我預(yù)測(cè)云供應(yīng)商的服務(wù)需求將在2024年出現(xiàn)增長(zhǎng)。我也曾預(yù)測(cè)，鑒于人工智能生成技術(shù)的發(fā)展以及該技術(shù)運(yùn)行所需的資源，云供應(yīng)商的服務(wù)需求將在2024年出現(xiàn)增長(zhǎng)。現(xiàn)在，主流出版物也發(fā)出了類似的聲音。我們都同意，生成式人工智能將會(huì)飛速發(fā)展，因此云計(jì)算也會(huì)隨之飛速發(fā)展。

與市場(chǎng)上的任何變化一樣，有些人會(huì)抓住新機(jī)遇，有些人會(huì)被甩在后面。最近，我收到了許多關(guān)于支持云驅(qū)動(dòng)的生成式人工智能的職位將是什么樣子的問題。更重要的是，您如何利用個(gè)人優(yōu)勢(shì)？

讓我們來探討一些可能出現(xiàn)的新角色，以及您如何自我定位以勝任這些角色。

人工智能云架構(gòu)師

對(duì)設(shè)計(jì)和優(yōu)化云架構(gòu)以支持人工智能生成式工作負(fù)載方面的專業(yè)人才的需求將是巨大的。我是怎么知道的？我們現(xiàn)在沒有足夠的云架構(gòu)師，而且由于缺乏相關(guān)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)決策偏差，并已經(jīng)開始造成損失。

公司將需要訓(xùn)練有素、經(jīng)驗(yàn)豐富的云架構(gòu)師，他們需要了解人工智能系統(tǒng)是如何工作的，以及如何發(fā)揮現(xiàn)有云端系統(tǒng)的良好作用。如果您對(duì)此感興趣，您需要接受培訓(xùn)，了解云計(jì)算是如何運(yùn)行的，生成式人工智能服務(wù)所使用的具體技術(shù)，如數(shù)據(jù)、知識(shí)模型、API和其他形式的集成等等，以及如何確保人工智能系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、安全性和性能。

人工智能數(shù)據(jù)工程師

人工智能和數(shù)據(jù)專家能夠管理和預(yù)處理用于訓(xùn)練人工智能生成模型的大型數(shù)據(jù)集。眾所周知，人工智能系統(tǒng)依賴高質(zhì)量、高準(zhǔn)確度的數(shù)據(jù)。人工智能數(shù)據(jù)工程師確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、實(shí)施管道并優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索。他們更關(guān)注數(shù)據(jù)操作，但了解人工智能系統(tǒng)是如何工作（包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)）的至關(guān)重要。

該職位需要具備數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集成以及人工智能系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的方式等方面的出色的工作理論知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。該職位還需要了解數(shù)據(jù)整理、質(zhì)量、安全和治理等方面的知識(shí)。我認(rèn)為，大多數(shù)人工智能數(shù)據(jù)工程師將來自數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方面，而不是人工智能方面。

人工智能模型管理員

這些人員為特定應(yīng)用策劃和選擇最相關(guān)、最有效的人工智能生成模型。他們需要深入了解人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展，包括最有用的第三方工具以及如何簡(jiǎn)化模型。

同樣，這更側(cè)重于運(yùn)營(yíng)。這也需要專業(yè)的運(yùn)營(yíng)技能，而大多數(shù)現(xiàn)有的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)成員都不具備這些技能。這些人員可能來自數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)部門，但深厚的人工智能經(jīng)驗(yàn)必不可少。

人工智能倫理學(xué)家

是的，這是一個(gè)問題。由于人工智能潛在的倫理影響，人工智能倫理學(xué)家在確保企業(yè)負(fù)責(zé)任地使用人工智能方面至關(guān)重要。他們的職責(zé)將包括評(píng)估和減輕云系統(tǒng)中這些新的生成式人工智能系統(tǒng)的隱私問題和潛在的社會(huì)影響。

該職位可能來自許多不同的領(lǐng)域。他們可能主要是非技術(shù)性角色。我認(rèn)為，許多人將具有商業(yè)道德背景，但了解技術(shù)將是這一角色的重要組成部分，即使現(xiàn)在還不了解。

人工智能培訓(xùn)師

這些人員專門從事生成式人工智能模型的微調(diào)和優(yōu)化工作，不能與人工智能培訓(xùn)人員混為一談。具體來說，他們與數(shù)據(jù)科學(xué)家或其他領(lǐng)域?qū)＜液献鳎瑸樘囟ㄈ蝿?wù)準(zhǔn)備模型，并提高其性能和準(zhǔn)確性。

人工智能業(yè)務(wù)戰(zhàn)略家

人工智能領(lǐng)域的首席技術(shù)官或?qū)I(yè)人士能夠在人工智能技術(shù)能力和業(yè)務(wù)目標(biāo)之間架起一座橋梁。他們的職責(zé)是確定人工智能部署的契機(jī)，制定戰(zhàn)略并管理人工智能項(xiàng)目，以推動(dòng)業(yè)務(wù)取得成果。

這些人中的大多數(shù)都來自IT領(lǐng)導(dǎo)崗位，具有一定的技術(shù)背景。他們可能曾經(jīng)是項(xiàng)目負(fù)責(zé)人或?yàn)槭紫畔⒐俟ぷ鬟^。他們需要兼收并蓄的技能才能取得成功。

我想我還遺漏了其他一些重要的職位，但它們很可能是這里所列職位的衍生品。如果這些角色中的任何一個(gè)會(huì)是一個(gè)很好的職業(yè)發(fā)展方向，那么就朝著這個(gè)方向進(jìn)行培訓(xùn)。同時(shí)，在現(xiàn)有的或新的工作崗位上為自己定位，以便在這些崗位出現(xiàn)空缺時(shí)能夠進(jìn)入這些崗位。鑒于供不應(yīng)求，至少在最初幾年，這些工作的薪水會(huì)很高。

原文標(biāo)題：The new high-paying jobs in generative AI

原文作者：David Linthicum