天天百事通！不要叫我程序員，我是「AI 工程師」，馬斯克：開始卷自然語言編程

機器之心報道

(相關(guān)資料圖)

編輯：澤南、陳萍

未來十年需求最高的工作，是「AI 工程師」？

ChatGPT 出現(xiàn)后，人們預(yù)測「所有行業(yè)都要通過 AI 進行重塑」，有些工作會被代替，也有工作會改變形式。作為把 AI 造出來的程序員，他們的職業(yè)會變成什么樣？

最近，事情看起來有了譜，一群工程師和學(xué)者喊出了「AI 工程師」的概念，獲得了眾多響應(yīng)：

由于 GPT-4 等大語言模型展現(xiàn)出的通用化且強大的能力，我們的工作方式或許很快就會轉(zhuǎn)變成和 AI 協(xié)同工作，跟上人工智能的步伐本身就是一項全職工作。

據(jù)說，這個「AI 工程師」處于全棧工程師和機器學(xué)習(xí)工程師之間，占據(jù)后端工程師的一部分，專注于大模型的構(gòu)建。現(xiàn)在它還處于定義階段，不過看大家熱烈討論的樣子，距離落地應(yīng)該不遠了，畢竟 ChatGPT 革命的速度就是這么快。

想法一出，AI 領(lǐng)域大 v 們迅速有了點評。OpenAI 科學(xué)家、前特斯拉 AI 和自動駕駛主管 Andrej Karpathy 表示贊同。「大模型創(chuàng)建了一個全新的抽象和專業(yè)層，到目前為止，我把它稱為『提示工程師』，但現(xiàn)在不止是提示的問題。」

另外他指出四個要點：

過去的機器學(xué)習(xí)工作通常要從頭開始訓(xùn)練算法，而結(jié)果一般性能有限。

大模型訓(xùn)練與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)有很大不同，前者系統(tǒng)工作量很大，進而分裂出一種新角色，專注于在超級計算機上對 Transformer 進行大規(guī)模訓(xùn)練。

從數(shù)字上看，AI 工程師的數(shù)量可能會比機器學(xué)習(xí)工程師 / 大模型工程師多得多。

你無需接受任何訓(xùn)練就可以成功擔任這一角色。

馬斯克看完以后也說了：職位需求大，有重要意義且門檻低，看起來讓人既興奮又焦慮。

在討論中，也有人提出了「認知工程師」、「AI 系統(tǒng)工程師」等名稱作為候選，英偉達 AI 科學(xué)家 Jim Fan 認為這種新興的職業(yè)應(yīng)該被稱為「無梯度工程師」—— 從傳統(tǒng)工具 1.0，到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.0，再到無梯度架構(gòu)的 3.0，我們終于等來了 GPT 系列自我訓(xùn)練的 4.0 版本。

對此，威斯康星大學(xué)助理教授 Sebastian Raschka 表示，這僅適用于通用助理，對于大多數(shù)業(yè)務(wù)，你也不需要「通用」。

名稱和定義給了很多，讓我們看看這個「AI 工程師」到底是什么樣的職位？

在基礎(chǔ)模型的突破性能力和開源大模型、API 的推動下，我們正在見證應(yīng)用人工智能十年一次的轉(zhuǎn)變。

在 2013 年需要花費五年時間和一個研究團隊才能完成的人工智能任務(wù)，現(xiàn)在只需要 API、文檔和 2023 年一個空閑的下午即可完成。

然而，細節(jié)決定成敗 —— 應(yīng)用和產(chǎn)品化人工智能的挑戰(zhàn)無窮無盡：

模型上，有從最大的 GPT-4 和 Claude 模型，到開源的 Huggingface、LLaMA 和其他模型；

工具上，從最流行的鏈接、檢索和矢量搜索工具（如 LangChain、LlamaIndex 和 Pinecone）到新興的自主代理領(lǐng)域（如 Auto-GPT 和 BabyAGI）；

技術(shù)上，每天新提交的論文、模型和技術(shù)的數(shù)量隨著興趣和資金的增加而呈指數(shù)級增長，以至于了解這一切幾乎已是一項全職工作。

若認真嚴肅地對待此種情況，這應(yīng)該被認為是一份全職工作。因此，軟件工程將催生出一個新的子學(xué)科，專門研究人工智能的應(yīng)用并有效地運用新興的堆棧，就像「站點可靠性工程師」（SRE）、「開發(fā)運營工程師」、「數(shù)據(jù)工程師」和「分析工程師」的出現(xiàn)一樣。

這個角色的全新（也是最不令人敬畏的）版本似乎是：人工智能工程師。

我們知道，每家創(chuàng)業(yè)公司都有某種討論 AI 使用的 Slack 頻道，很快這些渠道將從非正式團體轉(zhuǎn)變?yōu)檎綀F隊。目前，成千上萬的軟件工程師正致力于生產(chǎn) AI API 和 OSS 模型，無論是在上班時間還是晚上和周末，在公司 Slacks 或獨立 Discords 中，這一切都將專業(yè)化并集中在一個頭銜上：AI 工程師。

這可能是未來十年需求最高的工程工作。

人工智能工程師將隨處可見，從微軟和谷歌等科技巨頭，到 Figma、Vercel 和 Notion 這樣領(lǐng)先的初創(chuàng)公司，獨立開發(fā)者，如 Simon Willison、Pieter Levels 和 Riley Goodside。他們在 Anthropic 進行的工程實踐，每年可以賺取 30 萬美元，在 OpenAI 構(gòu)建軟件，每年能賺取 90 萬美元。他們利用周末空閑時間在 AGI House 思考想法，并在 Reddit 的 /r/LocalLLaMA 專區(qū)上分享技巧。

他們的共同點是，幾乎可以在一夜之間就能把人工智能的進步轉(zhuǎn)化為數(shù)百萬人使用的實際產(chǎn)品。而在其中，你看不到一個博士學(xué)位的頭銜。在交付人工智能產(chǎn)品時，你需要的是工程師，而不是研究人員。

AI 工程師與 ML 工程師的大反轉(zhuǎn)

在 Indeed 網(wǎng)站上的一組數(shù)據(jù)表明，機器學(xué)習(xí)工程師的職位數(shù)量是 AI 工程師職位數(shù)量的 10 倍，但相比較而言，AI 領(lǐng)域的增長速率更快一些，有預(yù)測認為這種比例將在五年內(nèi)發(fā)生反轉(zhuǎn)，即 AI 工程師將會是 ML 工程師的數(shù)倍。

HN Who ’ s Hiring（其是 Hacker News 上的一個月度帖子，它提供了一個平臺，供雇主發(fā)布招聘信息） 不同類別的月度就業(yè)趨勢

一直以來，關(guān)于 AI 和 ML 之間差異的爭論無休無止，但又小心謹慎。我們也很清楚，職位為普通的軟件工程師完全可以構(gòu)建起 AI 軟件。然而，最近大家又在圍繞另一個問題展開討論，即在 Hacker News 的一個熱帖「如何進入 AI 工程」引起了大家的廣泛興趣，這則熱門帖子也說明了市場上仍然存在的基本限制原則，對每個職位的區(qū)分還是很細的。

Hacker News 上 2023 年 6 月一個帖子的截圖：「如何進入 AI 工程」的熱門投票答案。

直到現(xiàn)在，還有很多人認為 AI 工程是 ML 工程或數(shù)據(jù)工程的一種形式，所以當有人詢問如何進入某一領(lǐng)域時，他們傾向于推薦相同的先決條件，如在上面的回答中，很多人推薦了吳恩達（Andrew Ng）的 Coursera 課程。但那些高效的 AI 工程師中沒有一個人完成過吳恩達在 Coursera 上的課程，他們也不熟悉 PyTorch，也不知道數(shù)據(jù)湖（Data Lake）和數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）之間的區(qū)別。

在不久的將來，沒有人會建議通過閱讀 Transformer 的論文《Attention is All You Need》來開始學(xué)習(xí) AI 工程，就像你不會通過閱讀福特 T 型車的設(shè)計圖紙來開始學(xué)習(xí)駕駛一樣。當然，理解基本原理和技術(shù)的歷史進展是有幫助的，它可以幫你找到提高思路和效率的方法。但有時你也可以通過使用產(chǎn)品，以實際經(jīng)驗來了解它們的特性。

AI 工程師與 ML 工程師的反轉(zhuǎn)不會在一夜之間發(fā)生，對于擁有良好的數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)背景的人來說，Prompt 工程和 AI 工程可能會在很長一段時間內(nèi)不被看好。然而，隨著時間的推移，需求和供應(yīng)的經(jīng)濟規(guī)律將會占上風，人們對 AI 工程觀點也會改觀。

為什么 AI 工程師會興起？

在模型層面，現(xiàn)在很多基礎(chǔ)模型是少樣本學(xué)習(xí)器，具有很強的上下文學(xué)習(xí)以及零樣本遷移能力，模型展現(xiàn)出來的性能往往超越了訓(xùn)練模型的最初意圖。換句話說，創(chuàng)建這些模型的人并不完全知道模型的能力范圍。而那些非 LLM（大語言模型）專家的人可以通過與模型更多地交互，并將其應(yīng)用于研究所低估的領(lǐng)域來發(fā)現(xiàn)和利用這些能力。

在人才層面，微軟、谷歌、Meta 以及大型基礎(chǔ)模型實驗室已經(jīng)壟斷了稀缺的研究人才，他們提供了「AI 研究即服務(wù)」的 API。你可能無法雇傭這種研究人員，但你可以租用他們的服務(wù)。現(xiàn)在全球大約有 5000 名 LLM 研究人員、5000 萬名軟件工程師。這一供應(yīng)限制決定了處于「中間」類別的 AI 工程師將會崛起，從而滿足人才需求。

硬件層面，各大科技公司、機構(gòu)等大量囤積 GPU，當然，OpenAI、微軟是第一個這樣做的，但 Stability AI 通過強調(diào)他們的 4000 個 GPU 集群開啟了初創(chuàng)公司的 GPU 競爭戰(zhàn)。

此外，一些新的初創(chuàng)公司開始崛起，如 Inflection（13 億美元）、Mistral（1.13 億美元）、Reka（5800 萬美元）、Poolside（2600 萬美元）和 Contextual（2000 萬美元）已經(jīng)普遍開始籌集巨額種子輪融資，以擁有自己的硬件設(shè)施。

美國科技行業(yè)的高管和投資者 Nat Friedman 甚至宣布了他們的 Andromeda 計劃，該計劃是一座價值 1 億美元、擁有 10 exaflop 計算能力的 GPU 集群，專門為其投資的初創(chuàng)公司提供支持。在 API 領(lǐng)域的另一側(cè)，將會有更多的 AI 工程師能夠使用模型，而不僅僅是訓(xùn)練模型。

效率方面，與其要求數(shù)據(jù)科學(xué)家、機器學(xué)習(xí)工程師在訓(xùn)練單個特定領(lǐng)域模型并投入生產(chǎn)之前進行繁瑣的數(shù)據(jù)收集工作，產(chǎn)品經(jīng)理、軟件工程師可以通過與 LLM 進行交互，構(gòu)建和驗證產(chǎn)品想法。

假設(shè)后者（數(shù)據(jù)、ML 工程師）的數(shù)量是前者（AI 工程師）的 100 到 1000 倍，而通過與 LLM 交互的工作方式會讓你比傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)快 10 到 100 倍。因此，AI 工程師將能夠以比以往便宜 10000 倍的方式驗證 AI 產(chǎn)品。

軟件層面，會出現(xiàn) Python 到 JavaScript 的變化。傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)和 AI 領(lǐng)域以 Python 為中心，而第一批 AI 工程工具（如 LangChain、LlamaIndex 和 Guardrails）也以 Python 為主。然而，JavaScript 開發(fā)者的數(shù)量至少應(yīng)與 Python 開發(fā)者數(shù)量相當，因此現(xiàn)在的工具越來越多地向這個方向擴展，從 LangChain.js 和 Transformers.js 到 Vercel 的新 AI SDK。JavaScript 的市場總體規(guī)模的擴大和機遇是令人矚目的。

每當一個有著完全不同的背景、使用完全不同的語言、生產(chǎn)完全不同的產(chǎn)品、使用完全不同的工具的子群體出現(xiàn)時，他們最終會分裂成自己的群體。

代碼在軟件 2.0 到軟件 3.0 演進中的作用

6 年前，Andrej Karpathy 撰寫了一篇非常有影響力的文章，描述了軟件 2.0，將精確建模邏輯的經(jīng)典堆棧手寫編程語言與近似邏輯的機器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新堆棧進行對比。文章表明軟件能夠解決更多問題，而這些問題是人類無法建模的。

今年，Karpathy 繼續(xù)發(fā)表文章指出，最熱門的新編程語言是英語，因為生成式 AI 的提示可以理解為人類設(shè)計的代碼，很多情況下是英語，并由 LLM 解釋，最終填補了他的圖表中的灰色區(qū)域。

注：軟件 1.0（Software 1.0）的經(jīng)典堆棧是用 Python、C++ 等語言編寫的。軟件 2.0 是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重編寫的，沒有人參與這段代碼的編寫過程，因為權(quán)重有很多。

去年，Prompt Engineering 成為一個流行的話題，人們開始將 GPT-3 和 Stable Diffusion 應(yīng)用于工作。人們嘲笑 AI 創(chuàng)業(yè)公司為 OpenAI 包裝器，并對 LLM 應(yīng)用程序易受提示注入和反向提示工程的問題感到擔憂。

但 2023 年很重要的一個主題是關(guān)于重新確立人類編寫的代碼的作用，從超過 2 億美元的巨頭 Langchain 到由英偉達支持的 Voyager，顯示出代碼生成和重用的重要性。Prompt Engineering 既被過度炒作又具有持久性，但在軟件 3.0 應(yīng)用程序中重新出現(xiàn)的軟件 1.0 范式既是一個巨大的機遇，也為大量的創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)造了新的空間：

隨著人類工程師學(xué)會利用 AI，AI 越來越多地接手工程工作，未來，當我們回頭看時，分辨出兩者之間的區(qū)別已經(jīng)很困難了。

參考內(nèi)容：

https://www.latent.space/p/ai-engineer

https://twitter.com/karpathy/status/1674873002314563584

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