邱欽倫秘書長認為，以ChatGPT為代表的大模型技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的一項重大進展，它為AI2.0新紀元的到來奠定了基礎(chǔ)，AI賦能各行各業(yè)亦將為每個企業(yè)和個人都帶來新的發(fā)展機遇。

邱秘書長提出了對于AIGT的思考，認為Al 2.0將重新定義人才。同時，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，還會有助于讓教育回歸其本質(zhì)。

AI2.0已經(jīng)帶來了生產(chǎn)力的躍升

談到AI的能力時，邱秘書長特別提到了自然語言編程的概念，AI技術(shù)讓所有人都可以成為智能應用開發(fā)者。

目前，GitHub推出了叫Github Copilot的AI編程工具，開發(fā)者用自然語言提出需求，AI就能按要求生成需要的代碼，這會使得專業(yè)開發(fā)者的開發(fā)速度大大提升。與此同時，非專業(yè)開發(fā)者，或者開發(fā)經(jīng)驗不足的人也具備了開發(fā)軟件的能力。換言之，它降低了開發(fā)者的技術(shù)門檻。

AI編程技術(shù)已經(jīng)充分證明了AI技術(shù)本身就是生產(chǎn)力的現(xiàn)實。

B站UP主林亦LYi用ChatGPT訓練了一個AI模型，用模型控制《街霸》游戲角色擊敗了最終Boss。

UP主自述稱，開發(fā)過程中的主要代碼都是ChatGPT來完成的，后來配合基于GPT-4技術(shù)的Copilot進行了一些更細致的開發(fā)和Debug。

另外，開發(fā)過程中還閱讀了很多英文論文，AI在指令下自動翻譯成中文，并將其中的一些專有技術(shù)用淺顯易懂的語言解釋，這極大地提高了學習新知識的效率。最終，讓一個不了解強化學習的人，在較短的時間里開發(fā)了一個不錯的模型。

就我本人觀察，從朋友圈里直接看到的，從朋友只言片語了解到的情況來看，很多人都已經(jīng)開始用AI編程工具來直接寫代碼、調(diào)Bug和做單元測試了。

我們應該意識到，使用先進AI技術(shù)的人，善用AI的人的能力會得到加強，其本身生產(chǎn)力會被放大了。用邱秘書長的話來說，這便是AI2.0在重新定義人才。

AI2.0時代需要重新定義人才

邱秘書長認為，AI2.0重新定義人才，意味著，未來所有崗位都要重新定義所需素質(zhì)和技能的核心要求。

高盛在一份報告中提到，未來，三分之二的職業(yè)會被AI部分取代，其中，受影響最大的分別是辦公室職員、法律工作者、建筑工程師、科研工作者。而需要體力勞動或者戶外勞動的工作則基本不受影響。

“AI會部分取代一些人的工作崗位職責”的說法我是這樣理解的。隨著AI帶來的個人生產(chǎn)力的提升，勢必影響到一些人的工作崗位。但在可見的未來，AI還無法完全取代人的智力勞動。

換句話說，AI會取代一部分人，但它也會帶來新的工作機遇。

考慮到現(xiàn)實世界的情況很復雜，需要有專人把需求梳理給到AI模型。這一過程非常復雜，同時，還要負責評估AI反饋結(jié)果的可用性。而專門負責這一工作的人叫做提示工程師（Prompt Engineer）。從媒體報道來看，用人市場已經(jīng)出現(xiàn)了年薪百萬招人的案例。

邱秘書長還提到，隨著AI技術(shù)的流行，將來可能人人都需要一個專屬的ChatGPT。會出現(xiàn)負責開發(fā)智能應用的開發(fā)工程師、負責訓練智能應用模型的訓練工程師、負責規(guī)劃產(chǎn)品應用的產(chǎn)品專家，移動互聯(lián)網(wǎng)時代的崗位，將來依然會有。

在人人都使用AI技術(shù)的未來，科技將改變?nèi)说墓ぷ鞣绞?，企業(yè)對人才的要求將會從“以崗位為中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙约寄転橹行摹?，“技能”可以替代工業(yè)時代的“崗位”，成為人和工作的連接點。

在邱秘書長看來，在大模型技術(shù)的幫助下，一個人可以輕松具備其他人擁有的專業(yè)技能，比如，一位開發(fā)工程師用大模型技術(shù)也可以做媒體記者做的事情。

隨著個人生產(chǎn)力的提高，可能沒有人會局限于一直只做某一個職業(yè)，每個人的職業(yè)路徑也會有更大自由空間。

用AIGT思路來助力人才高效培養(yǎng)

邱秘書長在思考像教AI一樣教育學生的可行性。

他認為，GPT從GPT-1到GPT-4的進化過程與大學生的培養(yǎng)過程之間具有一定的可遷移性?；蛟S，可以能用大模型的訓練方法來訓練和培養(yǎng)學生，這便是從AIGC到AIGT（AI Generated Talent）。

邱秘書長介紹了AIGT的主要思路，其核心是用類似RHLF強化學習的方式來培養(yǎng)人才。所不同的是，機器學習是依據(jù)人類的反饋來優(yōu)化語言模型。而人才培養(yǎng)方面，則是用依據(jù)專業(yè)人士的反饋，來培養(yǎng)符合學校、老師、企業(yè)要求的人才。

AIGT的過程中，會考慮社會的實際需求，比如，行業(yè)專家、企業(yè)專家、市場崗位對人才的實際需求，而這些需求會影響人才的培養(yǎng)過程。

人才培養(yǎng)過程會通過比賽等活動來豐富實踐知識，通過企業(yè)實戰(zhàn)來鍛煉實用技能，通過親身體會來積累經(jīng)驗。最終，培養(yǎng)出既有知識儲備，技能過硬，履歷豐富的人才。

AI的三要素分別是數(shù)據(jù)、算法和算力，由于AI是模仿人而誕生的，在原理、模型方面有很多相似之處。邱秘書長認為，訓練用的數(shù)據(jù)就好比人的經(jīng)驗，訓練出的模型就好比人總結(jié)出來的規(guī)律，有了模型之后的人，就好比總結(jié)了規(guī)律的人一樣，提升處理新問題的能力。

除了AIGT這種人才培養(yǎng)的新思路，一些人還在思考AI技術(shù)本身對于教育方式、教育效率的改變。當我把這一問題拋給了GPT-4，它給出了這樣的回答。

未來，AI在教育的具體操作層面將發(fā)揮怎樣的作用呢？

個性化教育資源或許也是一種因材施教；在線解答、智能輔導學生，可以幫助學生答疑解惑；跨學科整合或許能激發(fā)更多創(chuàng)新；最后，AI的低成本優(yōu)勢將有助于提高教育的公平性。

邱秘書長認為，AI2.0對教育的影響非常大。當每個人都有一個隨時隨地可用的強大知識庫，人就不需要知識灌輸型的教育了，這會讓教育回歸到傳道授業(yè)解惑的原本形態(tài)。當繁瑣的東西交給機器去，于是，人會有更多時間學習感興趣的內(nèi)容。

顯然，AI技術(shù)的發(fā)展對于人才培養(yǎng)會有巨大幫助。

zhupb