SenseTime Intelligent Industry Research Instituteの所長であるTian Feng氏は記者団に対し、AIは短期的に一部のコンテンツ制作職のスキルに影響を与えるだろうと述べ、画家を例に挙げると、若手画家は主に比較的単純な基礎作業に従事しており、ツールの統合により、高度な設計作業を完了した上級塗装担当者がプロジェクトの指揮官となり、複合的なスキルを備えた人材を置き換えるのは困難です。表面的にはキャリアパスに影響を与えますが、実際には仕事の始め方が変わり、将来の画家は AI の描き方と使い方を学ばなければなりません。 AIの本質は人材を排除することではなく、人間の生産ツールを革新することです。ペンの使用、ソフトウェアの使用、AI の使用に至るまで、アーティストはツールの進化です。
李梅氏のAIの「家畜化」は3つのステップに分けられる。 「最初は、AI レタッチャー兼品質検査官になりました。」と Li Mei 氏は言い、人間がニーズを表現すると、AI は短く、平坦で、迅速な結果を与えることができ、その絵は確かな基本スキルを備えた「ネットの有名人の顔」に似ていると述べました。それが、AI が短期間で若手の画家を置き換えることができる理由です。
第 2 ステップでは、リー メイが自分の作品を AI にフィードします。そのフィードバックは彼女のスタイルを備えた素晴らしい作品であり、この作品に慣れている人には、作者が機械なのか人間なのか識別できないでしょう。リー・メイは、この段階で AI が自分のパートナーになったと信じています。
第 3 部では、Li Mei がアウトラインとアイデアを作成し、AI によって実現されました。かつて彼女は、2つの異なる国と時代の画家のスタイルを組み合わせて、過去の美的価値をはるかに超えるアインシュタインの肖像画を作成しました。逆に、美術史を理解していない人は、AI を使って自転車、バイク、スケートボード、スキーに乗っているアインシュタインを描くことしかできません。
陳希燕氏は、多くの人は十分な想像力を持っておらず、想像力の基礎は十分な専門知識であると述べた。 AI の背後には膨大な知識ベースがあり、それを活用できるのは専門知識だけです。
リー・メイさんは、心理状態が様子見、失望、絶望からバランスを取り戻す状態に変化したと語った。 AI を支援することから、AI と連携して、AI を習得しようとすることまで。次のステップでは、人材市場に戻り、AI ペインターとペインティング プロンプト エンジニアのポジションに応募する予定です。
, プロンプトワードとは、出力結果が人間の期待を確実に満たすように、ChatGPT などの一般および業界の AI 大型モデル向けのプロンプトワード命令の設計と改善を指します。
AI が新しい生産ツールであるとすれば、このツールを使いこなすのは人間のスキルです。 ChatGPT などの大規模な言語モデルの場合、対話方法は主にダイアログ ボックスの入力に基づいています。したがって、このスキルは、AI とチャットし、常に AI に質問しているように見えますが、その本質は、人間の言語を AI の言語に翻訳し、AI の言語と人間の言語の間のギャップを埋めることであり、人間とコンピューターの相互作用の「ラストマイル」でもあります。 。
Baitu Biotech は、ライフ サイエンス プラットフォーム企業であり、その AI 大型モデル「xTrimo」は、ユーザーが指定したパラメーターと機能に従って、さまざまなタンパク質、細胞機能、疾患シナリオに対するソリューションを提供し、大学、製薬会社、企業のライフ サイエンス研究者の研究開発の向上を支援します。効率。大規模なモデル開発者として、チームは即時単語スキルのトレーニングや、関連する人材の採用にも取り組んでいます。
Baitu Shengke の CTO である Song Le 氏は、ChatGPT の人間とコンピュータの対話と比較すると、ライフサイエンスの大規模モデルにおける人間とコンピュータの対話は明らかに困難であり、そのプロンプトワードには人間の言語だけでなく、英語と文字. AI が完全なタンパク質を生成できるようにするには、複数回の命令が必要です。
Song Le 氏は、現時点では、開発者はプロンプト ワード エンジニアリングを使用して大規模なモデルをトレーニングする必要があると述べ、その結果、マシンによって生成されたコンテンツが人間の指示と一致し、それによって人間とコンピュータの対話の敷居が下がると述べました。このため同社は、ビジネス側の言語を可能な限りマシン側に翻訳するプロテイン生成エディターも開発した。
ここでエンジニアに注意していただきたいのは、いくつかの大きなモデルを試してみるだけという単純なものではありません。 Song Le 氏の見解では、この分野のプロンプト ワード エンジニアは生命科学と人工知能アルゴリズムの両方を理解している必要がありますが、人材市場ではそれが非常に不足しており、そのため多くの雇用主が高額の給与を提示しています。現在、同社は主に社内でトレーニングを行っており、ライフサイエンスエンジニアとアルゴリズムエンジニアの 2 種類の人材を採用し、共同で学際的なチームを開発および構築しています。
もちろん、即効性のある言葉が全能であるわけではなく、「呪文」も失敗します。
楊朔氏は、さまざまな業界でAIGCが導入されることで、プロンプトワードエンジニアという職業はなくなるかもしれない、なぜなら、さまざまな業界のビジネスパーソンがプロンプトワードエンジニアリングを習得できれば、プロンプトワードエンジニアリングは基礎的なスキルになるからだと述べた。リー・メイがいくつかの古典的な即語を覚え始めたときと同じように、それはマスターのアイデアを再現するためでしたが、最終的には彼女自身のアイデアを使用して AI データベースを駆動したいと考えました。
Tian Feng 氏は、「プロンプトワードは AI を操作するための基本スキルです。その役割をあまり誇張しないでください。AIGC 時代における人間とコンピューターの相互作用のためのインターフェイスにすぎません。国内外の開発者の努力により、大きなモデルは人間とコンピュータの対話の効率と効率を徐々に向上させますが、開発効率、プロンプトワードの機能も弱まります。同時に、業界のニーズの進化に伴い、現在一般的に普及している基本的な機能とは異なる、プロンプトワードの効率性と専門性がますます強化されるでしょう。
AIのせいで私は二度失業した
出典：「経済観察者」（ID：eeo-com-cn）、著者：沈宜蘭
＃＃ 序章
**一|| ジュニア アーティストが商業イラストを描くのに 3 ～ 5 日かかりますが、AI は数秒しかかかりません。文勝図、土生図) プロフェッショナル パッケージ 月額 60 ドル。 **
**Ⅱ|| 業界で独占的な地位にある大企業は、民営化に向けて大規模なインダストリ モデルを購入したり、コストが高く、トレーニング サイクルが長く、インダストリ モデルの技術を自社で開発したりすることになります。そうした企業もAIGCへの関心はより慎重になるだろう。不明確な方針のために様子見を選択する別のカテゴリーの企業もある。 **
**三|| AI の背後には膨大な知識ベースがあり、専門知識がなければそれを活用できません。 **
**四|| AI の習熟度によっても、人々が AI を使用する能力が大きく決まり、機会を察知した人はこのスキルを学び始めます。 **
AI のせいで、リー・メイさん（仮名）は 2 回連続で職を失いました。
「残念ですが、今月6日には忘れずに会社に来て退職手続きをしてください。一日も早く納得のいく仕事ができることを祈っています」。 AIGC（生成型人工知能）の導入から2か月後の2023年5月初旬、深センのアートコンセプトデザイン会社はオリジナルの画家の解雇を開始した。
リー・メイさんもその一人で、江西科学技術師範大学美術学院を卒業し、画家として活動して4年目です。彼女によると、同社の美術原画チームの10人のうち8人が解雇され、残りの2人は減給されたという。他のプロジェクト チームのアーティストは AI ツールを学ぶ必要があり、評価に含まれていました。
解雇された後、李美さんはグラフィックデザイナーとして小規模起業家チームに参加しましたが、上司はゲームアプリをデザインするために9枚のカードが必要で、イラストのデザインに1枚のカードに1,000元支払われ、合計支払額は9,000元でした。
絵を完成させる前に上司から解雇されたこと、もう一つの理由は、プロジェクトが急いでいて描画に AI を使用することにしたことです。
ChatGPTの登場以来、AIGC（生成型人工知能）に対する世論の注目は冷めつつあり、単なる巨人間の競争であり、まだまだ一般人には遠い存在のようです。しかし実際には、中国の経営者の間で徐々に利用され始めており、人員配置の変更が密かに引き起こされており、画家、ニューメディア運営、営業などの一部のホワイトカラーグループはAIのせいで職を失ったり、配置転換されたりしている。 。
その影響はまずコンテンツ制作業界に現れます。求人ソフトを開くと、AI絵師、AIビデオクリップ、AI絵描きの求人を募集している企業もあり、地下鉄の駅のポスターや商品広告もAIで生成され始めている。ライフサイエンスや金融など、より専門的な分野でも導入ペースが加速しています。
緊迫した経済環境により、企業経営者は新しいテクノロジーの導入を加速する必要に迫られています。 ChatGPT や Midjourney に代表される AIGC ツールは包括的で使いやすく、一部の若手ホワイトカラーの仕事を置き換えることもでき、彼らにとっては「命を救うわら」のようなものです。上司たちは本来のプロセスにAI適用の余地を見つけようとしているが、テクノロジーが完璧ではなく、状況が不透明な状況では「行き過ぎ」てしまうのではないかと懸念している。
遠くに見える最先端のテクノロジーが突然「近づいてくる」と、抵抗を持つ人もいれば、この新しい制作ツールを受け入れ、このツールを制御するためのスキルを学び始める人もいます。知らず知らずのうちに、AI の代替によっていくつかの雇用が生まれ、上司や出稼ぎ労働者は正気を失い、チャンスも到来しました。
AI が労働者を打ち負かそうとしている
「私はAIに殺されたようです」と2回連続で失業を経験したリー・メイさんは語った。
若手画家が商用イラストを描くのに 3 ～ 5 日かかりますが、AI には数秒しかかかりません。 図) プロフェッショナル パッケージ 月額 60 ドル。
仕事では、アーティストは何回もクライアントとコミュニケーションを取り修正し、Midjourney のダイアログ ボックスに「宇宙服を着た猫に宇宙でパイを食べてもらいたい」などの文章を入力するか、それを「小さな猫、 「航空宇宙服、パイを食べる」（子猫、宇宙服を着て、パイを食べる）、「鋭い焦点」（焦点）、その他の複数（即発的な言葉）で、同じレベルの作品を入手できます。
描画の品質、描画効率、コストの点で、駆け出しのアーティストは AI とは比べものになりません。ワークフロー的には、プランナーとアーティストの間でコミュニケーションを繰り返す必要があり、それがプランナーとAI、アーティストとAIのコミュニケーションになりました。
リー・メイ氏は、会社はまず従業員にMidjourneyを自分で使わせ、その後Midjourneyとスキルを使用するよう全従業員に訓練を行ったと語った。
同社が画家のスタイルに基づいた作品を取得するために画家の絵の一部をAIに与えたり、修正された画家の絵を収集してAIに返して学習させたりしていたことが判明するまで、「絵の生成」は行われていた。この種の大規模モデルの基本機能であるグラフをモデルにフィードすると、モデルは自己学習によりこれに基づいて新しいグラフをフィードバックする、このような相互作用が一般的になりつつあります。 「その能力は人間に劣らず、私たち全員が衝撃を受けています。」 李美さんは、画家の半完成品を与えると、光と影、線などの細部を完璧にするのにも非常に優れていると語った。 AIを前にバランスを崩す同僚も多いが、アーティストの作品の著作権は会社にあるので誰もが言うことはない。
Glance Technology の CTO である Chen Xiyan 氏は、「AI の能力は業界でますます認識されてきています。AI が行うことは単純な作業ではなく、繊細で創造的なことです。しかし、AI をより強力にするための前提条件は、AI の背後にある操作です。」と述べました。もっと想像力と創造力を発揮してください。
SenseTime Intelligent Industry Research Instituteの所長であるTian Feng氏は記者団に対し、AIは短期的に一部のコンテンツ制作職のスキルに影響を与えるだろうと述べ、画家を例に挙げると、若手画家は主に比較的単純な基礎作業に従事しており、ツールの統合により、高度な設計作業を完了した上級塗装担当者がプロジェクトの指揮官となり、複合的なスキルを備えた人材を置き換えるのは困難です。表面的にはキャリアパスに影響を与えますが、実際には仕事の始め方が変わり、将来の画家は AI の描き方と使い方を学ばなければなりません。 AIの本質は人材を排除することではなく、人間の生産ツールを革新することです。ペンの使用、ソフトウェアの使用、AI の使用に至るまで、アーティストはツールの進化です。
李梅氏は、「通常、画家が初級から中級に進むには3年かかり、上級に進むにはさらに3年かかる。ジュニアの画家が昇進の道を失った場合、練習の機会もなくどうやって上級になれるだろうか？」と述べた。彼の周囲ではすでに転職を検討している人もいる。
上司の選択
Zhang Yuan (仮名) は、主に産業用ソフトウェアの研究開発と販売を業務とする中小企業の ToB 企業のマネージャーです。彼は会社のために 2 つの大きなことを計画しています。1 つはコストを削減して効率を高めることであり、もう 1 つは AIGC を導入することです。 「AIを使って会社のあらゆる業務をやり直すつもりだったが、大幅な調整になることが判明した。」
同社は新規メディア運用を担当する4人のチームを擁しており、1か月の研修を経て上級オペレーター1名が選ばれ残留し、残りの一般オペレーター3名が最適化された。現在の仕事はオペレーター + 大きなモデル (ChatGPT がテキストを生成し、Midjourney が画像を生成する) であり、人はアイデアの作成と顧客とのつながりを担当し、機械は実行を担当します。張源氏の見解では、実際の効率は決して低くありません。
まずデータをAI大規模モデルにフィードし、次にカスタマイズされたコンテンツを生成するこの原則に従って、大規模モデルは顧客提案書や入札書類も生成できます。そこで張源は販売員を狙った。このポジションの仕事は、営業マンが計画と入札を作成できるように支援することです。営業マンをトレーニングした後、複数の営業アシスタントを最適化し、各事業分野に営業マンを 1 人だけ残しました。日中は顧客を訪問し、ChatGPT を使用して計画と入札を作成します。夜です。
張源氏の内心は、ToB企業は顧客が少なく安定した関係があり、顧客を経営陣に引き継いで繋ぐことができるため、売上も最適化できると考えている。新卒でAI運用に特化して採用することもできるが、同氏は、「経営陣は、今回、これほど多くの人がコストを削減し、効率を高めるとは予想していなかった」と語った。
張源氏は記者団に対し、このシステムでは人事を最適化する前に全従業員に大規模なモデルのプロンプトを学習するよう義務付けているが、多くの人が依然として新しいテクノロジーを拒否し、自分の利益に関係しない限りそれらを使用することを好まないことがわかったと述べた。
Glance Technology は、ワンストップのビデオ ソリューション プロバイダーとして、ビデオ クリエイターを支援するさまざまな AIGC ツールを開発し、社内のさまざまなビジネス プロセスにこれらのツールを適用および導入し、全従業員を対象とした即時単語トレーニングを実施してきました。
AIGC ツールの導入プロセスについて、Glance Technology の CTO である Chen Xiyan 氏は次のように述べています。 AIの使い方を知らない人は運命にある。AIを使える人に取って代わられるだろう。」人材評価のビジョンも変化しており、従業員の作業効率や平均成果の要件を引き上げることも検討しており、将来的には多くの経営者が業績基準を引き上げ、「人間＋AI」で評価するようになるのではないかと見ている。 " 標準。もちろん、「今は『画一的なもの』ではなく、変化の段階だ」と迷いもある。
寒い冬になると広告宣伝費を削減する企業が増え、アニメメディアを中心とするコンテンツ制作業界は全体的に縮小し、一方では外注会社の利用が減り、他方ではパフォーマンスによる人員削減が行われる。この業界の最小単位。
張源氏は人員グループを最適化した後、「一歩が大きすぎた」と反省している。労働者を殴る不満も一種のストレスだ。AIGCの本質は人材を置き換えることではない。経済環境がある程度のビジネスを生み出したのかもしれない過激なオーナー。 AIGC は非常に包括的で、市場にある一般的な大規模モデルは月額料金が非常に安く、一部はオープンソースであり、経営者にとっては「命を救うストロー」のようなものです。
Zhang Yuan 氏は、すべての従業員をトレーニングし、ビジネスに権限を与え、全員に新しい役割を担わせ、すべての製品を AI でやり直すのが通常の道であるべきだと考えています。
張源企業はチェーン全体に AIGC を導入した最初の企業であり、顧客とサプライヤーはそれに非常に興味を持っていました。何をしたのですか?」と張源は語った。
360 グループの創設者である周宏毅氏は、ネットワーク セキュリティの観点から、大規模なモデルを使用する場合、企業は「最初は小さな一歩を踏み出す」ことができ、API を公開せず、「人々が人々の意思決定に重要な役割を果たします。
周宏儀氏は、全体的に企業はデジタル化からインテリジェンスまで複数のステップを踏む必要があり、疎結合から深い統合、多段階の反復という戦略原則を順守することが推奨されていると述べた。企業は、大規模モデルを使用するときに、まず「アシスタント」モードと「副操縦士」モードを有効にして、大規模モデルが既存のビジネス システムから比較的独立した状態を維持し、分離を維持し、より安全で制御しやすくなるようにすることが望まれます。企業。
キャリア国際事業部長の楊朔氏は記者団に対し、AIGCの導入に対する経営者ごとの姿勢は企業の事業形態や産業上の地位に関係していると語った。 AIGC が登場した当初は、まだ寛容な人が多かったですが、理解が深まり続けるにつれ、一部の人は保守的で慎重になる傾向がありました。たとえば、コンテンツ作成作業やクリエイティブ作業では、より幅広い範囲と分岐が必要です。これは、多くの場合、それらのビジネスの AIGC に対するフォールト トレランス率が高いためです。生物遺伝学、医療、金融のビジネス オーナーは比較的保守的で、これらのビジネスのフォールト トレランス率は高くありません。特に一部のコマーシャルシーンでは、経営者は簡単に挑戦することはできません。
楊朔氏は、さらに、業界で独占的な地位を持つ大企業は、民営化のために大規模な産業モデルを購入したり、大規模なモデルを自社開発したりするだろうが、コストは高く、訓練期間は長く、業界は大規模なモデルを購入するだろうと述べた。モデル技術そのものを改善する必要があり、そのような企業は AIGC にとっても非常に重要であるため、より慎重になるだろう。不明確な方針のために様子見を選択する別のカテゴリーの企業もある。
国内 AI
「勝てないなら参加してください。」 失業してから 2 か月間、Li Mei さんは毎日自宅で ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion などのいくつかの AIGC ツールを勉強し、アカウントを購入し、対応するプロンプト ワードを学びました。 OpenAIなどの海外テクノロジー企業が提供するAIGCツールは、月額レンタル料が安く、一部の機能は無料でオープン、利用回数も無制限で、ハードウェア要件も高くなく、一般的なグラフィックカードで動作する。
中国はまた、Wenxin Yiyan、Xunfei Xinghuo、Tongyi Qianwen などの大規模な言語モデルや、ChatGPT をベンチマークする SenseTime の「Consultation」を開発しており、SenseTime は海外 Midjourney をベンチマークする「Miaohua」も開発しています。 「AIと通信するのは、実はそれほど難しいことではありません。プロンプトの言葉のルールを理解し、いくつかのパラメータ値を調整するだけであれば、コードを知る必要はありません。」と、リー・メイさんは、これまでの画家たちの手順に従いながら言いました。下書き、線画、カラー下書きまで、完成品に至るまでのいくつかのステップをAIが直接スキップして改良したり、苦手なステップを省略してAIに完了を手伝ってもらうことで、完成度が大幅に向上します。描画の効率化。
李梅氏のAIの「家畜化」は3つのステップに分けられる。 「最初は、AI レタッチャー兼品質検査官になりました。」と Li Mei 氏は言い、人間がニーズを表現すると、AI は短く、平坦で、迅速な結果を与えることができ、その絵は確かな基本スキルを備えた「ネットの有名人の顔」に似ていると述べました。それが、AI が短期間で若手の画家を置き換えることができる理由です。
第 2 ステップでは、リー メイが自分の作品を AI にフィードします。そのフィードバックは彼女のスタイルを備えた素晴らしい作品であり、この作品に慣れている人には、作者が機械なのか人間なのか識別できないでしょう。リー・メイは、この段階で AI が自分のパートナーになったと信じています。
第 3 部では、Li Mei がアウトラインとアイデアを作成し、AI によって実現されました。かつて彼女は、2つの異なる国と時代の画家のスタイルを組み合わせて、過去の美的価値をはるかに超えるアインシュタインの肖像画を作成しました。逆に、美術史を理解していない人は、AI を使って自転車、バイク、スケートボード、スキーに乗っているアインシュタインを描くことしかできません。
陳希燕氏は、多くの人は十分な想像力を持っておらず、想像力の基礎は十分な専門知識であると述べた。 AI の背後には膨大な知識ベースがあり、それを活用できるのは専門知識だけです。
リー・メイさんは、心理状態が様子見、失望、絶望からバランスを取り戻す状態に変化したと語った。 AI を支援することから、AI と連携して、AI を習得しようとすることまで。次のステップでは、人材市場に戻り、AI ペインターとペインティング プロンプト エンジニアのポジションに応募する予定です。
新しいスキル、新しい機会
ChatGPT、Wenxin Yiyan、Tongyiqianqian を使用したばかりの人はよく次のような感覚を持ちます。AI はワンクリックで完璧な結果を与えることはできず、入力コマンドと得られるフィードバックの間には常にギャップがあるため、AI が機能するのではないかと疑問に思う人もいます。 「深刻な」、「ナンセンス」、「人工的な精神遅滞」、または単に検索エンジンとして使用されます。しかし、AI の普及により、AI ができないのではなく、AI を使用できないということをより多くの人が認識するようになりました。
, プロンプトワードとは、出力結果が人間の期待を確実に満たすように、ChatGPT などの一般および業界の AI 大型モデル向けのプロンプトワード命令の設計と改善を指します。
AI が新しい生産ツールであるとすれば、このツールを使いこなすのは人間のスキルです。 ChatGPT などの大規模な言語モデルの場合、対話方法は主にダイアログ ボックスの入力に基づいています。したがって、このスキルは、AI とチャットし、常に AI に質問しているように見えますが、その本質は、人間の言語を AI の言語に翻訳し、AI の言語と人間の言語の間のギャップを埋めることであり、人間とコンピューターの相互作用の「ラストマイル」でもあります。 。
たとえば、人間の言語は完全な主語、述語、目的語からなる文ですが、機械にとっては「タスク」「主語」「詳細」「形式」に分解すると理解しやすくなります。また、プロンプトの単語を重要な順に並べることもできます。
AI の習熟度は、人々が AI を使用する能力にも大きく影響し、機会を察知した人はこのスキルを学び始めます。
4月以来、Wu Enda氏が代表を務めるOpenAIエンジニアがChatGPTプロンプトワードコースを共同制作し、国内のBaiduや他の大手企業も対応する公開コースを実施している。プロンプト ワード エンジニアリングは大規模な言語モデルやグラフィックス モデルに限定されません。一部の垂直分野の大規模モデルも、プロンプト エンジニアリングによってトレーニングまたは調整する必要があります。たとえば、生物医学や金融では、データが言語から専門知識、スキルに変化しているため、ハードルも高くなります。
Tian Feng 氏は、「AI でビジネスを変革する必要がある場合、ソフトウェア エンジニアは人間のニーズをプログラミング言語に変換する必要があり、そのためには途中で 2 ～ 3 つのステップが必要です。現在、AIGC は AI の開発と使用の敷居を大幅に下げています。人間はコンピュータの代わりに自然言語 タスクを記述するための言語、人間とコンピュータの対話は 1 つのステップだけで済みます。
海外でもエンジニアが台頭してきています。海外組織のResume Builderによると、企業の29%が2023年に即時エンジニアの採用を希望しているとのこと。従業員数250人以上の企業では、ビジネスリーダーの27％が10人以上の即時エンジニアの採用を希望していると回答した。この役割に対する報酬に関しては、ビジネスリーダーのほぼ4分の1が、初任給は20万ドルを超えるだろうと回答した。従業員1,000人以上の企業のビジネスリーダーの場合、初任給は30万ドルを超えると17％が回答した。
人材採用市場にもこうした人々の影がある。記者はBOSS ZhipinやLiepinなどのプラットフォームから、大手インターネット企業やAI企業などのテクノロジー企業だけでなく、医療、ビデオアニメーション、金融財産保険などの伝統的な企業もこのポジションを募集していることを発見した。アルゴリズム エンジニアやソフトウェア エンジニアの AI 関連のポジションと比較すると、採用数は多くなく、月給は 35,000～45,000 から 8,000～10,000 の範囲です。共通の要件は、国内外の AIGC ツールの使用に習熟していることです。 AIGC が特定のビジネス シナリオのニーズを満たすことができるようにするため、高品質の出力を提供します。
楊朔氏は、中国では海外に比べ、ヒントワードエンジニアはまだ大規模なグループを形成しておらず、黎明期のAIGCエンジニアの第一期生として職業概要が十分に明確ではなく、給与水準も明確ではないと述べた。人材市場はまだ計算されていません。
楊朔氏は、「簡単に言えば、これはプロンプトワードとビジネスの両方を理解している人々のグループです。核となる価値はプロンプトワードのスキルではなく、ビジネスに適合することにあります。真に競争力のあるプロンプトエンジニアには、国境を越えた能力が必要です」と述べました。 Yang Shuo 氏はさらに、エンジニアの意欲を高めるには 2 つのシナリオがあると考えていると説明しました。1 つはビジネス主導型 (90% のビジネス理解 + 10% のテクノロジーに対する好奇心と学習意欲)、もう 1 つはテクノロジー主導型 (90% の技術能力 + 10%) % % はビジネスを理解しようとする強い意欲と動機を持っています)。
一部の業種では、より特殊な機能が必要となります。
Baitu Biotech は、ライフ サイエンス プラットフォーム企業であり、その AI 大型モデル「xTrimo」は、ユーザーが指定したパラメーターと機能に従って、さまざまなタンパク質、細胞機能、疾患シナリオに対するソリューションを提供し、大学、製薬会社、企業のライフ サイエンス研究者の研究開発の向上を支援します。効率。大規模なモデル開発者として、チームは即時単語スキルのトレーニングや、関連する人材の採用にも取り組んでいます。
Baitu Shengke の CTO である Song Le 氏は、ChatGPT の人間とコンピュータの対話と比較すると、ライフサイエンスの大規模モデルにおける人間とコンピュータの対話は明らかに困難であり、そのプロンプトワードには人間の言語だけでなく、英語と文字. AI が完全なタンパク質を生成できるようにするには、複数回の命令が必要です。
Song Le 氏は、現時点では、開発者はプロンプト ワード エンジニアリングを使用して大規模なモデルをトレーニングする必要があると述べ、その結果、マシンによって生成されたコンテンツが人間の指示と一致し、それによって人間とコンピュータの対話の敷居が下がると述べました。このため同社は、ビジネス側の言語を可能な限りマシン側に翻訳するプロテイン生成エディターも開発した。
ヤン・シュオ氏は、AIGCが現在の細分化されたシナリオで解決する必要がある中心的な命題は、一部の垂直シナリオにおける非常に構造化された言語システムと方法論的知識を、パラメータ調整などのプロンプトワードによって表現できるコンテンツに変換する方法であると述べた。
ここでエンジニアに注意していただきたいのは、いくつかの大きなモデルを試してみるだけという単純なものではありません。 Song Le 氏の見解では、この分野のプロンプト ワード エンジニアは生命科学と人工知能アルゴリズムの両方を理解している必要がありますが、人材市場ではそれが非常に不足しており、そのため多くの雇用主が高額の給与を提示しています。現在、同社は主に社内でトレーニングを行っており、ライフサイエンスエンジニアとアルゴリズムエンジニアの 2 種類の人材を採用し、共同で学際的なチームを開発および構築しています。
もちろん、即効性のある言葉が全能であるわけではなく、「呪文」も失敗します。
楊朔氏は、さまざまな業界でAIGCが導入されることで、プロンプトワードエンジニアという職業はなくなるかもしれない、なぜなら、さまざまな業界のビジネスパーソンがプロンプトワードエンジニアリングを習得できれば、プロンプトワードエンジニアリングは基礎的なスキルになるからだと述べた。リー・メイがいくつかの古典的な即語を覚え始めたときと同じように、それはマスターのアイデアを再現するためでしたが、最終的には彼女自身のアイデアを使用して AI データベースを駆動したいと考えました。
Tian Feng 氏は、「プロンプトワードは AI を操作するための基本スキルです。その役割をあまり誇張しないでください。AIGC 時代における人間とコンピューターの相互作用のためのインターフェイスにすぎません。国内外の開発者の努力により、大きなモデルは人間とコンピュータの対話の効率と効率を徐々に向上させますが、開発効率、プロンプトワードの機能も弱まります。同時に、業界のニーズの進化に伴い、現在一般的に普及している基本的な機能とは異なる、プロンプトワードの効率性と専門性がますます強化されるでしょう。
Tian Feng 氏は、AI の本質はデジタル変革の過程における新世代の生産性であると考えており、新しい職業はそれほど多くはありませんが、新しい生産性ツールを使いこなす伝統的な職業があらゆる階層で誕生するでしょう。
楊朔氏は、将来の多くの新しい職業は新しいタイプの仕事ではないが、AIGCが幅広い人材に力を与えたことで、営業と営業の統合など、従来の多くの職種の能力の限界が開かれたと述べた。プリセールス、プロダクトマネージャーとマーケティング、ジャーナリストと編集者の融合など。
Tian Feng氏は、現在のAIGCツールのほとんどは、電子メール、写真、音楽などを書くのに役立つ「ポイント」機能だが、市場ユーザーは完全な開発環境とトータルソリューションを必要としていると述べた。次のステップでは、AIGC ツールが調整および統合され、点から面まで開発され、段階的に拡張、設計、自動化されます。モデル間で標準化されたコラボレーションネットワークプロトコルとインターフェース標準が形成され、自動車の全自動生産ラインと同様に、人間がネットワーク全体でモデルコラボレーションを行う時代が到来します。