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第一批转行做AI的文娱打工人:工资百万,不焦虑了

一叶知秋2024-05-12 02:47:00AI5

“AI平民化元年”里,AI新闻如浪潮般涌现。

老板们热衷于研究AI工具,寻找降本增效的可能性。职场打工人,在“AI取代人类”“10亿打工人被革命”的新闻里惶惶不可终日。

事实上,AI使得原画师、电商平台推广文案写作、卖家秀模特、翻译批量失业的事件正在发生。而人工智能、内容短视频、金融业、企业服务和数据服务、智能制造业等行业对AI人才的需求度不断增加。AI行业的CV、推荐算法工程师、产品产品经理等新型高薪岗位已经成为了职场人转岗的新方向。

猎聘发布的《2023AIGC人才洞察趋势》显示,高新技术人才是企业招聘的主旋律,包括模型层的算法师,基础层的数据分析师,应用程序的产品经理等。其中,算法工程师平均薪酬47.5万。IT/互联网/游戏行业对AIGC人才需求度提升了15%以上。

巨变之下,娱乐资本论也在好奇,谁在转行从事AI行业?他们有着怎样的转行经历?AI创业者们又有着怎样的愿景?

最近,资本论采访了几位上述职场人,听了听他们的故事。

其中,有人从互联网大厂跨行为AI开发程序员,决心在“AI+”的时代里开启下一个职场生涯。有人从传媒工作者变成了AI创作的狂热爱好者,称终于找到了实现创意的最好方式。有人从律师、区块链行业转行AI,试图推出可以改变用户生产习惯的AI工具。还有人决心做“AI的iPhone时代”弄潮儿,自己创业,基于大模型做企业应用层的生产力提升。

春江水暖鸭先知,这个行业正在被每一位从业者改变着。这个全新的行业,是打工人最好的选择吗?听听他们的故事。

从互联网大厂到AI开发程序员

我现在是AI开发程序员,工作主要是围绕大语言模型,结合用户的日常场景,做ToC向的AI工具开发。

之前我在一家互联网公司做电商。那会行业热,工资高。2021年,互联网大厂陆续发生垄断、用户隐私泄露等负面新闻,股价开始跌,整个政策都在“脱虚向实”,工作也越来越卷。

2021年,一位朋友问我要不要做人工智能,我就来到了现在的这家公司。

转行要学很多东西,我这么大年纪了,不存在让别人带,都靠自学。转行时,我也制定了系统化的学习路径:先掌握基础概念和专业术语,再研究行业的底层原理、商业逻辑,形成知识体系。

现在,AI产品在井喷式增长,每天都要看新的产品、技术、论文,我最关注的还是国外新开发的AI工具,得有几千款。下半年等国内大模型能大批量商用后,到时AI类工具也会爆发吧。

AI作图 by 娱乐资本论

过去十几年,“互联网+”带来了经济腾飞,现在“AI+”的时代来了。AI以后也会结合各行各业,成为新的基础设施。

我觉得AI下一个发展的重点,一是“知识服务”,比如科大讯飞提出来的“工业知识库”、“企业知识库”,二是“垂直领域小模型”,像法律、医疗、金融模型等。大语言模型应用比较好的方式就是讯飞的1+N结构。即1个通用模型提升用户的通用场景(工作和学习等),N个专业模型提升企业生产制造效率。以后,也会有更多专业的垂直领域模型出现,给企业提供私有化解决方案。

从传媒工作者到AI创作狂热爱好者

我2008年大学毕业后在新疆做传媒工作,这边发展空间大,现在是Prompt工程师和AI创作狂热爱好者,AI在我工作中占比达到了80%。现在很多人说原画师被AI取代,我认为不可能完全取代,只是生产效率的提升,人类的想象力是从人的角度出发的,目前人工智能还没有人性,原画师对场景概念和原创能力以及手上功夫要求极高,大师不会被取代,像上上色的这种流程会被替代。

AI很适合我发散的思维特点,它能让创意工作者迅速找到想要的画面。AIGC在生产力上简直就是掀桌子的革命,以前要各种试,现在能迅速出画。

我今年3月入行,到现在赚了7万元左右,主要渠道是比赛奖金、头像销售、联名分成和企业培训。

我是一家AI绘画类产品比赛的第一个冠军,现在温州元宇宙中心里,挂着我的获奖作品。参加比赛有奖金,也能卖NFT头像。我也和政企合作,通过AIGC打造了新疆本地的IP“赛博楼兰”。现在在筹划本地视觉AI智能算力中心。

注:讲述者供图

我也在新疆大学和石河子大学做了讲座,比如给学商业运营的电商类本科生普及AIGC知识。同时,我也在给企业,做工作流培训。AI彻底改变了我的职业方向。

从律师到产品经理

我之前是律师。律师是乙方工作,手上可能同时对接了十几个客户,每天需要不停的回消息解答问题,改文件,很焦虑。工作太忙,也没有时间关心世界上发生了什么,状态封闭。

今年3月,ChatGPT的讨论度很广,我也一直在看这方面的工作机会,经过朋友介绍来了这家AI公司。

我现在的工作是做法律类的AI产品业务负责人,探索大语言模型能为法律行业人士做些什么。想想如果能通过这款产品,改进法律人的工作流程和方式,还是挺开心的。

这次转行很难,一是做的东西和以前有太大关系,二是行业新,大家都在探索阶段,没有样板可参考。学习方式主要是跟同事请教,看文章,还要公司的内训。

我转行第一看兴趣,第二看能不能学习新东西,工资和职业发展不是最重要的。我之前年薪超百万,现在工资比之前下降了比较多,但整体工作强度也下降了,状态也没那么焦虑了。

我今年31岁,没什么年龄焦虑。你问我担不担心这个职业未来半年内可能会不存在,还是担心的,比如公司会觉得项目没有前途,或技术方向走不通、市场反响不好,我都有可能会失业,但不确定性可能也是这个事情好玩的地方。这些问题都在我能承受的范围内,我喜欢迎接挑战,探索世界。

从区块链到产品经理

我2019年从江西农业大学计算机专业毕业后,到了北京一家区块链公司上班。

一个赛道可以分为探索期、成长期、成熟期和衰退期,我更想去前两个阶段的行业赛道里工作。

2020年,我转行到现在的AI公司。一开始做数字版权方面的创作者经济,实现版权流转的同时,增加创作者的收益。后来,随着公司转型到AIGC,我开始做AIGC(AI绘画)产品,目前是AI绘画的产品总监,主要负责产品规划,比如功能迭代,推出AI绘画、AI实验室、AI大赛等。

现在,我除了工作外还要看大量文章学习AIGC的新知识,试用不同的产品。这个世界上对ChatGPT 最懂的人,也就研究了几个月而已,我们都在同一起跑线上。

AI创业者:大模型的器、术、道

我是一名连续创业者,团队前几年帮大厂做智能客服在政府领域的落地,也做过AI在视频监控方面的应用,比如监管食堂后厨的卫生情况、监控工地安全等。这些都是基于判别式AI,切换到新的领域需要重新训练,成本非常高。

我去年底刚知道ChatGPT时没太当回事,但硅谷的朋友很兴奋,不断给我安利,再加上今年3月听了陆奇的演讲,我才意识到生成式AI有很大的应用空间。如果我想在一个领域奋斗10年赚到钱,除了人工智能,我不知道干什么了。

现在,我和硅谷的专家、还有原来的架构师朋友为核心,组织了30人左右的团队。也有外脑,比如高校的老师。一起进行AI领域的创业。

注:公司一角

我认为大语言模型可以分三个层次来理解:第一层是AIGC,“器”的层面,它是提升内容生成效率的工具。第二层是人机交互,“术”的层面,人和机器之间以后可以用自然语言交互。世界“从所见即所得”进化到了“所言即所得。第三层是“道”的层面,让知识成为生产力。大语言模型LLM可以实现组织内部的知识管理,构建企业的知识管理平台,供业务使用。整个社会,会逐步从“信息时代”迈入“知识时代”。

我的创业项目基于本地化大模型。一方面使用ChatGPT不方便,同时国内可媲美大语言模型的也没出现;另一方面很多组织的数据保密性要求比较高,我们基于大模型进行私有化部署能解决这个需求,提升组织生产力。将组织内部的各类经验转化为诸多模型,实现组织内部的经验传承和分享。

现在的算法基于云端,以后可以用云+端结合。现在不少人手机的算力比PC 还强。现在生成式AI的摄像头是用板卡算法实现,以后可以在前端用通用算法实现。

李飞飞说“现在AI发展还是处于前牛顿时代”。人类学习东西都是先观察后发现,不要太纠结于理论,先做吧。

-END-


👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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