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举几个例子:
- 设计师:以前设计师要从画草稿开始,现在可以让大模型先生成10个草稿,设计师再根据自己的创意修改、优化,最后做出更优质的作品。所以未来的设计师,不能只懂画图,还得懂“怎么引导模型出好草稿”“怎么优化模型的作品”,核心能力从“画图”变成了“创意决策”。
- 教师:以前老师要花很多时间批改作业、讲基础知识点,现在大模型能自动批改作业(比如数学题判对错、作文改语法),还能给学生讲“什么是勾股定理”。老师就不用再做这些重复工作,转而聚焦“教学生怎么思考”——比如带学生用大模型做科研项目,教学生“怎么判断大模型说的对不对”,核心能力从“讲课”变成了“思维训练和情感引导”。
- 医生:以前医生要花时间查病历、回忆病症,现在大模型能根据患者的症状和病史,给出初步诊断建议。但最终要不要做手术、开什么药,还得靠医生结合自己的临床经验判断。所以未来的医生,要学会“参考模型的建议,同时用自己的经验做决策”,核心能力从“记病症”变成了“综合判断”。
第三类:新增型岗位——围绕大模型的研发、运营、治理,会出现一批新工作
大模型要想正常运行,需要有人研发、维护、监管,这就会诞生很多以前没有的职业。
比如:
- AI训练师:负责给大模型找优质数据、调整训练方法,让模型更聪明。比如模型识别错误时,AI训练师要分析原因,补充更多数据让模型改正。
- AI伦理审核员:检查大模型有没有“偏见”“不安全的内容”,比如模型会不会对某个群体有歧视,会不会生成有害信息。如果有问题,要督促团队修改。
- 智能体运维工程师:负责维护自主智能体的运行,比如自主智能体卡住了、出错了,工程师要排查问题、修复漏洞,确保它能正常帮人干活。
据行业里的人预测,到2030年,全球因为大模型新增的岗位会超过1000万个,所以未来会有很多新的就业机会。
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2. 对教育体系的“革新”:从“教知识”到“教能力”
咱们上学时,老师在台上讲、学生在台下听,考试考的是“记住了多少知识点”。未来有了大模型,这种模式会被彻底改变——教育的重点不再是“传递知识”,而是“培养核心能力”。
一方面:大模型当“知识工具”,老师聚焦“能力培养”
以后学生不用再死记硬背知识点了——比如想知道“光合作用的原理”,不用等老师上课讲,直接问大模型,模型会用通俗的语言、图片甚至动画讲清楚;想练数学题,大模型能根据学生的薄弱环节(比如“几何证明题不行”)生成专项练习题,还能批改讲解。
老师的工作会从“讲课”变成“教学生怎么用知识、怎么思考”:
- 比如带学生做科研项目:让学生用大模型找资料、分析数据,老师引导学生思考“怎么设计实验”“怎么解读数据结果”,培养科研思维。
- 比如教学生辨别信息:大模型有时候会“胡说八道”(比如编造不存在的文献),老师要教学生“怎么查资料验证模型说的对不对”,培养批判性思维。
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