ChatGPT アプリの流行で 12 人の新しいキャリアが不足

ChatGPT に代表される AI 技術が発展し続けると、かつては存在しなかった多くの雇用機会も出現します。インテリジェント テクノロジーが人間に及ぼす影響を理解する AI 心理学者から、テクノロジーが安全に適用できることを保証する AI コンプライアンス監査人まで、これらの新しい役割は、安定した倫理的な AI アプリケーション システムを構築するために重要です。最近、海外の研究者は、ChatGPT などの新技術アプリケーションにおける専門家に対する需要の多様性を反映して、将来の AI 革命で緊急に必要とされる 12 の新しい職業を挙げました。 AI テクノロジーが発展し続けるにつれて、それをサポートするためにさらに多くの新しい役割が必要になる可能性があります。

1. AI 倫理学者

AI テクノロジーの応用は、現在の人間社会の価値観と原則と一致している必要があります。 AI 倫理学者は、AI アプリケーションの倫理的問題と影響を研究する専門家です。彼らは、差別、偏見、プライバシー、セキュリティ、透明性などのトピックを含む、AI アプリケーションの開発と展開で発生する可能性のあるさまざまな社会的および倫理的問題を特定し、対処する必要があります。 AI 倫理学者は、AI システムが責任ある倫理的な方法で使用できるようにするために、アプリケーション開発者、アーキテクト、エンド ユーザーを含むさまざまな関係者と緊密に連携する必要があります。彼らの仕事は、AI テクノロジー アプリケーションの未来を形作る上で重要です。

2. AI モデル評価者

AI モデル評価者は、AI テクノロジー アプリケーションのパフォーマンスと信頼性を評価する専門家です。 AI モデルが正確で偏りがなく、特定のビジネス上の問題を解決するのに効果的であることを保証するために取り組んでいます。 AI モデル評価者は、さまざまなツールや手法を使用して、関連するデータセットや現実世界のシナリオに対して AI モデルのパフォーマンスをテストします。また、プライバシー侵害や予期せぬ結果など、AI の使用に関連する潜在的なリスクを軽減するためにも取り組んでいます。 AI モデルのレビュー担当者は、データ スチュワードやその他の関係者と協力して、AI モデルの設計と実装についてデータに基づいた意思決定を行う必要があります。

3. AI コンプライアンス監査人

データの操作、漏洩、改ざんによって引き起こされるリスクは、AI の大規模な適用という状況において拡大し続けるでしょう。アルゴリズムのバイアスも、AI アプリケーションが直面するもう 1 つの大きな問題です。アルゴリズムとそのアプリケーションは客観的で公平であると考えられていますが、そうではない可能性があります。したがって、ChatGPT などの AI アプリケーションに対して専用のコンプライアンス監査人を構成することが非常に必要です。彼らは、ChatGPT テクノロジーに基づいてアプリケーション プロセスとアルゴリズム モデルをレビューおよび検証し、不正行為と潜在的なセキュリティ リスクを特定し、組織が AI テクノロジーを使用していることを確認します。社会の価値観や規制要件と一致しています。

4. AI セキュリティ エキスパート

AI セキュリティ エキスパートは、AI システム アプリケーションとプライバシー データのセキュリティを確保する責任を負う専門家です。彼らは、AI システムの潜在的なセキュリティ リスクを特定し、サイバー攻撃やその他の脅威からシステムを保護するための措置を講じるように取り組んでいます。 AI セキュリティの専門家は、個人情報や財務データなど、AI システムで使用される機密データのセキュリティを確保する責任もあります。安全で安定した AI システムを開発するには、データ マネージャーやソフトウェア エンジニアなどの他の専門家と協力する必要があります。彼らの仕事は、AI テクノロジー アプリケーションの安全性と信頼性を確保する上で非常に価値があります。

5. AI プロセス エキスパート

AI プロセス エキスパートは、AI テクノロジーの適用プロセスと運用保守プロセスの最適化を担当する専門家です。彼らは、自動化に対する事業部門のニーズと既存のワークフローを合理化する機会を特定し、AI ツールとテクノロジーを使用してより効率的なプロセスを設計および実装することに取り組んでいます。 AI プロセス エンジニアは、企業が運用コストを削減し、作業効率を向上させるのに役立ちます。彼らの仕事は、企業が AI テクノロジーの価値を活用し、競争上の優位性を獲得するのを支援するために重要です。

6. AI システム アーキテクト

AI システム アーキテクトは、複雑な AI システムを設計する専門家であり、ビジネスのニーズと目標を包括的に理解し、それらを満たす AI システム アーキテクチャを作成することに専念しています。ニーズの青写真。また、潜在的な技術的課題 (データ統合やセキュリティなど) を特定して対処し、AI システムが拡張可能で将来のビジネス環境の変化に適応できるようにする必要もあります。

7. AI 開発エンジニア

AI 開発エンジニアは、AI システムの開発と展開を専門とし、AI ソリューションの構築、テスト、展開のプロセスを継続的に簡素化することで、AI ソリューションの効率性と信頼性を確保します。信頼性の高い拡張機能。 AI 開発エンジニアは、パフォーマンスのボトルネックやセキュリティの脆弱性など、AI システムの潜在的な問題を特定して解決できる必要もあります。医療、金融、教育などのさまざまな業界で AI システムを開発および実装するには、データ サイエンティストやソフトウェア エンジニアなどの他の専門家と協力する必要があります。彼らの仕事は、AI システムのパフォーマンスを安定させ、最適化するために重要です。

8. AI データ管理者

AI データ管理者は、AI システムの入出力データの正確性、一貫性、セキュリティを管理する責任を負う専門家です。また、データの出所やデータ分類などのデータ ガバナンス実践の改善を通じて、AI システムの安全かつ倫理的な使用をサポートする必要もあります。 AI システムのスムーズな開発と実装を確保するには、データ アナリストや開発エンジニアなどの他の専門家と協力する必要があります。彼らの取り組みにより、企業は AI システムに必要なデータの品質と整合性を確保しながら、AI テクノロジーの可能性を最大限に活用することができます。

9. AI データ アナリスト

AI データ アナリストは、AI テクノロジーを使用して大量のデータを分析および解釈する責任を負う専門家です。彼らは、複雑なデータ環境で手がかりや洞察を特定するための機械学習アルゴリズムの開発と実装に取り​​組んでいます。 AIデータアナリストは、AIシステムが使用するデータが正確かつ有効であるかどうかを特定し、データの処理と保存方法を最適化する必要もあります。データ主導のインテリジェントな意思決定とアプリケーションの価値を共同で実現するには、AI データ マネージャーと協力する必要があります。

10. AI 言語エキスパート

AI 言語エキスパートの仕事の目標は、インテリジェント デバイスが自然かつ直感的な方法で人間と通信できるようにし、最終的にはテクノロジーとのやり取りをよりシームレスかつ効率的にできるようにすることです。 . .これには、機械が対話パターンを識別し、言語構造を理解できるようにする機械学習アルゴリズムの使用が必要です。現在 NLP テクノロジーが直面している最大の課題の 1 つは、皮肉や比喩など人間の言語のニュアンスを理解できるシステムを開発する方法です。 AI 言語学者として、開発者がこれらのニュアンスを正確に解釈し、適切な応答を生成できるシステムを構築できるように支援します。

11. AI トレーナー

AI トレーナーは、時間をかけて新しいデータを学習して適応できる機械学習アルゴリズムの設計と実装に取り​​組んでいます。 AI トレーナーは、AI モデルの潜在的なバイアスや不正確性を特定して対処し、AI モデルが正確で、信頼性が高く、有効であることを確認することにも取り組んでいます。ソフトウェア エンジニアなどの他の専門家と協力して、さまざまな業界で使用されている AI システムをテストして最適化する必要があります。彼らの仕事は、AI テクノロジーのアプリケーションが社会のニーズと期待に確実に応えられるようにすることに役立ちます。

12. AI 教育の専門家

AI 教育の専門家は、AI ベースの教育計画とコースの開発と実装の専門家です。 AI テクノロジーを活用して学習体験を向上させる学習教材を設計および作成します。 AI 教育の専門家は、教育者や教育機関と協力して、AI テクノロジーを教育方法やカリキュラムに組み込むのを支援し、教育者が AI テクノロジーを効果的に使用するために必要なスキルと知識を確実に身につけるためのトレーニングとサポートを提供します。また、AI テクノロジーが教育革新に及ぼす影響も研究しており、AI を使用して学習成果を向上させる新しい教育モデルの開発にも取り組んでいます。

以上がChatGPT アプリの流行で 12 人の新しいキャリアが不足の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。