人工智能专题：人工智能大模型的技术岗位与能力培养研究报告（附下载）
今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《人工智能专题：人工智能大模型的技术岗位与能力培养研究报告》。
报告共计：43页
海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》
前言
随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。
根据中国软件行业协会教育与培训分会（简称教培分会）的信息搜集、 数据分析与走访调研，本研究报告旨在深入探讨人工智能大模型技术岗位以及相关的能力培养问题，帮助企业和机构了解当前大模型行业的现状与未来发展趋势，为人才的培养和发展提供参考和指导。
在本报告中，我们将首先对人工智能大模型的概念和特点进行阐述，并介绍国内大模型发展的情况，同时对大模型面临的挑战与趋势进行探讨。
接着，本报告将重点关注人工智能大模型涉及的关键技术、关键技术岗位图谱。我们将对这些技术岗位的具体要求和职责进行详细解析。
除了技术岗位分析，本报告还将探讨人工智能大模型的能力培养问题。 随着大模型的不断演进和应用拓展，如何培养具备相关技能的人才成为关键。 我们将结合当前人工智能人才供需的现状，国家人才政策与部署、企业人才需求与培养模式，探讨如何结合现状与挑战，提高人才的应用能力和创新能 力。
人工智能大模型行业展现状
参考 IDC 发布的《2022 中国大模型发展白皮书》中对于大模型的定义，以及针对大模型相关的研究与概念界定，教培分会对大模型得出以下理解，AI大模型是一种基于海量多源数据打造的预训练模型，通过对原有算法模型的技术升级和产品迭代，用户可以通过开源或开放 API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习，从而实现更优的识别、理解、决策和生成效果，同时也降低了开发部署的成本。
大模型的核心作用在于突破数据标注的困境。通过学习海量无标注的数据进行预训练，大模型拓展了整体模型前期学习的广度和深度，从而提升了大模型的知识水平。这种方式使得大模型能够在后续下游任务中以低成本且高适应性的方式发挥应用价值。
在实践中，大模型首先通过基于海量数据的自监督学习阶段完成了“通识”教育。接着，通过“预训练+精调”等模式，在共享参数的情况下，根据具体应用场景的特性，用少量数据进行相应微调。这种方式使得大模型可以高水平地完成任务，为各种领域带来了更准确、高效的解决方案。
国内大模型现状
根据中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，从全球已经发布的大模型分布来看，中美两国数量合计占全球总数的超 80%，美国在大模型数量方面居全球之首。有专家披露，据不完全统计，目前中国 10 亿参数规模以上的大模型已发布 79 个。
《报告》显示，我国 14个省市和地区在开展大模型研发，第一梯队是北京、广东、浙江、上海;其中北京已发布 38 个大模型。在模型领域分布上，自然语言处理仍是目前大模型研发最活跃的重点领域，其次是多模态领域，在计算机视觉和智能语音等领域的大模型还较少。
《报告》认为，国内通用类大模型正在持续拓展应用领域，包括文心一言、通义千问、星火认知等一批通用大模型正在快速发展，打造跨行业通用化人工智能能力平台，其应用行业正在从办公、生活、娱乐向医疗、工业、教育等行业加速渗透。同时，垂直领域专业类大模型也在不断深化落地，一批针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。
大模型面临的挑战与发展趋势
随着 AI 大模型的迅速发展，除了在技术、行业应用等方面带来了颠覆性的变化与影响，同时目前以 ChatGPT 机器人为代表的人工智能大模型的思考过程不透明，人类创造出 ChatGPT，但目前人类对它的推理过程并不完全掌握，推理结果知其然不知所以然，可解释性不足，不确定、不可知就会出现不可控，存在机器人变态和伦理失范及行为失控的风险。
经过教培分会对相关资料的整理、分析与归纳，认为目前AI大模型发展主要一下主要挑战：
计算资源需求巨大：大模型的训练需要大量的计算资源和存储空间。参数量庞大和复杂的网络结构导致训练过程非常耗时且昂贵，对于普通企业和研究机构来说，搭建和维护大规模的计算平台是一项巨大的挑战。
法律与伦理问题：大模型的发展和应用也带来了一系列法律和伦理问题。例如，数据隐私和知识产权保护是重要的问题，需要在模型开发和使用过程中加以关注。同时，大模型的应用也可能引发一些伦理和社会问题，如人工智能对社会的影响、机器决策的责任等，需要建立相应的法律框架和伦理指南。
数据标注和采集困难：大模型的训练通常需要大规模的标注数据但获取和标注海量的数据是一项庞大且耗时的工作。特别是在某些领域，如医疗、金融等，涉及到隐私和安全问题，数据采集和标注的难度更大。
模型泛化和可解释性:随着模型规模的增加，大模型在训练数据上表现出色，但在未见过的数据上的泛化能力可能会受到影响。大模型的黑盒性使得其在某些场景下缺乏可解释性，即难以解释其内部决策过程。这对于一些关键领域，如医疗诊断和司法决策，可能带来风险和争议。同时，大模型的训练数据可能存在偏见，导致模型的输出不公平。
环境和能耗压力：大规模的模型在部署和推理阶段可能会消耗大量的计算资源和能源，大模型的不断扩大规模和复杂性可能会导致资源浪费和环境负担，如何在大规模模型的发展中平衡技术进步与可持续发展的问题需要认真考虑。
隐私和安全风险：大模型通常会学习和保存大量的数据信息，这可能带来隐私泄露和安全风险。大模型的广泛应用也使得它成为攻击者进行恶意攻击和欺诈的潜在目标。对大模型的安全和防御能力的研究和加强是必要的，以保护模型和数据的安全。
人才短缺：大模型的研发和应用需要具备深度学习、白然语言处理、计算机视觉等领域的专业人才。然而，这些领域的专业人才相对较少，导致大模型行业面临人才短缺的问题。培养和吸引优秀的人工智能人才是大模型发展的重要挑战之一。
报告共计：43页
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