再不学习 AI 就晚了？

[WngShhng]

最近在即刻上面看到了很多 AI 的应用，比如 ChatGPT 、AICG 什么的。一些应用场景，比如 AICG 生成的模特、插画和视频等，让我联想到，如果 AI 和机器人结合起来，那科幻片里的机器人确实可以实现。现在的 ChatGPT 已经解决了机器人说话的问题，如果机器人的动作和行为能和说话逻辑组合起来，那么科幻片的场景指日可待。

另外，现在互联网和移动互联网的流量已经触顶，虽然偶尔还会出现一些爆款的产品，但是整体的流量摆在那里，各个产品之间流量只是此消彼长而已。就互联网技术而言，现在大厂们出的互联网技术，基本是那种花很大力气但是收效并不大。

所以，我想的是，互联网红利濒临终结，而以 AI 为核心的技术是否意味着下一个产业的变革的到来？对于我们互联网的技术人员来说，是否应该开始学习 AI 了呢？

[WngShhng]

各位是如何看待当前的 AI 的以及非 AI 行业的技术人员是否可以成功转行到 AI 呢？

[jsutfun]

现在都是大模型了，有足够的计算资源么，要想去细分领域，有足够的数据么

[MoRanjiang]

会调包就行了，放平心态

[hhjswf]

技术壁垒太高

[murmur]

会炼丹掉包就可以，p 图修音都用显卡这事我是没想到，现在的 ai 调音已经可以突破声库和语种的界限了

[kyuuseiryuu]

学习 AI 到底指的是

- 学习 AI 算法
- 训练 AI 模型
- 调用 AI 库
- AI web API 套壳应用开发
- 如何正确地向 AI 提出一个问题来获得自己期望的答案

其中的哪一个呢。。。。

[LaGeNanRen]

op 的头像是不是 low poly 版的我爱罗？

[WngShhng]

@LaGeNanRen 不是的，是一系列拼图的人物

[WngShhng]

@hhjswf 壁垒高不容易失业，有利有弊

[WngShhng]

@kyuuseiryuu AI 方面细分领域挺多的吧，具体我还没细研究过，当然不是简单地套壳，还是希望能通过 AI 有一些落地的产品

[YvesX]

OP 可能以为的壁垒：学了很多数学成为高工、学者、半个科学家，普通程序员抢不到我的饭碗
实际上的壁垒：和建筑行业一样离了大公司啥也不能做，关键岗位僧多肉少卷天卷地，工人跑路时只用带走一个桶

[mmm159357456]

我觉得现在的 ai 和小说里的修真门派炼丹一模一样，不是大门大派（大厂）你都没原料（数据集）来炼丹，个人小作坊只能生产些金疮药，大模型动不动几千亿个参数小作坊根本炼不下去

[Paracosm]

我更倾向于 AI 和游戏相结合的大型开放世界

[westoy]

准入门槛高， 有特定的研究细分领域， 脱离平台什么也干不了

和 AI 有关的是大厂大机构的数据 /算法科学家， 和绝大部分程序员一点关系都没有

[HugoChao]

入门门槛很高，依赖巨头公司
或者是搞研究

总之不适合技术民工

[little_cup]

@westoy 赞同

我觉得类似于早年的「再不学编程就晚了」。掌握调包侠的能力，像十年前的「共享万物」一样推进一点点的 AI 落地就足够了吧。

[emSaVya]

这两年算法岗毕业生都卷麻了。gpt aigc 接不了这么大的盘子。

[em70]

AI 基础设施已经完善了,直接做应用就行了,不用学神经网络,机器学习这些底层技能,就像做 APP,不用管 ios,android 怎么实现的,做你的微信,抖音就行了

[zapper]

我觉得 AI 就像以前 3G 、4G 网络这样的基础设施变革差不多。你 app 能自己生成信号流量带宽吗？不能吧，靠着基础设施交点流量费发展你自己就好。

[picone]

AI 最牛逼也是建立在工程架构之上

[WngShhng]

@mmm159357456 @westoy 了解了

[BrandonNg]

算法岗诸神黄昏，算法初级职位内卷，如何选择适合自己的方向?
如何看待 2020 届校招算法工程师岗位求职人数远大于招聘岗位的现象？
如何看待 2021 年秋招算法岗灰飞烟灭？
如何看待 2022 年秋招算法岗人间地狱？
简单截了几个这几年秋招算法岗应届生的知乎问题，我寻思这年头 v 站老哥都离产业界这么远的吗

[lostberryzz]

基于 API 写点应用吧，你太高估程序员的能力了

[hahiru]

学呗。学无止境。而且这玩意挺有趣，还能帮助搬砖，卷死同事从我做起。

[indevn]

感觉现在上车已经晚了

[yvescheung]

普通人顶多学一学怎么调用 openai 的 API

[idealcitier]

这个门槛有点高，数学真的要好。上学期间实验室有一个老师搞的人工智能，然后翻了几页西瓜书，劝退了。

[WngShhng]

@yvescheung 用 API 也不是不可以，不过有些 API 收费还是贵了些，而且受制于人。看了上面那么多，感觉可以试试基础的 AI

[wentx]

建议学习前端，然后做一个 API 工程师

[WngShhng]

@wentx 前后端、客户端已经都学了一遍了

[tensorzhang]

卷 ai 就对了

[closedevice]

有门槛，主要是资源门槛

[Sfilata]

我打算在职读个研，学历不学历不重要，就算为自己的未来储备 AI 知识了。

[Jamieyang]

门槛太高了，岗位又少。像现在 ChatGPT 这样大模型垄断肯定会越来越多，中小公司竞争不过怎么帮消化人材市场

[tairan2006]

基础 AI 门槛太高，要不你读读这几年的论文试试先？

[WngShhng]

@tairan2006 你说这个我就不信了，没有人刚开始接触某个行业的时候就去选择读最新的论文

[tairan2006]

@WngShhng 我的意思是你先看看自己是不是这块料…数学这东西会就是会，感觉能搞得下去再谈基础。

搞不动的话还是老实当调包侠，不过这块的人才处于过剩状态，短缺的是资源。

[WngShhng]

@tairan2006 你这想法不对，任何学科都是循序渐进的，最前沿的科技是数年甚至数十年沉淀的结果，你连名词都看不懂的时候就直接看这些内容，那还不如直接放弃

[tairan2006]

@WngShhng …合着你要从头学啊，我还以为至少在学校搞过。打扰了，祝你好运。

[WngShhng]

@tairan2006 都是自学，并没什么区别

[howfree]

先学再说，都没打开西瓜书一页，空谈无物

[mousekiller]

ai 的出现就是为了减少学习成本的。除非你是想学 ai 开发。
感觉 ai 就像汽车界的自动驾驶技术，其目标就是为了让人坐上车说几句话就可以直达目的地。但目前技术还不够成熟，自动驾驶依然是辅助，基本没什么学习成本，更没什么自动驾驶培训。

[LuffyWong]

为啥我总能看到一些 设计师艺术家其实是地址 AIGC 的呢

[LuffyWong]

@LuffyWon 地址->抵制

[JustSong]

这是大模型的时代，个人小作坊有足够的硬件资源吗