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人工智能发展对就业市场的影响及对策分析(形势政策论文)

Answer

以下是关于人工智能发展对就业市场的影响及对策的分析:

影响

  • 带来工作场所的变化,如提高生产力,但也存在增加工作场所监视、偏见和岗位置换的风险。
  • 预计会使劳动力市场发生显著变化,多数工作的改变速度可能比人们预想的慢。
  • 具有像电力或互联网一样的巨大影响力,能在多种场景应用,有推动经济增长和创造就业的巨大潜力。

对策

  • 制定原则和最佳实践,以减轻人工智能对工人的危害,例如解决岗位置换、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。
  • 为工人提供指导,防止雇主对工人补偿不足、不公平评估工作申请或侵犯工人组织的能力。
  • 制作关于人工智能对劳动力市场潜在影响的报告,并研究和确定加强联邦对面临劳动中断(包括来自人工智能)的工人的支持的选项。

总之,人工智能的发展既带来了机遇也带来了挑战,我们需要采取相应的对策来平衡其对就业市场的影响。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

[title]拜登签署的AI行政命令_2023.10.30Advance the responsible use of AI in healthcare and the development of affordable and life-saving drugs.The Department of Health and Human Services will also establish a safety program to receive reports of—and act to remedy – harms or unsafe healthcare practices involving AI.Shape AI’s potential to transform education by creating resources to support educators deploying AI-enabled educational tools,such as personalized tutoring in schools.Supporting WorkersAI is changing America’s jobs and workplaces,offering both the promise of improved productivity but also the dangers of increased workplace surveillance,bias,and job displacement.To mitigate these risks,support workers’ ability to bargain collectively,and invest in workforce training and development that is accessible to all,the President directs the following actions:Develop principles and best practices to mitigate the harms and maximize the benefits of AI for workers by addressing job displacement; labor standards; workplace equity,health,and safety; and data collection.These principles and best practices will benefit workers by providing guidance to prevent employers from undercompensating workers,evaluating job applications unfairly,or impinging on workers’ ability to organize.Produce a report on AI’s potential labor-market impacts,and study and identify options for strengthening federal support for workers facing labor disruptions,including from AI.Promoting Innovation and CompetitionAmerica already leads in AI innovation—more AI startups raised first-time capital in the United States last year than in the next seven countries combined.The Executive Order ensures that we continue to lead the way in innovation and competition through the following actions:

文章:Sam Altman|智能时代

[title]文章:Sam Altman|智能时代[heading2]原文As we have seen with other technologies,there will also be downsides,and we need to start working now to maximize AI’s benefits while minimizing its harms.As one example,we expect that this technology can cause a significant change in labor markets(good and bad)in the coming years,but most jobs will change more slowly than most people think,and I have no fear that we’ll run out of things to do(even if they don’t look like “real jobs” to us today).People have an innate desire to create and to be useful to each other,and AI will allow us to amplify our own abilities like never before.As a society,we will be back in an expanding world,and we can again focus on playing positive-sum games.Many of the jobs we do today would have looked like trifling wastes of time to people a few hundred years ago,but nobody is looking back at the past,wishing they were a lamplighter.If a lamplighter could see the world today,he would think the prosperity all around him was unimaginable.And if we could fast-forward a hundred years from today,the prosperity all around us would feel just as unimaginable.

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

extraordinary potential to transform our society andeconomy.22It could have as much impact aselectricity or the internet,and has been identified as one of five critical technologies in the UKScience and TechnologyFramework.23As AI becomes more powerful,and as innovatorsexplore new ways to use it,we will see more applications of AI emerge.As a result,AI has ahuge potential to drivegrowth24and createjobs.25It will support people to carry out their existingjobs,by helping to improve workforce efficiency and workplacesafety.26To remain worldleaders in AI,attract global talent and create high-skilled jobs in the UK,we must create aregulatory environment where such innovation can thrive.

Others are asking
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
大模型时代组织和个人面临的挑战和应对策略是什么?
在大模型时代,组织和个人面临着以下挑战和应对策略: 挑战: 1. 算力投资风险:大规模算力投资使公司转变为重资产模式,可能影响公司估值和投资人收益。获取高性能算力成本高昂,包括 GPU 价格及后续部署、运营、调试和使用成本。 2. 估值泡沫风险:创业公司为抬高估值规避算力风险,可能成为突破的绊脚石,类似荷兰郁金香泡沫,当风口过去,真实收入将成为关键指标。 应对策略: 1. 对于创业公司: 挖掘新的价值点,如探索大模型在不同领域的应用,或开发中间层服务,如训练、数据处理、算力服务等。 避免盲目追逐原创大模型,根据自身情况选择合适的发展路径,如套壳开源大模型或拼装大模型时注重创新和突破。 2. 对于投资人: 保持独立判断,不人云亦云,吸取以往经验教训,专注于更有创意和机会的公司或项目。
2025-03-28
论文改写降重
以下是关于论文改写降重的相关信息: 在论文写作领域,AI 技术的应用正在迅速发展,为论文改写降重提供了多种辅助。以下是一些常见的方法和工具: 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,有助于提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 辅助写作方面: 一些专门的辅助写作工具,如论文改写降重工具,可以帮助文章降重和去除“AI”味。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,需要注意的是,使用 AI 生成的内容应仔细甄别。
2025-04-15
我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
我要写论文,需要用什么ai工具‘
在论文写作中,以下是一些常用的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅检查语法和拼写,还具备一定排版功能,可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件简化过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化生成文档,适用于商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择合适的 AI 文章排版工具需考虑文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-04-14
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
生成论文第一章的绪论
以下是关于生成论文第一章绪论的相关内容: 首先,确定整个论文的大纲目录。如果有老师提供的示例报告,可以直接截图并用手机识别获取目录。 其次,确定整体的语言风格和特色。一般来说,论文的语言风格应是“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。可以将范文交给 Claude 2 总结语言风格,但注意不要过于限制 GPT4,否则可能影响生成效果。 然后,让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容。通过在 workflow 中设置循环结构,在其生成一段章节内容后,经同意再进行下一章节,否则重新生成。 此外,在生成内容前,需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再撰写。这是较难的部分,可能需要不断尝试和迭代。若遇到困难,可向星球和群聊中的大佬求助。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,并做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-04-14
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结: 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格,如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子,例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略,并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法,包括个性化的风格(Personality)、给参考或一定的逻辑结构(Example Inquiry)、从多个角度思考(Multiple Angles)、总结概括(Summarize)、使用区分符号(Separator)、明确能力或者角色(Capacity and Role)。 4. 对于大多数实际应用,建议专注于经过调整的指令语言模型,使用时要给清晰的指令,如指定文本的语气、要求集中讨论的内容,甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文,如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文,但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
AI就业
以下是关于 AI 就业的相关信息: AI 就业市场: 1. 求职者要做好信息甄别,除了参考 boss 直聘的招聘评价,还应提前在脉脉等平台收集公司的其他信息。 2. 部分企业搞不懂 AI 能带来的价值,求职者若有咨询和商业化思维,能帮助公司厘清业务增长机会,则可以与这类企业交流。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,招聘市场上的岗位职责和任职要求也各异,未来会逐渐统一标准,这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的,业务创新也很重要,比如找到细分场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。 AI 求职者所需技能: 1. 核心技能包括产品设计与开发(如产品设计、规划、用户需求分析、交互设计、用户体验、开发、逻辑思维、测试、功能规划、创新、策划等)、人工智能与技术(如人工智能、NLP、AIGC、AI 技术、AI 产品设计与规划、大语言模型、云计算等)、市场与用户研究(如竞品分析、用户调研、市场分析、需求分析、洞察等)、沟通与协作(如沟通能力、跨部门与团队协作、执行力等)、分析工具与方法(如 SPSS、学习能力、创新与思维、审美等)。 2. 非核心技能包括技术与开发(如数据库、技术规划、OpenCV、ERP、产品经理、需求文档、ASR、Mysql、Hadoop、Spark、数据结构、处理、软件开发、Python、SQL 等)、数据分析与人工智能(如行业动态、医疗知识图谱、数据质量、算法开发、模式识别、Kafka、洞察、分析、推荐算法等)、市场营销与销售(如市场洞察、营销、调研、功能设计、自驱力、协调能力、资源协调等)、管理与沟通(如管理、产品生命周期管理、需求管理、英语等)。
2025-03-28
ai就业
以下是关于 AI 就业的相关信息: AI 就业市场: 1. 求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下公司是否靠谱。 2. 部分公司未搞懂 AI 能为自身带来的价值,只是跟风要做 AI,求职者需有咨询和商业化思维,帮助公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,招聘市场上对其岗位职责和任职要求也不同,未来会逐渐统一标准,这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的,还需业务创新,找到细分场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。 AI 求职所需的技能: 1. 核心技能包括产品设计与开发(如产品设计、规划、用户需求分析、交互设计、用户体验、开发、逻辑思维、测试、功能规划、创新、策划等)、人工智能与技术(如人工智能、NLP、AIGC、AI 技术、产品设计与规划、大语言模型、云计算等)、市场与用户研究(如竞品分析、用户调研、市场分析、需求分析、洞察等)、沟通与协作(如沟通能力、跨部门与团队协作、执行力等)、分析工具与方法(如 SPSS、学习能力、创新与思维、审美等)。 2. 非核心技能包括技术与开发(如数据库、技术规划、OpenCV、ERP、产品经理、需求文档、ASR、Mysql、Hadoop、Spark、数据结构、处理、软件开发、Python、SQL 等)、数据分析与人工智能(如行业动态、医疗知识图谱、数据质量、算法开发、模式识别、Kafka、洞察、分析、推荐算法等)、市场营销与销售(如市场洞察、营销、调研、功能设计、自驱力、协调能力、资源协调等)、管理与沟通(如管理、产品生命周期管理、需求管理、英语等)。
2025-03-07
告诉我211本科人工智能毕业一志愿考研结果不理想,很可能被调剂到一个双非院校,请给我在就业方面一个合适的方向(包括但不限于大学老师、大厂、中小厂、国企、考公考编、选调生等)
对于 211 本科人工智能专业毕业,考研一志愿结果不理想可能被调剂到双非院校的情况,在就业方面可以有以下几个方向: 大学老师:如果您有继续深造的意愿,在研究生阶段取得优异成果,未来仍有机会进入高校任教,但可能相对较难进入重点高校。 大厂:大厂通常对学历和能力都有较高要求。虽然您的研究生院校可能是双非,但如果在研究生期间积累丰富的项目经验、具备扎实的专业技能,仍有机会进入大厂。 中小厂:中小厂对于学历的要求相对宽松,更注重实际能力。您可以在中小厂获得更多实践机会,积累工作经验,为未来的职业发展打下基础。 国企:国企的稳定性较高,对于学历的要求也相对灵活。您可以关注国企的招聘信息,寻找与人工智能相关的岗位。 考公考编:公务员和事业单位的工作稳定性强,一些与科技、信息化相关的部门可能会招聘人工智能专业的人才。 选调生:如果您符合选调生的选拔条件,可以尝试通过选调生途径进入政府部门工作。 总之,无论选择哪个方向,都需要在研究生期间不断提升自己的专业能力和综合素质,增加就业竞争力。
2025-03-03
AI有哪些就业方向,要求分别是什么
AI 的就业方向主要包括以下几种: 1. 产品经理:负责 AI 相关产品的规划、设计和推广。要求具备对市场需求的敏锐洞察力、良好的沟通协调能力以及一定的技术理解能力。工作地点如北京、上海等地,薪酬范围较广,从 30 70k 不等,工作年限要求从经验不限到 5 10 年,学历通常要求本科。 2. AI 应用架构岗:专注于 AI 技术在特定领域的应用架构设计。例如在杭州的金融城商行,要求 3 5 年工作经验,统招本科学历,薪酬为 40 60k·13 薪。 需要注意的是,不同企业和岗位对具体的技能和经验要求可能会有所差异。
2025-02-28
关于从事ai的就业前景
以下是关于从事 AI 就业前景的相关信息: 在 AI 时代,技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。因为 AI 虽能输出代码,但无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力,所以技术就业市场会为能融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。 对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者,需重新思考职业生涯规划,可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来,带来挑战的同时也提供新机遇。技术专业人士关键在于理解并适应变化,发展不可替代的技能,在新生态中找到位置。 在就业方面: 1. 学生和应届毕业生:可通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估兴趣和技能,选择职业路径并制定规划,还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源提升技能。 2. 职场新人和职业转换者:职场新人能制定职业发展计划,明确短期和长期目标。希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者,可获得详细转型路径和必要技能培训资源。 3. 企业:可利用产品评估应聘者 AI 技能水平,选择合适候选人,为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议,培养内部 AI 人才,为员工制定个性化职业发展计划,提升员工职业满意度和留任率。 4. 教育机构:可将相关产品作为学生职业指导一部分,帮助了解职业机会和发展路径,提升就业率,还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置,提供针对性 AI 技能培训。 5. 职业咨询师:可使用产品为客户提供更精准职业规划建议和技能评估,基于产品提供的市场数据和职业趋势分析,为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外,AI 就业市场存在一些情况: 1. 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别,除看招聘评价,还要提前收集其他信息。 2. 部分企业未搞懂 AI 能带来的价值,求职者要有咨询和商业化思维,帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理定位不同,岗位职责和任职要求也不同,会逐渐统一标准,这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会,目前应用层机会在“AI+行业”,只懂 AI 或行业是不够的,业务创新也很重要。
2025-02-10
学习ai以后就业前景如何
学习 AI 以后的就业前景较为乐观,但并非绝对。 人工智能领域存在许多高薪工作岗位,如数据科学家、机器学习工程师等。掌握 AI 技术能够在这些岗位上获得不错的收入,且 AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用,这增加了就业机会和职业发展的可能性。 然而,能否在该领域赚钱取决于多种因素。个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解等都至关重要。仅仅学会基础知识可能不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。 对于学生和应届毕业生而言,通过相关产品可以了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估自身兴趣和技能,选择合适的职业路径并制定规划,还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源以提升技能。 对于职场新人和职业转换者,可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划,明确短期和长期目标。对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者,能获得详细的转型路径和必要的技能培训资源以顺利转型。 企业可以利用相关产品评估应聘者的 AI 技能水平,选择合适的候选人,为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议,培养内部 AI 人才。 教育机构能将相关产品作为学生职业指导的一部分,帮助学生了解 AI 领域的职业机会和发展路径,提升就业率,还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置,提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师可以使用相关产品为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估,提升咨询服务质量和效率,并基于产品提供的市场数据和职业趋势分析为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外,AI 已经在许多领域带来了重大进步和效率提升,未来还有巨大的发展潜力,有望创造更多的就业岗位和推动经济增长。但这只是开始,随着 AI 变得更强大以及创新者探索新的应用方式,将会有更多的 AI 应用出现。
2025-02-10