从事AI行业，未来好找工作吗

[title]刘海：「AI提示词工程师」の见解和经验分享[heading1]二、入门第一步：AI提示词工程师[heading2]三）这玩意稳定吗？好找工作吗？长久吗？再举个例子：我此刻我的程序需要链式操作，提示词环环相扣，我的某一个环节我只要一个JSON的响应，需要根据上一步的输出，根据用户的输入等等，这个Prompt的结构顺序也会对模型的输出造成一定的影响，我如果全部交给AI生成，是一件可能会增加工作量的事情，而且你要求ChatGPT输出的Prompt按照什么模板输出，它一定是最好的模板吗？最优解是什么？没有办法量化比较，所以我认为短期内，Prompt工程师还是有比较大的需求的。但是，Prompt应该是作为每个人的一项技能，是一种表达整合能力，而不要指望它是一个长久稳定的独立岗位。Q：所以好找工作吗？A：好找，现在（2023.8月）来说还是供不应求，而且会越来越多，主要是这个AI和各种跨领域结合的可能性比较大，由于ChatGPT是一种通用领域的大模型，啥都能做，但是做不精，普通人不会利用来结合自己的业务，目前来说，还是处于想象力仍然是上限，而不是技术限制为上限。Q：什么时候加入最合适？A：现在。

在AI时代，技术专业人士需要发展那些AI难以替代的技能。这包括团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。AI虽然可以输出代码，但它无法建立团队、跨越文化界限进行交流，或者激发团队的创造力。技术就业市场将始终为那些能够融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。同时，对于那些从事现在可能面临被AI取代风险的工作的技术工作者来说，他们需要重新思考自己的职业生涯规划。这可能意味着学习新技能，或者转向那些更需要人类特质的工作领域。[heading3]结语[content]总的来说，生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来。它既带来了挑战，也提供了新的机遇。对于技术专业人士来说，关键在于理解并适应这一变化，发展那些AI无法替代的技能，并在新的技术生态中找到自己的位置。随着AI技术的不断发展，我们将进入一个更加智能化、高效的未来，但同时也需要更加注重人类的创造力和创新能力。

大型语言模型有时候会算错小学数学题，因为它们主要是基于语言理解和生成，而不是专门设计来进行数学计算的。语言模型是通过大量的文本数据进行训练的，这些数据主要是自然语言，而不是数学公式和计算。因此，语言模型在处理数学问题时，更多地依赖于模式识别和文本生成，而不是实际的数学计算。这就导致它们在处理一些简单的数学问题时，可能会出现错误。[heading1]问题十七、学了AI就能赚钱吗？[content]学了AI有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了AI技术，可以在这些岗位上找到工作，获得不错的收入。此外，AI技术在各行各业都有应用，比如金融、医疗、制造业等，掌握AI技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而，是否能赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还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。一人前行有时跑的很快，但一群人前行，会走的很远。欢迎你加入我们的社区，共同学习，共同进步。[heading1]