2026/1/23 1:32:16
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于是 #xff0c;焦虑像病毒一样蔓延#xff1a;我们会失业吗#xff1f;我的岗位明天还在吗…代码自动补全报告一键生成甚至连绘画和音乐都能由几行文字指令凭空变出。人工智能的浪潮以一种近乎蛮横的姿态冲刷着我们对“工作” 的认知。于是 焦虑像病毒一样蔓延我们会失业吗我的岗位明天还在吗但如果我告诉你我们对AI的恐惧可能从一开始就找错了对象呢真正让我们陷入困境的或许不是AI有多强大而是我们自己思维的“供给侧” 出了问题。拆解AI的“魔法”它真有那么“智能”吗在我们惊叹于AI的“推理能力”时不妨先冷静下来看看这魔法背后的真相。所谓的人工智能尤其是在语言和生成领域其核心并非真正的思考而更像是一套被极致优化的工程体系。首先是“提示工程”Prompt Engineering。这就像与一位满腹经纶却毫无头绪的学者对话。你若含糊其辞他也只能胡乱作答。你需要清晰地告诉他你的目标、范围、步骤和期望的输出格式。许多人觉得AI“笨 ”其实是自己没能提出一个“对AI友好 ”的问题。这与搜索引擎时代的SEO优化逻辑如出一辙。其次是“思维链”Chain of Thought。这听起来高深像是深度思考实则不然。它本质上是一种聪明的“任务拆解”通过提示工程的技巧将一个复杂的大问题分解成一连串AI能够处理的、前后关联的小问题。它走的是一条直线而非真正的网状思考。而人类真正的“深度思考”是能同时构建多套方案让它们在脑中“左右互搏”相互诘问彼此修正最终淬炼出一个最优解。这才是AI目前难以企及的。最后当“想 ”的层面完成后就轮到“Agent”上场执行。它像一个总管将大模型思考出的任务分解调用各种工具——代码生成、网络搜索、数据分析——串联起来完成最终交付。许多大模型厂商想靠这个能力直接出售“深度研究报告”来变现但这或许会碰壁。原因很简单在中国愿意为纯粹的知识服务付费的群体规模并不大。所以看清了吗今天的AI 更像一个能力超凡的工具集合 而非一个独立的智慧体。 它不会导致大规模失业因为能被它轻易取代的大多是流程化的知识搬运工作。而这部分从业者在中国的人口基数中并不足以引发结构性的失业海啸。失业的真相不是AI太强而是我们“卡”住了那么当下的失业焦虑从何而来答案或许有些刺耳与AI无关。真正的困境是你会的我也会你不会的我也不会。当市场需要突破性创新时我们束手无策当时代要求我们放下身段、脱下“长衫” 时我们又心有不甘。这是一种结构性的“ 卡顿”是个人能力与市场需求之间的错配。未来真正能赚钱的可能只有两个极端要么你是那个能解决“卡脖子”难题的顶尖人物拥有别人无法替代的技能要么你深耕于某个具体的专业服务领域借助标准流程和互联网平台将纯粹的人工服务做到极致。中间地带那些依赖信息不对称、流程化操作的岗位正面临最大的挑战。而这恰恰是技术革命一直在做的事情AI只是最新的催化剂而已。 正如国际货币基金组织IMF的一份报告所指出的技术革命在提升生产力的同时 也可能加剧不平等取代部分工作岗位。回到“倒牛奶”的故事创新的枯竭与制度的缺位聊到这里我们不妨重温一下那个经典的“资本家倒牛奶”的故事。很多人将其简单归结为“供给过剩消费不足”。但这只是表象。更深层的原因是产品创新的停滞原材料牛奶确实过剩但如果能创新出各种酸奶、奶酪、乳饮料呢那就不存在过剩了。创新能创造新的需求。技术创新的缺位牛奶的保鲜、存储、运输技术同样需要创新来拓展其价值链。 然而创新并非凭空而来 它需要两个至关重要的“配套”第一是持续的资本接力体系。创新需要“装备一代、研发一代、 预研一代、探索一 代 ”的持续投入。它不能在需要时才被想起不需要时就刀枪入库。没有耐心和远见的资本持续创新就是一句空话。第二是高效的制度流转体系。任何产品和服务只有在全球或全国范围内低成本、高效率地流转起来才能实现其最大价值。这需要制度层面的创新来打破壁垒保障流通。回想四十多年前人还是那些人土地还是那片土地。但从家庭联产承包责任制开始制度的创新释放了巨大的生产力让人们迅速吃饱了饭。这证明比技术本身更强大的是驱动技术、配置资源的制度和环境。今天我们面对AI就像当年面对过剩的牛奶。我们不缺“原材料”数据、算力、算法但我们缺的是将这些原材料转化为新产品、新服务、新需求的创新能力以及支撑这种创新持续涌现的资本与制度环境。所以别再盯着AI会不会抢走你的饭碗了。真正该问的是我们自己 以及我们所处的系统是否已经准备好去迎接一个需要不断创新、不断重塑自我的时代 答案 不在AI的代码里 而在我们每个人的选择与行动中。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】