AI大模型時代，人才的需求已經變了

幫大模型樹立「三觀」，應該找什么樣的人？

原標題：AI大模型時代，人才的需求已經變了
文章來源：機器之心
內容字數：10705字

AI發展的第一驅動力：人才爭奪戰

本文探討了AI發展面臨的瓶頸，并指出解決AI落地“最后一公里”難題的關鍵在于培養復合型行業AI人才。

1. AI人才稀缺成發展瓶頸

   全球科技巨頭紛紛搶奪AI人才，例如谷歌NotebookLM核心團隊離職創業，ViT的三位主要作者加盟OpenAI，凸顯了AI人才的稀缺性。生成式AI進入大規模應用階段，但Killer App遲遲未現身，抖音、快手等平臺的AI應用效果也不盡如人意，這都與AI人才的不足密切相關。

2. AI落地難題：技術與需求的錯配

   許多公司在開發AI產品時，習慣性地“拿著錘子找釘子”，忽略了用戶的真實需求。AI研發者與行業從業者之間存在認知鴻溝，導致AI產品難以滿足實際需求。無論是C端還是B端，技術與需求的錯配都十分顯著，企業在引入AI系統時也面臨著高昂的成本和復雜性。

3. 解決之道：培養“雙師型”人才

   文章指出，解決AI落地難題的關鍵在于培養既懂行業又懂AI的“雙師型”人才。讓行業從業者學習AI技術，學習曲線更平緩，也更容易實現技術與場景的深度融合。AI技術使用門檻的降低也為行業從業者主動擁抱AI技術創造了條件。

4. 行業AI應用案例

   文章列舉了醫療、化工、智慧港口等領域的AI應用案例，說明AI技術在提升效率、優化流程等方面具有巨大潛力。但同時也指出，目前面臨“沒人教”、“沒算力”、“沒數據”等挑戰。

5. 產教融合，培養復合型人才

   文章以華為與高校合作培養行業AI人才為例，介紹了產教融合模式的成功實踐。華為通過創新孵化營和競賽，結合實際案例和開發工具，培養具備實際應用能力的復合型人才。這種模式不僅解決了人才培養問題，也促進了AI技術與行業場景的深度融合。

6. 未來展望：人才戰役已打響

   文章總結指出，AI大模型技術的落地對AI人才提出了更高的需求，需要培養能夠將AI技術與行業實踐深度融合的復合型人才。國內在技術驅動和場景優勢方面具備一定優勢，但仍需企業、高校和社會各界的共同努力，才能真正解決AI人才短缺的問題。

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺