【AI | 35岁危机】智能时代,我们的饭碗还会不会在?

2024-03-16 22:30

本文主要是介绍【AI | 35岁危机】智能时代,我们的饭碗还会不会在?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

引言

人工智能(AI)是模拟人类智能的科技,通过学习、理解、推理和决策等能力,使计算机系统具备智能化的特征。它在当今社会和科技领域中具有重要性。
本文将着重探讨 AI智能时代中人工智能迸发出的活力以及程序员该何去何从等问题。

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文章目录

    • 1️⃣背景引入
    • 2️⃣AI能替代我们做什么?
    • 3️⃣如何在AI时代不失业?
    • 4️⃣总结


1️⃣背景引入

“35岁危机”是人才市场上存在的一种现象,即许多用人单位在招聘员工时,都明文规定只要35岁以下者。 这种“35岁危机”不仅对求职者的影响较大,对那些企业在职员工也造成了不小的冲击。许多企业员工在过了35岁以后,都不免有些担心公司裁员,一旦中年失业,生活就危险了。

35岁,是悬在职场人头顶的“达摩克利斯之剑”。

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在有关部门对就业年龄歧视的制裁以及社会舆论等的发酵下、在求职者的争取下,35岁危机的状况有所缓解。

在今年的全国两会上,董明珠谈到了“35岁职场危机”

记者发问:现在一些企业觉得超过35岁的员工“狼性”不够,同时薪资要求比应届毕业生还高,所以不愿意招收35岁以上的员工,您怎么看?

董明珠:这种说法我感觉本身不太成立。35岁的年纪在职场上是有一定经验的,如果企业不需要这样的人,那只能说这个企业的生产力不够,不需要更有经验的人。

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此外我觉得,可能这些岗位的科技含量并不高,实际上企业如果实力很强,对科技需求很高,那肯定是有各方面的人才需求,要根据需求来选人,而不是单凭年纪。

年龄歧视在消融,工作经验已经得到了重视,现在多数公司招聘时都会问你:是否有过实习经历?

但随着AI智能时代的快速崛起,我们又面临一个新的问题:AI会不会抢我的饭碗

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2️⃣AI能替代我们做什么?

AI智能技术的发展确实对某些传统职业带来了一定的冲击和变革,同时也包括程序员。

要搞清楚AI会不会和我们抢饭碗,就要明白AI能代替我们做什么?它相较于人工的优势到底在哪?

俗话说“钱是万恶之源”,那我们就先从生活中最离不开的钱开始谈起。AI不需要工资是它的一个显著优势。

我们假定一个中等的互联网企业的人员规模为300人,包括运营、开发、前台等,受多方面因素影响,员工平均工资为5000元,不计入写字楼租金等必要开支,一个月需要支付工资150万元。 倘若使用AI替代部分可胜任的工作,能为老板省下几套房!!

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在企业里,你听到最多的两个词应该是 “质量”“效率”

AI可以执行重复、繁琐或耗时的任务,且速度更快,不会因为疲劳或缺乏动力而降低效率。
例如在制造业中的机器人自动化生产线,不需要吃喝,有着 “愚公移山、精卫填海” 的优秀品质。

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人的精力是有限的,但AI不受时间限制,可以全天候运行,提供连续的服务和支持
传统的人工客服可能只能在有限的工作时间内提供服务。但是,通过使用AI聊天机器人,企业可以实现全天候的客户支持。 无论是在白天还是晚上周末还是节假日,AI聊天机器人都可以随时回答客户的问题、提供帮助和解决疑惑。

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AI的高质量性体现在哪?我们举一个例子:图像处理领域中的AI技术。

传统的图像处理方法可能需要人工干预和调整来达到理想的效果,AI可以通过学习大量的训练样本,自动分析图像中的噪点、模糊和失真等问题,并生成更清晰、更细节的图像。

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这种基于AI的图像增强技术可以在医学影像、监控视频、摄影等领域得到广泛应用,帮助人们获得更高质量的图像输出。


3️⃣如何在AI时代不失业?

人的天性是学习和使用工具。AI技术是人创造出来的,自然也是为人类服务的。我们创造AI的目的是更好地帮助我们生活、工作,因此,AI时代更加强调我们拥有使用AI的能力

AI具有的 深度学习、计算机视觉、强化学习 等技术,可以更好地被人类利用。下面我们举些例子看看我们该怎么利用这些技术更好地服务我们的工作。

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深度学习算法是AI中的一种机器学习方法,它基于人工神经网络模型(也称为深度神经网络)来解决复杂的任务。

深度学习算法的核心思想是模仿人脑神经元之间的连接方式和信息传递过程 每个神经网络由许多节点(神经元)组成,这些节点通过加权连接形成层级结构。多层次的节点连接形成了深度网络结构,使得网络可以学习到更复杂的特征。

我们看一下深度学习在医学领域对医学者的功劳有多大: U-Net是一种用于图像分割任务的深度学习网络。它由编码器和解码器组成,编码器用于捕捉图像的上下文信息,而解码器则用于生成准确的分割结果。U-Net在医学影像分割中广泛应用,如 肿瘤分割和器官分割

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计算机视觉 是指让计算机通过摄像头或视频数据来模拟人类的视觉系统,以便识别、分析和处理视频中的信息。

计算机视觉的目标是将视觉输入转化为有意义的信息,从而使计算机能够进行更高级的任务,比如物体识别场景理解人脸识别行为分析等。

我们看一下计算机视觉在安防监控领域对安保人员的功劳有多大: AI计算机视觉可以通过对监控摄像头的视频流进行分析,识别出与正常行为模式不符的异常行为。这包括异常移动破坏性行为闯入等。当系统检测到异常时,可以立即触发警报,提醒相关人员采取适当的措施。

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AI计算机视觉还可以用于零售业的智能化管理 例如,它可以通过摄像头监控实时的货架情况,检测缺货或商品摆放错误,并及时提醒店员进行补充或调整。 AI还可以进行人流量统计、顾客行为分析等,帮助商家做出更有效的经营决策。

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AI可以处理大规模数据,并从中发现模式和趋势,为程序员提供更多洞察和决策支持。

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AI可以自动化部署和管理软件系统,提供监测和故障排除的功能,减轻程序员的运维负担。

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除了能够很好地运用人工智能工具,与人工“智能”相比,我们人类最大的优势是“智慧”

AI可以通过学习大量代码样本来生成简单的代码片段,但对于复杂的软件设计和架构仍需要程序员的参与。

例如关于软件设计中特定高级算法的问题,需要向相关领域的研究人员咨询,AI并不能给出答案。

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AI能够设计和实现给定的解决方案,但对于需要独立思考、创造性思维的工作AI不能胜任

假设我们要求AI设计一幅艺术画作,具有独特的情感表达。虽然AI可以通过学习大量的艺术作品,生成与之类似的图像,但它无法真正理解情感。 AI只能依据其训练数据来生成类似的作品,而无法产生真正的创新或原创性。

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程序员在解决复杂问题和调试错误时,需要运用逻辑和推理能力AI目前还无法取代这种人类的思维方式

如下图,我们可以看见,在网络安全领域,人类的逻辑处理能力、应急能力等都十分重要,是AI不可替代的

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程序员通常需要跨领域合作,需要理解不同领域的需求和限制,并与团队成员进行有效的沟通和协作,而AI之间只能通过特定的程序设计完成特定的交互功能

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总结来说,虽然AI在某些特定任务上具备优势,但人的创造性思维、问题解决能力和跨领域合作能力等特质,目前是无法被AI所代替的。

只要用好AI,我们仍然会拥有广阔的发展前景。


4️⃣总结

AI是人造的,也必将服务于人 只要技术精,在哪里都会发光。

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