yuan)则，对每个职位的区分还是很细的。

Hacker News 上 2023 年 6 月一个帖子的截(jie)圖(tu)：「如何进入 AI 工程」的热门投(tou)票(piao)答(da)案(an)。

直到现在，还有很多人认为 AI 工程是 ML 工程或数据工程的一种形式，所以當(dang)有人詢(xun)问如何进入某一领域时，他们傾(qing)向(xiang)于推薦(jian)相同的先决條(tiao)件，如在上面(mian)的回(hui)答中，很多人推荐了吳(wu)恩(en)达（Andrew Ng）的 Coursera 課(ke)程。但那(na)些高效的 AI 工程师中沒(mei)有一个人完成过吴恩达在 Coursera 上的课程，他们也不熟(shu)悉(xi) PyTorch，也不知道数据湖(hu)（Data Lake）和数据倉(cang)庫(ku)（Data Warehouse）之间的区别。

在不久(jiu)的将来，没有人会建議(yi)通过閱(yue)讀(du) Transformer 的论文《Attention is All You Need》来开始学习 AI 工程，就像你不会通过阅读福(fu)特 T 型車(che)的設(she)计图紙(zhi)来开始学习驾驶一样。当然，理解基本原理和技术的歷(li)史(shi)进展是有幫(bang)助的，它可以帮你找(zhao)到提高思路(lu)和效率的方法。但有时你也可以通过使用产品，以实际经驗(yan)来了解它们的特性。

AI 工程师与 ML 工程师的反转不会在一夜之间发生，对于擁(yong)有良(liang)好(hao)的数据科学和机器学习背(bei)景(jing)的人来说，Prompt 工程和 AI 工程可能会在很长一段时间内不被看好。然而，随着时间的推移(yi)，需求和供应的经濟(ji)规律(lv)将会占上風(feng)，人们对 AI 工程觀(guan)点也会改观。

为什么 AI 工程师会兴起？

在模型层面，现在很多基础模型是少(shao)样本学习器，具有很强的上下文学习以及(ji)零(ling)样本遷(qian)移能力，模型展现出来的性能往(wang)往超越(yue)了训练模型的最初意图。換(huan)句(ju)話(hua)说，创建这些模型的人并不完全知道模型的能力範(fan)围。而那些非 LLM（大语言模型）专家的人可以通过与模型更多地交互(hu)，并将其应用于研究所低估(gu)的领域来发现和利用这些能力。

在人才层面，微软、谷歌、Meta 以及大型基础模型实验室(shi)已经壟(long)斷(duan)了稀(xi)缺(que)的研究人才，他们提供了「AI 研究即服(fu)务」的 API。你可能无法雇傭(yong)这种研究人员，但你可以租(zu)用他们的服务。现在全球(qiu)大約(yue)有 5000 名 LLM 研究人员、5000 万名软件工程师。这一供应限制决定了处于「中间」类别的 AI 工程师将会崛(jue)起，从而滿(man)足(zu)人才需求。

硬(ying)件层面，各(ge)大科技公司、机构等大量囤(tun)積(ji) GPU，当然，OpenAI、微软是第(di)一个这样做(zuo)的，但 Stability AI 通过强調(tiao)他们的 4000 个 GPU 集群开啟(qi)了初创公司的 GPU 競(jing)争战。

此外，一些新的初创公司开始崛起，如 Inflection（13 億(yi)美元）、Mistral（1.13 亿美元）、Reka（5800 万美元）、Poolside（2600 万美元）和 Contextual（2000 万美元）已经普遍(bian)开始籌(chou)集巨額(e)种子輪(lun)融(rong)资，以拥有自己(ji)的硬件设施(shi)。

美國(guo)科技行业的高管和投资者 Nat Friedman 甚(shen)至宣(xuan)布了他们的 Andromeda 计劃(hua)，该计划是一座(zuo)價(jia)值(zhi) 1 亿美元、拥有 10 exaflop 计算能力的 GPU 集群，专门为其投资的初创公司提供支(zhi)持(chi)。在 API 领域的另一側(ce)，将会有更多的 AI 工程师能夠(gou)使用模型，而不仅仅是训练模型。

效率方面，与其要求数据科学家、机器学习工程师在训练單(dan)个特定领域模型并投入生产之前进行繁(fan)瑣(suo)的数据收(shou)集工作，产品经理、软件工程师可以通过与 LLM 进行交互，构建和验证产品想法。

假(jia)设后者（数据、ML 工程师）的数量是前者（AI 工程师）的 100 到 1000 倍，而通过与 LLM 交互的工作方式会让你比传统的机器学习快 10 到 100 倍。因此，AI 工程师将能够以比以往便(bian)宜(yi) 10000 倍的方式验证 AI 产品。

软件层面，会出现 Python 到 Java 的变化。传统上，数据和 AI 领域以 Python 为中心，而第一批(pi) AI 工程工具（如 LangChain、LlamaIndex 和 Guardrails）也以 Python 为主。然而，Java 开发者的数量至少应与 Python 开发者数量相当，因此现在的工具越来越多地向这个方向擴(kuo)展，从 LangChain.js 和 Transformers.js 到 Vercel 的新 AI SDK。Java 的市场總(zong)体规模的扩大和机遇(yu)是令人矚(zhu)目的。

每当一个有着完全不同的背景、使用完全不同的语言、生产完全不同的产品、使用完全不同的工具的子群体出现时，他们最终会分裂成自己的群体。

代碼(ma)在软件 2.0 到软件 3.0 演(yan)进中的作用

6 年前，Andrej Karpathy 撰(zhuan)寫(xie)了一篇(pian)非常有影(ying)响力的文章(zhang)，描(miao)述(shu)了软件 2.0，将精(jing)確(que)建模邏(luo)輯(ji)的经典(dian)堆栈手(shou)写编程语言与近似逻辑的机器学习神经网络的新堆栈进行对比。文章表明软件能够解决更多问题，而这些问题是人类无法建模的。

今(jin)年，Karpathy 繼(ji)續(xu)发表文章指出，最热门的新编程语言是英语，因为生成式 AI 的提示可以理解为人类设计的代码，很多情况下是英语，并由 LLM 解釋(shi)，最终填(tian)補(bu)了他的图表中的灰(hui)色区域。

注：软件 1.0（Software 1.0）的经典堆栈是用 Python、C++ 等语言编写的。软件 2.0 是用神经网络權(quan)重编写的，没有人參(can)与这段代码的编写过程，因为权重有很多。

去年，Prompt Engineering 成为一个流行的话题，人们开始将 GPT-3 和 Stable Diffusion 应用于工作。人们嘲(chao)笑(xiao) AI 创业公司为 OpenAI 包(bao)裝(zhuang)器，并对 LLM 应用程序易(yi)受提示注入和反向提示工程的问题感(gan)到担憂(you)。

但 2023 年很重要的一个主题是关于重新确立人类编写的代码的作用，从超过 2 亿美元的巨头 Langchain 到由英伟达支持的 Voyager，顯(xian)示出代码生成和重用的重要性。Prompt Engineering 既被过度炒(chao)作又具有持久性，但在软件 3.0 应用程序中重新出现的软件 1.0 范式既是一个巨大的机遇，也为大量的创业公司创造了新的空间：

随着人类工程师学会利用 AI，AI 越来越多地接手工程工作，未来，当我们回头看时，分辨(bian)出兩(liang)者之间的区别已经很困(kun)難(nan)了。

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