封面新闻记者 张峥

目前，优秀的人工智能领域人才在全球范围内都处于供不应求的状态，因此他们往往也拥有着更高的议价权和竞争力，入职时通常都伴随着高额的年薪、丰厚的股份以及较高的职级或发展空间。“截至2023年2月18日，实习僧平台涉及人工智能的实习、校招岗位相较于去年同期，增长了约13.71%。”2022年是人工智能的爆发年，延续到2023年，ChatGPT的逆势看涨，更是让人工智能风头强劲。先不论是否有行业要集体失业，从最近职业招聘网站的职业岗位投放情况，亦可见微知著。

2月20日，封面新闻对话了国内实习、校招、招聘领域头部平台——实习僧CEO曾舒煜。在他看来，人工智能的爆发，意味着新一轮的行业洗牌和产业技术升级即将到来，这是挑战，但更多的是新的机会。他认为，高校应该开拓布局更多“传统 AI”的应用型专业，诸如金融科技、智能医学、智慧农业、智能制造、数据警务技术等专业方向。

↑ 曾舒煜

人工智能投放岗位数

三年增加105.63%

实习僧平台主要服务于企业大学校招、大学生实习以及职场新人就业领域，目前已经积累了超过2200万用户。“虽然人工智能类岗位在全体岗位中的占比相对较小，但岗位数量在过去3年间增速很快：2022年平台相关岗位数量相较于2020年，增加了105.63%。从简历投递情况来看，不少学生都对人工智能方向的实习很感兴趣，意向人数远高于企业开放的岗位数，人岗比约为54:1。”

↑ 图据实习僧

来自oppo发布的机器学习算法工程师实习岗位的日薪为200—400元/天；网易发布的人工智能算法工程师实习生 (自然语言处理）岗位，日薪为200—300元/天。

38.5%都需要求职者拥有硕士及以上学历

曾舒煜介绍，2023年，在人工智能领域还出现了不少新的岗位。包括图形系统研发、人工智能产品经理、游戏AI、虚拟人短视频制作、手语AI等，38.5%都需要求职者拥有硕士及以上学历，远高于其他行业平均水平。“相较于此前，今年以来新增的岗位大多更侧重于人工智能的具体应用领域，这也是许多企业所急需的。”

除了高级研发、专家岗位外，大多数岗位的需求更看重求职者的专业背景，对于求职者的工作年限、经验的要求相对宽松，通常为1—3年，甚至无工作年限要求。“一方面，是因为当前相关人才供不应求，倒逼企业下调对工作年限和经验的要求，另一方面，也与实习僧平台更多聚焦于校园招聘领域有一定关系。” 曾舒煜分析。

他预测，从就业市场的需求端来看，未来机器训练师、AI工程师、AI测试员和测试主管、计算机视觉和模式识别、AI类应用的产品经理、人工智能相关的法律、政策、伦理等方面的风控岗位，在相当长的一段时间内都会比较抢手。

教育、金融、制造、零售和医疗保健等行业先受到挑战

ChatGPT的火爆，会不会造成某些行业用人需求的降低？哪些行业最先受到人工智能的冲击、波及？ 曾舒煜表示，毫无疑问，ChatGPT的诞生是一项意义重大的技术突破。但是作为一款自然语言AI，其基于数据驱动学习机制的深度神经网络模型，不可避免存在不可解释、数据依赖和逻辑推理弱等不足等问题，“编造事实”“机械关联”等问题还未能得到有效解决，甚至无法支持简单的数理运算，作为生产力工具的可靠性、稳定性还有待商榷。

“不过从长远来看，类ChatGPT的人工智能，必然将会取代大量基础、重复性的工作，对职场人的创造力、判断力和共情能力等方面也提出了更高的挑战。”虽然还没有直观的数据体现，但是随着人工智能的广泛应用，教育、金融、制造、零售和医疗保健等行业的不少应用场景，已经能够较为明显感受到人工智能的冲击。

他详细举例，在教育行业，人工智能技术可以应用于智能化教学、在线教育、学生成绩预测等教育业务，提高教育服务质量和效率。在金融行业，人工智能技术可以通过大数据和机器学习算法实现风险管理、信用评估、交易监管、欺诈检测等金融业务，提高效率和降低风险。在制造业，人工智能技术可以应用于自动化生产、质量检测、供应链管理等制造业环节，提高生产效率和产品质量。在零售业，人工智能技术可以应用于商品推荐、销售预测、价格优化等零售业务，提高销售额和客户满意度。在医疗保健行业，人工智能技术可以应用于疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等医疗保健领域，提高医疗服务质量和效率。

是挑战

但更多的是新的机会

如何看待人工智能的爆发对其他行业的影响？曾舒煜表示了乐观：“任何一项技术突破，都不是空中楼阁、凭空而生的，而是在时代浪潮中的各类技术突破、大量前期沉淀之后，从量变到质变、应运而生的，其背后往往也伴随着特定时代命题的强呼唤。”

“人工智能的爆发，意味着新一轮的行业洗牌和产业技术升级即将到来，这是挑战，但更多的是新的机会。”就像“线上打车”的出现，几乎颠覆了出租车行业的行业逻辑，但是也催生出了一个庞大的、欣欣向荣的网约车市场，创造了一个崭新的赛道和数以千万计的就业机会。对各行各业的企业和从业者而言，更重要的是如何把握好时代的“风口”，如何变被动为主动。

建议高校

开拓布局更多“传统 AI”的应用型专业

在高等教育领域，中国针对人工智能等新方向，近些年也有一系列相关的顶层设计和布局。如“新工科”“未来技术学院”“集成电路十八罗汉（全国首批、18个集成电路科学与工程一级学科博士学位授权点）”等。

人工智能、集成电路、大数据、物联网应用、智能车辆工程等专业都是近年来各大高校新增专业名单里的“熟悉面孔”，清华大学、天津大学、华南理工大学、电子科技大学等高校在相关领域的人才培养模式和教学思路都沉淀了很多有益的经验。

不过从宏观就业端来看，这类与人工智能产业链直接相关的专业岗位，在就业市场上的绝对占比还相对有限。企业更多的需求，反而在于“传统专业 AI”的新型复合型、应用型人才。

曾舒煜认为“对于绝大多数普通高校而言，朝着中国新设的第14个学科门类——‘交叉学科’的方向，集中资源、开拓布局更多‘传统 AI’的应用型专业，诸如金融科技、智能医学、智慧农业、智能制造、数据警务技术等专业方向，可能会更加符合就业市场的需要。”

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