《華爾街日報》：AI時代的新職業方向

當OpenAI去年向全球發佈類人ChatGPT軟件時，有一件事很明確：這些AI系統正取代我們的工作。但別急着給人類判死刑。一個多世紀前，汽車的出現對馬伕來説是壞消息，但對機械師卻是福音。而AI已經在創造新機遇，以下是其中幾例。

企業內大型語言模型開發員

諸如OpenAI的GPT和谷歌LaMDA等大型語言模型，通過從互聯網抓取海量數據進行訓練，以識別、生成和預測序列化語言。對金融業而言，這使它們有點像剛畢業的大學生：未經專業指導幾乎毫無用處。

內部開發人員將通過向模型輸入新詞彙模式改變這一現狀，使其能更好執行諸如總結公司10-K年報文件或指導客户完成貸款申請流程等職能。

“當前趨勢是少數公司開發這些龐然大物般的模型，然後由客户——金融機構——獲取模型並在內部針對自身需求進行優化訓練，”北卡羅來納大學教堂山分校經濟學與金融學教授埃裏克·希塞爾表示。

內部開發人員將通過選擇新的、通常是專有數據來設計訓練方案，讓模型反覆學習。他們將通過提問和提供建設性反饋，使模型適應法律術語及“利息”“衍生品”等詞彙的金融含義。最終，他們會以用户友好形式將模型交付給員工和客户。

金融機構面臨的挑戰，吉賽爾斯表示，將是找到具備資質來完成所有這些工作的人才。

技能重塑者

隨着人工智能能夠承擔更多目前由人類完成的工作，人們需要更積極地提升自身技能以保持生產力和就業競爭力。一種新型教師——“技能重塑者”將幫助人類始終領先機器一步。

隨着人工智能的發展，企業將越來越重視能夠指導這種關鍵人類發展的專家。“工業革命時期教師的處境很糟糕，看看他們的薪酬就知道，”Collective[i]聯合創始人兼董事長斯蒂芬·梅塞爾説道，該公司開發了一個圍繞收入預測和增長提供洞察的基礎模型。“現在，我認為教師即將因為人工智能而經歷一場革命。”

技能重塑者需要理解隨着技術進步組織所需的人才。“這要求員工和公司保持與時俱進的責任感，”生成式AI原生敍事與演示平台Tome的聯合創始人兼首席執行官基思·佩里斯表示，“在生成式AI之前的‘舊世界’，可能需要100人來創建一家公司……有了AI，或許30人就能建成那家公司。”

佩里斯指出，由於生成式AI，新的職業發展路徑已經形成。他本人接受過納米技術工程培訓，並曾在Facebook和Instagram工作多年。“銷售專業人員正在學習網頁開發和文案寫作。營銷人員正更深入地涉足平面設計，”他説，“人力資源專業人員通過使用AI法律工具承擔‘法律工作’，成為律師助理。”

AI心理治療師

依賴AI進行預測和決策的金融機構將需要專業人員來解讀模型思維背後的驅動因素。

與傳統軟件不同，像OpenAI的ChatGPT這類應用的輸出邏輯通常是不透明的。IBM軟件產品高級副總裁Dinesh Nirmal表示，當這些AI被用於生成食譜或詩歌時可能問題不大，但如果它們被用於信用評分、投資組合優化和流動性預測等關鍵領域，這種不透明性就不可接受了。

Nirmal指出，服務於企業和組織的商業AI核心在於"可解釋性"。

客户會想知道貸款申請被拒的原因。銀行監管機構也將要求對某些決策做出解釋。

AI心理治療師將通過審查訓練數據中的錯誤和偏見來源來評估模型的"成長經歷"。他們可能會讓AI模型接受"心理問診"，通過測試問題來探查模型。雖然IBM、谷歌和微軟等公司正競相推出能量化並可視化AI思維過程的新工具，但這些工具就像羅夏墨跡測試一樣，仍需人類來解讀。

德勤會計師事務所合夥人兼模型風險管理全球主管Alexey Surkov表示，理解AI的推理過程只是工作的一半，另一半是要評估模型是否具備完成當前任務的心理適應性。“無論模型和系統變得多麼複雜，“Surkov説，“我們人類最終都要對這些系統的使用結果負責。”

在某些金融公司中，“心理治療師”作為職位名稱可能有些牽強。蘇爾科夫建議使用“AI風險經理”或“AI控制員”作為替代。

提示工程師

如何編程一個像ChatGPT這樣能與你像人類一樣對話的AI系統？答案是：你直接和它對話。更準確地説，你需要聘請一位提示工程師來完成這項工作。提示工程師是一種新興職業，介於編程與管理之間。他們不使用Python或Java等複雜的計算機編程語言，而是用簡單的文字向AI系統明確指令，從而開發出利用底層AI系統能力的新方法。

法律軟件開發商Casetext的新型工程師團隊正是這樣操作其AI法律助手CoCounsel的。公司首席執行官傑克·海勒表示，他正在招聘提示工程師，通過用大約一千字指導AI聊天機器人執行各類法律任務，來擴展CoCounsel的功能。提示工程師使用的語言精準且切中要點，例如解釋如何審閲文件、總結研究或審查修改合同。比如，提示工程師可能這樣開始為CoCounsel撰寫備忘錄的指令：“你的目標是讓這份備忘錄體現出聯邦上訴法院法官起草法律意見書時所具備的洞察力、細緻入微和注重細節的水平。”

海勒表示，最優秀的提示工程師是那些能給出非常清晰指令，同時理解編碼原則的人。換句話説，他們通常是出色的技術管理者。他補充道，只不過對於提示工程師而言，他們管理的不是員工，“而是人工智能”。

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本文發表於2023年10月12日印刷版，標題為《AI時代的人類職業》。