從2022年11月開始，來自OpenAI的ChatGPT以一己之力引起了全球各界對大語言模型的猛烈關注。
截止到2023年4月下旬，工業界多家網際網路公司都推出了類似的大語言模型技術或者相關服務方案，學術界的機構和個人也不斷更新與大語言模型相關的研究進展。
這幾個月以來，但凡對大語言模型稍有關注的人都難免有所觸動，甚至，很多人會感到焦慮。
焦慮的原因大致有兩個方面，一部分是感受到了危機，害怕工作被AI取代。另一部分人在積極尋找AI帶來的機遇，在AI技術日新月異的當下，想要搶占新的賽道。
2023年4月19日，在首屆中國智能應用發展論壇上，中國軟體行業協會智能應用服務分會秘書長、國軟教育研究院執行院長邱欽倫，分享了對於人才培養的觀察和思考。
中國軟體行業協會智能應用服務分會秘書長、國軟教育研究院執行院長邱欽倫
邱欽倫秘書長認為，以ChatGPT為代表的大模型技術是人工智慧領域的一項重大進展，它為AI2.0新紀元的到來奠定了基礎，AI賦能各行各業亦將為每個企業和個人都帶來新的發展機遇。
邱秘書長提出了對於AIGT的思考，認為Al 2.0將重新定義人才。同時，隨著AI技術的發展，還會有助於讓教育回歸其本質。
AI2.0已經帶來了生產力的躍升
談到AI的能力時，邱秘書長特別提到了自然語言編程的概念，AI技術讓所有人都可以成為智能應用開發者。
目前，Github推出了叫Github Copilot的AI編程工具，開發者用自然語言提出需求，AI就能按要求生成需要的代碼，這會使得專業開發者的開發速度大大提升。與此同時，非專業開發者，或者開發經驗不足的人也具備了開發軟體的能力。換言之，它降低了開發者的技術門檻。
AI編程技術已經充分證明了AI技術本身就是生產力的現實。
B站UP主林亦LYi用ChatGPT訓練了一個AI模型，用模型控制《街霸》遊戲角色擊敗了最終Boss。
UP主自述稱，開發過程中的主要代碼都是ChatGPT來完成的，後來配合基於GPT-4技術的Copilot進行了一些更細緻的開發和Debug。
另外，開發過程中還閱讀了很多英文論文，AI在指令下自動翻譯成中文，並將其中的一些專有技術用淺顯易懂的語言解釋，這極大地提高了學習新知識的效率。最終，讓一個不了解強化學習的人，在較短的時間裡開發了一個不錯的模型。
就我本人觀察，從朋友圈裡直接看到的，從朋友隻言片語了解到的情況來看，很多人都已經開始用AI編程工具來直接寫代碼、調Bug和做單元測試了。
我們應該意識到，使用先進AI技術的人，善用AI的人的能力會得到加強，其本身生產力會被放大了。用邱秘書長的話來說，這便是AI2.0在重新定義人才。
AI2.0時代需要重新定義人才
邱秘書長認為，AI2.0重新定義人才，意味著，未來所有崗位都要重新定義所需素質和技能的核心要求。
高盛在一份報告中提到，未來，三分之二的職業會被AI部分取代，其中，受影響最大的分別是辦公室職員、法律工作者、建築工程師、科研工作者。而需要體力勞動或者戶外勞動的工作則基本不受影響。
「AI會部分取代一些人的工作崗位職責」的說法我是這樣理解的。隨著AI帶來的個人生產力的提升，勢必影響到一些人的工作崗位。但在可見的未來，AI還無法完全取代人的智力勞動。
換句話說，AI會取代一部分人，但它也會帶來新的工作機遇。
考慮到現實世界的情況很複雜，需要有專人把需求梳理給到AI模型。這一過程非常複雜，同時，還要負責評估AI反饋結果的可用性。而專門負責這一工作的人叫做提示工程師（Prompt Engineer）。從媒體報導來看，用人市場已經出現了年薪百萬招人的案例。
邱秘書長還提到，隨著AI技術的流行，將來可能人人都需要一個專屬的ChatGPT。會出現負責開發智能應用的開發工程師、負責訓練智能應用模型的訓練工程師、負責規劃產品應用的產品專家，移動網際網路時代的崗位，將來依然會有。
在人人都使用AI技術的未來，科技將改變人的工作方式，企業對人才的要求將會從「以崗位為中心」轉變為「以技能為中心」，「技能」可以替代工業時代的「崗位」，成為人和工作的連接點。
在邱秘書長看來，在大模型技術的幫助下，一個人可以輕鬆具備其他人擁有的專業技能，比如，一位開發工程師用大模型技術也可以做媒體記者做的事情。
隨著個人生產力的提高，可能沒有人會局限於一直只做某一個職業，每個人的職業路徑也會有更大自由空間。
用AIGT思路來助力人才高效培養
邱秘書長在思考像教AI一樣教育學生的可行性。
他認為，GPT從GPT-1到GPT-4的進化過程與大學生的培養過程之間具有一定的可遷移性。或許，可以能用大模型的訓練方法來訓練和培養學生，這便是從AIGC到AIGT（AI Generated Talent）。
邱秘書長介紹了AIGT的主要思路，其核心是用類似RHLF強化學習的方式來培養人才。所不同的是，機器學習是依據人類的反饋來優化語言模型。而人才培養方面，則是用依據專業人士的反饋，來培養符合學校、老師、企業要求的人才。
AIGT的過程中，會考慮社會的實際需求，比如，行業專家、企業專家、市場崗位對人才的實際需求，而這些需求會影響人才的培養過程。
人才培養過程會通過比賽等活動來豐富實踐知識，通過企業實戰來鍛鍊實用技能，通過親身體會來積累經驗。最終，培養出既有知識儲備，技能過硬，履歷豐富的人才。
AI的三要素分別是數據、算法和算力，由於AI是模仿人而誕生的，在原理、模型方面有很多相似之處。邱秘書長認為，訓練用的數據就好比人的經驗，訓練出的模型就好比人總結出來的規律，有了模型之後的人，就好比總結了規律的人一樣，提升處理新問題的能力。
除了AIGT這種人才培養的新思路，一些人還在思考AI技術本身對於教育方式、教育效率的改變。當我把這一問題拋給了GPT-4，它給出了這樣的回答。
未來，AI在教育的具體操作層面將發揮怎樣的作用呢？
個性化教育資源或許也是一種因材施教；在線解答、智能輔導學生，可以幫助學生答疑解惑；跨學科整合或許能激發更多創新；最後，AI的低成本優勢將有助於提高教育的公平性。
邱秘書長認為，AI2.0對教育的影響非常大。當每個人都有一個隨時隨地可用的強大知識庫，人就不需要知識灌輸型的教育了，這會讓教育回歸到傳道授業解惑的原本形態。當繁瑣的東西交給機器去，於是，人會有更多時間學習感興趣的內容。
顯然，AI技術的發展對於人才培養會有巨大幫助。