ChatGPT给程序员带来了哪些就业机会？

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ChatGPT是人工智能领域中，自然语言处理方向的重要组成部分。ChatGPT现象级出圈，加速了人工智能的发展。

人工智能的高速发展，网络中各种分析大量岗位或将被人工智能取代，可能不久的将来大量职场人失业。

但是从技术的角度来看，人工智能的高速发展，实际上会给程序员带来就业红利。

今天就来跟大家聊一聊，ChatGPT给程序员带来了哪些就业红利？

01 ChatGPT在人工智能领域的实际应用

首先，来看看一些大厂在人工智能领域利用ChatGPT做出了哪些相关产品。

百度公司于3月16日发布了备受期待的人工智能聊天机器人——文心一言。目前仅供数量有限的用户申请使用。

阿里巴巴集团控股有限公司4月11日公布了通义千问，这是一种类似于 GPT 的 AI 大型语言模型，计划在不久的将来集成到公司的所有业务应用程序中。

两位知情人士在2月份告诉路透社，腾讯控股已经成立了一个开发团队，致力于开发一款名为“腾讯AI Lab GPT-3 Model”的类 ChatGPT 聊天机器人。在征求意见时，腾讯重申了 2 月 9 日的声明，即它正在研究 ChatGPT 工具技术。

中国复旦大学的一个团队于2月20日推出了一个类似于 ChatGPT 的聊天机器人，他们称之为 MOSS。然而，由于流量激增，该平台在推出数小时后就崩溃了，该团队道歉说这是一个非常不成熟的模型，有一个在达到 ChatGPT 级别之前还有很长的路要走。

电子商务公司京东于 2 月 10 日表示，计划推出一款类似于 ChatGPT 的产品，并称其名为 ChatJD，旨在服务于其他企业。

据中国当地媒体 2 月 18 日报道，中国电信集团公司正在开发用于电信的工业版 ChatGPT，它将在某些客户服务功能中使用人工智能。

2月8日，一位熟悉该公司的消息人士告诉路透社，游戏公司网易计划部署大型语言模型技术来为其教育业务服务。

360安全科技公司2月8日表示，其拥有语言模型技术，但无法明确表示何时会推出相关产品。

据政府支持的澎湃新闻2月9日报道，短视频应用快手科技正在研究大型语言模型，它将用于改进其 AI 客户服务等产品。

除了以上列举出来的大厂在人工智能领域利用ChatGPT技术发布的产品，服务于业务或用户，其实也有初创公司利用ChatGPT技术做出了年营收1亿美元的产品。

这家初创公司就是 Midjourney。

在 AIGC 热潮下，创立于2021年8月的Midjourney，2022年7月12日进入公测后，不到一年的时间实现了1000万用户和1亿美元营收。

02 ChatGPT在人工智能领域使用的是什么技术？

ChatGPT使用了深度学习技术，特别是一种被称为“变压器”（Transformer）的神经网络模型。

上述初创公司Midjourney所使用的技术也是Transformer，它已经成为当前自然语言处理领域中的主流技术之一。它在许多任务中都达到了很好的效果，如机器翻译、问答系统、文本生成等。

因此，在王道Python的课程会深度解析Transformer，学习技术知识以外，还有聊天机器人项目。

在ChatGPT推出之前，王道Python课程就已经有针对Transformer的聊天机器人项目。王道Python课程一共有八大实战项目，可以看看这份项目目录。

目前Transformer还没有发生过拟合（这是深度学习上的术语，具体解释请看下方），未来依然有广阔空间，目前国内各大厂之所以跟进，也是看到了ChatGPT的市场前景，在短时间内就在全球拥有1亿用户，那么在未来几年内，各企业必定大力投入做人工智能。

PS：

拟合（Fit）是指将一个数学模型应用于数据集，并使该模型尽可能地描述或预测给定的数据。在机试学习深度学习上，过拟合是指训练集表现较好，测试集表现变差。

03 程序员在人工智能领域有哪些就业机会？岗位要求如何？薪资如何？

接下来看看在人工智能领域，对于程序员而言有哪些就业红利，岗位要求如何，薪资水平如何。

了解就业市场行情，最直观的就是招聘网站了，岗位要求、薪资情况一目了然。

跟大家解释一下，什么是NLP？

NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，指的是对自然语言进行计算机处理和分析的一门技术。

目前，自然语言处理技术（NLP）已经广泛应用于搜索引擎、虚拟助手、智能客服等各种应用中，以提高用户体验和效率。

除此之外，还有一个高薪领域也广泛应用了NLP技术，那就是智能驾驶。在智能驾驶中，自然语言处理技术（NLP）被应用于车内语音交互，从而提高交互体验和驾驶安全性。比如，华为、百度等大厂都在研究智能驾驶。

那么，智能驾驶领域，需要用到哪些技术呢？

智能驾驶是一个复杂的领域，需要应用多种深度学习技术来实现。以下是一些智能驾驶中常用的深度学习技术：

目标检测

为了保障车辆安全行驶，需要实时检测交通标志、道路标线、前方障碍物等，并做出相应决策。目标检测技术是解决这些问题的关键之一，常见的方法包括RCNN系列、YOLO系列、SSD等。

语义分割

语义分割可以将图像中的每个像素分配到不同的类别中，例如分离道路、树木、车辆等。语义分割广泛应用于地面和空中的自主导航系统中。最流行的模型有U-Net和FCN。

实例分割

实例分割是对每个像素进行分类并分配唯一的对象ID的任务，例如在图像中分离不同的人或车辆。Mask R-CNN是当前最先进的实例分割算法之一。

姿态估计

姿态估计是指识别图像中物体的位置、方向和大小等属性。它可以帮助车辆判断周围环境，例如检测某个行人是否会穿过马路。常用的方法包括基于回归的方法和基于3D点云数据的方法。

跟踪

跟踪是指在视频中追踪目标对象的运动轨迹。这对于智能驾驶系统来说至关重要，因为它可以帮助车辆预测其他车辆和行人的行动，并做出相应决策。常用的跟踪方法有卡尔曼滤波和SORT等。

总之，智能驾驶需要应用多种深度学习技术来实现各种不同的任务。这些技术都有其优点和限制，需要根据具体的应用场景进行选择和调整。

因此选择AI方向未来发展前景是非常不错的，ChatGPT的出圈也给AI研究方向带来了一定的就业红利。

除此之外，ChatGPT大模型还给市场带来了哪些变化、AI对未来有哪些影响、作为程序员如何判断自己未来要不要从事AI方向的工作等相关问题，5月10日（周三）晚7点来听王道训练营Python课程主讲老师——云龙老师（龙哥）的直播分享，这场直播在B站“王道计算机教育”进行开播，对AI方向感兴趣的同学记得扫码预约直播。

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