如果說有什么技術能在 2023 年俘獲了人們的集體想象力，那一定是生成式人工智能——企業開始加大招聘力度，招聘一些非常初級的生成式人工智能技能人才，有時還會聘用合同工來填補空缺、進行試點，并組建內部人工智能項目團隊。
自由職業平臺 Upwork 通過分析其網站上企業的招聘行為，將人工智能列為 2023 年增長最快的類別，并指出，與 2022 年底相比，2023 年第二季度生成式人工智能職位的發布量增長了 1000%以上，同期人工智能的相關搜索量增長了 1500%以上。
最近的人工智能熱潮引發了大量關于其可能淘汰工作崗位的討論，但 Upwork 研究院對 1400 名美國企業領導者的調查發現，49%的招聘經理計劃雇用更多獨立和全職員工，以應對人工智能技能的需求。64%的受訪高管表示，由于人工智能技術的產生，他們計劃招聘更多的各職稱專業人員。59%的受訪者還表示，他們個人正在工作場所接受人工智能生成技術，其中中型企業率先采用生成式人工智能。
那么，企業究竟在招聘什么技能的人才呢？Upwork 分析了其平臺上的數據，研究了今年迄今為止企業聘用自由職業者的項目類型，從而確定了市場上最受歡迎的人工智能技能。根據 Upwork 的數據，以下是當今企業正在尋求的十大人工智能生成技能。
01｜
ChatGPT
作為其迅速崛起的證據，ChatGPT 在 2023 年初成為 Upwork 上搜索量最高的生成式 AI 技能，這距離它在 2022 年 11 月底推出僅有幾個月的時間。ChatGPT 的應用在各行各業都很廣泛，企業都希望招聘到具備相關技能的專業人員，幫助他們將 ChatGPT 用于內容生成、任務自動化和腳本編寫、翻譯、按需學習、技術支持和故障排除、編輯和校對、創意生成、日程安排和管理等。了解如何在工作場所利用 ChatGPT 已迅速成為一項越來越有價值的技能，公司都想利用它來實現業務目標。
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自然語言處理（NLP）
自然語言處理（NLP）技術可以幫助計算機更好地理解人類語言，從而改進聊天機器人、人工智能助手、自動化和其他任務。語言是不斷發展的，其中的細微差別會讓人工智能生成的對話感覺不自然、令人困惑或像機器人一樣。NLP 旨在為那些與人工智能聊天機器人和其他依賴人工智能生成的服務進行交互的人創造更流暢的體驗，從而為客戶和顧客提供服務。這些技能包括文本預處理、標記化、主題建模、停止詞刪除、文本分類、關鍵詞提取、語音標記、情感分析、文本生成、情感分析、語言建模等領域的專業知識。使用 NLP 的大多數相關職位有數據科學家、機器學習工程師、軟件工程師、數據分析師和軟件開發人員。
03｜
TensorFlow
TensorFlow 由谷歌開發的一個開源機器學習框架，主要用于構建和訓練機器學習模型和神經網絡。作為一個流行且有效的工具，它可以幫助公司開發和部署人工智能模型，在多個行業和職位上都有很高的需求。相關職位包括機器學習工程師、深度學習工程師、AI 研究科學家、NLP 工程師、數據科學家和分析師、AI 產品經理、AI 顧問、AI 系統架構師、AI 道德與合規分析師等。
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圖像處理
人工智能被用于分析和處理圖像，同時還能從視覺和文本文件中提取數據和信息，并根據需要解釋或處理這些數據。人工智能圖像處理使企業能夠從發票、采購訂單、裝箱單、收據等文檔中分析和提取數據。它在醫療保健行業也有重要應用，有助于分析核磁共振成像和 CT 掃描的醫學影像。圖像處理涉及多個步驟，包括圖像采集、增強、修復、處理、壓縮和解壓縮、形態學處理、圖像識別和數據可視化。相關工作崗位包括圖像處理工程師或科學家、機器人工程師、AI研究科學家、質量控制分析師、AR 或 VR 開發人員等。
05｜
PyTorch
PyTorch 由 Facebook AI Research（FAIR）團隊于 2017 年開發。作為一個開源機器學習庫，PyTorch 是一個流行的框架，可幫助組織構建和訓練深度學習模型和神經網絡。這些模型和網絡可用于 NLP 等技術和其他應用中。PyTorch 在深度學習和人工智能領域享有盛譽，是一個靈活、快速、易用的深度神經網絡構建框架。其功能包括動態計算圖形、Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 基礎以及創建和訓練深度神經網絡的自動區分功能。相關職位包括機器學習工程師、NLP 工程師、人工智能研究科學家、數據科學家或分析師、醫學影像專家以及人工智能倫理與合規分析師。
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人工智能內容創建
生成式人工智能在內容創建方面的前景不可否認，越來越多的公司開始轉向生成式人工智能來創建博客文章、社交媒體文章、圖形、文章甚至視頻等內容。然而，生成式人工智能并不總能成功地制作出自然或與人類相關的內容，從而導致文本變得笨拙或突兀，需要一定程度的人工編輯才有意義。這導致對專業人才的需求不斷增加。這些人才能夠有效地促使人工智能引擎生成相關內容，并對人工智能生成的內容進行審閱，以確保其流暢、合理，并能引起人類受眾的共鳴。相關職位包括人工智能文案、內容策略師、人工智能內容分析師、人工智能平面設計師、人工智能視頻制作和編輯、人工智能聊天機器人內容開發人員以及人工智能內容合規經理。
07｜
Midjourney
Midjourney 開發于 2022 年。它是一種生成式人工智能服務，可使用自然語言提示生成圖像。它目前只能通過公司的官方 Discord 服務器使用，使用的機器人會根據用戶的請求生成四張圖片。它的發布引發了一些爭議，尤其是在藝術和平面設計領域，他們擔心這項技術會取代藝術家和人工制作的內容。以來自藝術家的訴訟為例，侵犯版權的擔憂也隨之而來。他們聲稱人工智能侵犯了藝術家的權利，因為它是在數百萬藝術家的現有作品基礎上訓練出來的。不過，Midjourney 研究實驗室聲稱，它希望與藝術家合作，作為一種工具幫助藝術家更輕松地創作內容。由于企業希望利用這項技術來創建定制廣告，并作為搜索谷歌圖片獲取靈感的替代方式，所以，無論你對人工智能生成藝術的立場如何，對 Midjourney 技能的需求都很高。
08｜
人工智能聊天機器人
人工智能聊天機器人在現代社會已經司空見慣，尤其是在電子商務、客戶服務和零售業。公司越來越多地使用人工智能來減少人工客服代表的工作量，通常會在客戶與人工客服代表聯系之前，將客戶轉到有用的文檔、常見問題的直接解答以及簡單問題的支持。利用人工智能聊天機器人，企業可以更好地簡化客戶體驗，但這些服務也需要人工定期維護和管理。企業正在尋找能夠測試和調試、部署和集成以及分析和監控聊天機器人服務的專業人員。他們還需要掌握 API、深度學習、機器學習、自然語言處理、對話管理和文本預處理等方面的技能。
09｜
模型調整
模型調整是為機器學習和深度學習模型確定和建立理想設置和參數的過程。通過調整和微調這些設置，團隊可以提高機器學習模型的性能和效率。模型調整使用可訓練參數（內部從數據中學習）和超參數（由用戶配置），以確保模型生成盡可能準確的結果。對于生成式人工智能而言，這項技能對于創造面向消費者的優質產品和服務非常重要。相關職位包括機器學習工程師、數據工程師、深度學習工程師、數據科學家、人工智能研究科學家、定量分析員、人工智能顧問和數據分析師。
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穩定擴散
StableDiffusion 是一種深度學習模型，可根據復雜而詳細的用戶提示制作高質量的藝術品和圖像。它旨在不斷學習用戶輸入，并隨著時間的推移改進其輸出。有了穩定擴散，用戶還可以選擇修改和編輯現有圖像，刪除對象、裁剪和調整圖像，以及更改對象或主題的顏色。與 Midjourney 一樣，藝術家和設計師也對這項技術表示擔憂。他們同樣提出了版權問題。有人指出該軟件刪除了版權作品中的數據，卻沒有注明創作者。但是，Stable Diffusion 仍然是一種需求旺盛的人工智能技能，企業希望它能幫助創建定制廣告和其他內容，比如產品圖片和社交媒體內容。
