未来十年需求最高的工作，是「AI工程师」？

人们预测「所有行业都要通过AI进行重塑」，有些工作会被代替，也有工作会改变形式。作为把AI造出来的程序员，他们的职业会变成什么样？最近，事情看起来有了谱，一群工程师和学者喊出了「AI工程师」的概念，获得了众多响应：由于GPT-4等大语言模型展现出的通用化且强大的能力，我们的工作方式或许很快就会转变成和AI协同工作，跟上人工智能的步伐本身就是一项全职工作。

据说，这个「AI工程师」处于全栈工程师和机器学习工程师之间，占据后端工程师的一部分，专注于大模型的构建。现在它还处于定义阶段，不过看大家热烈讨论的样子，距离落地应该不远了，毕竟ChatGPT革命的速度就是这么快。

想法一出，AI领域大v们迅速有了点评。OpenAI科学家、前特斯拉AI和自动驾驶主管AndrejKarpathy表示赞同。「大模型创建了一个全新的抽象和专业层，到目前为止，我把它称为『提示工程师』，但现在不止是提示的问题。」另外他指出四个要点：过去的机器学习工作通常要从头开始训练算法，而结果一般性能有限。大模型训练与传统机器学习有很大不同，前者系统工作量很大，进而分裂出一种新角色，专注于在超级计算机上对Transformer进行大规模训练。从数字上看，AI工程师的数量可能会比机器学习工程师/大模型工程师多得多。你无需接受任何训练就可以成功担任这一角色。

马斯克看完以后也说了：职位需求大，有重要意义且门槛低，看起来让人既兴奋又焦虑。在讨论中，也有人提出了「认知工程师」、「AI系统工程师」等名称作为候选，英伟达AI科学家JimFan认为这种新兴的职业应该被称为「无梯度工程师」——从传统工具1.0，到神经网络2.0，再到无梯度架构的3.0，我们终于等来了GPT系列自我训练的4.0版本。

对此，威斯康星大学助理教授SebastianRaschka表示，这仅适用于通用助理，对于大多数业务，你也不需要「通用」。名称和定义给了很多，让我们看看这个「AI工程师」到底是什么样的职位？

在基础模型的突破性能力和开源大模型、API的推动下，我们正在见证应用人工智能十年一次的转变。在2013年需要花费五年时间和一个研究团队才能完成的人工智能任务，现在只需要API、文档和2023年一个空闲的下午即可完成。然而，细节决定成败——应用和产品化人工智能的挑战无穷无尽：模型上，有从最大的GPT-4和Claude模型，到开源的Huggingface、LLaMA和其他模型；工具上，从最流行的链接、检索和矢量搜索工具（如LangChain、LlamaIndex和Pinecone）到新兴的自主代理领域（如Auto-GPT和BabyAGI）；技术上，每天新提交的论文、模型和技术的数量随着兴趣和资金的增加而呈指数级增长，以至于了解这一切几乎已是一项全职工作。

若认真严肃地对待此种情况，这应该被认为是一份全职工作。因此，软件工程将催生出一个新的子学科，专门研究人工智能的应用并有效地运用新兴的堆栈，就像「站点可靠性工程师」（SRE）、「开发运营工程师」、「数据工程师」和「分析工程师」的出现一样。这个角色的全新（也是最不令人敬畏的）版本似乎是：人工智能工程师。

每家创业公司都有某种讨论AI使用的Slack频道，很快这些渠道将从非正式团体转变为正式团队。目前，成千上万的软件工程师正致力于生产AIAPI和OSS模型，无论是在上班时间还是晚上和周末，在公司Slacks或独立Discords中，这一切都将专业化并集中在一个头衔上：AI工程师。这可能是未来十年需求最高的工程工作。人工智能工程师将随处可见，从微软和谷歌等科技巨头，到Figma、Vercel和Notion这样领先的初创公司，独立开发者，如SimonWillison、PieterLevels和RileyGoodside。他们在Anthropic进行的工程实践，每年可以赚取30万美元，在OpenAI构建软件，每年能赚取90万美元。他们利用周末空闲时间在AGIHouse思考想法，并在Reddit的/r/LocalLLaMA专区上分享技巧。他们的共同点是，几乎可以在一夜之间就能把人工智能的进步转化为数百万人使用的实际产品。而在其中，你看不到一个博士学位的头衔。在交付人工智能产品时，你需要的是工程师，而不是研究人员。

AI工程师与ML工程师的大反转在Indeed网站上的一组数据表明，机器学习工程师的职位数量是AI工程师职位数量的10倍，但相比较而言，AI领域的增长速率更快一些，有预测认为这种比例将在五年内发生反转，即AI工程师将会是ML工程师的数倍。HNWho’sHiring（其是HackerNews上的一个月度帖子，它提供了一个平台，供雇主发布招聘信息）不同类别的月度就业趋势一直以来，关于AI和ML之间差异的争论无休无止，但又小心谨慎。我们也很清楚，职位为普通的软件工程师完全可以构建起AI软件。

然而，最近大家又在围绕另一个问题展开讨论，即在HackerNews的一个热帖「如何进入AI工程」引起了大家的广泛兴趣，这则热门帖子也说明了市场上仍然存在的基本限制原则，对每个职位的区分还是很细的。

随着人类工程师学会利用AI，AI越来越多地接手工程工作，未来，当我们回头看时，分辨出两者之间的区别已经很困难了。