푸단 인공지능 교수: 향후 3~5년 내에 AI가 대체하지 않을 직업은 무엇입니까?

볼만한 동영상 ChatGPT의 등장으로 많은 직업이 인공 지능으로 바뀌거나 심지어 대체되는 추세가 점점 더 분명해졌습니다. 그렇다면 어떤 직업이 가장 큰 타격을 입을 것인가? 인공지능으로 대체되지 않으려면 어떤 특징을 가지고 있나요? 푸단대학교 인공지능 전문가 장준핑 교수의 인사이트를 듣고, 앞으로 당신의 직업이 안전한지 확인해 보시겠습니까?

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Readme丨 Zhang Junping 편집자丨Liu Yameng

수정丨5월

올해 5월 1일 세계 노동절을 맞아 AI 실업의 첫 번째 물결이 찾아왔습니다. 기술 대기업 IBM은 이러한 일자리가 AI로 대체될 것이라고 말하며 7,800명의 채용을 중단한다고 발표했습니다.

3월 말, 골드만삭스 그룹은 전 세계 3억 개의 일자리가 생성 AI로 대체될 것이라고 예측하는 보고서를 발표했는데, 그중 변호사와 행정 직원이 가장 큰 영향을 받을 것입니다.

AI는 가짜이면서 진짜처럼 보이는 아름다운 여성의 사진을 생성합니다

AI 초현실적 창조: 직장인들이 지하철에서 금붕어, 멜론 농부, 트럼프를 바라보는 모습

중국 웹사이트에서는 ChatGPT와 Midjourney로 인해 첫 번째 실업자 디자이너와 카피 에디터도 속속 등장했습니다.

향후 3~5년 안에 어떤 직업이 AI로 대체될까?

어떤 산업이 상대적으로 안전한가요?

AI 엔지니어가 되고 싶다면 어떤 능력이 필요한가요?

문과 학생들이 AI로 전환할 수 있나요?

기사에서는 푸단대학교 인공지능 전문가인 장준핑(Zhang Junping) 교수를 인터뷰하고 위의 질문에 답했습니다.

앞으로 3~5년

AI가 대체할 직업은?

복단 캠퍼스를 걷고 있는 장준핑 교수

ChatGPT-4의 등장은 충격적입니다. AI 연구를 하는 우리는 이런 것이 조만간 나올 것이라는 것을 알고 있었지만, 이렇게 빠르고 성능이 좋을 것이라고는 예상하지 못했습니다.

3월부터 내 친구들의 많은 사람들이 ChatGPT-4의 채팅 스크린샷을 게시해 왔는데, 이는 매우 열정적입니다. Midjourney V5와 함께 자신의 직업이 AI로 대체될지 모두가 걱정하고 계시죠?

인간-컴퓨터 공존 시나리오, Midjourney를 통해 제작된 사설

이러한 우려는 타당합니다.

ChatGPT-4의 가장 놀라운 점은 "긴급 기능"입니다. 즉, 훈련하는 데이터의 양이 충분히 클 경우 이 복잡한 시스템은 해당 구성 요소에 없는 속성을 갖게 됩니다. - — 인간에 가깝습니다. '사고 모드'와 '지적 수행'.

ChatGPT-4가 "체인으로 생각"하는 데 도움이 되는 사고 체인이 있습니다. 숙제를 했는데 어느 정도 도달했는데 못 할 때처럼, 부모님은 "다시 생각해 보세요"라고 하세요. 사실 아무 말도 안 하는데, 학생은 제가 아직 부족한 부분이 있을 것 같다고 생각해요. 천천히 생각하고 약간의 안내를 받은 후 갑자기 정답이 나왔습니다.

그래서 ChatGPT-4에 대화 상자에서 "다시 생각해 보세요"라고 요청하면 향상된 답변도 제공되어 모두가 놀라게 될 것입니다.

AI가 생산 효율성을 향상시키기 때문에 우수한 인재가 많은 일을 할 수 있기 때문에 소수가 시가총액이 큰 회사를 운영하는 현상은 앞으로 점점 더 일반화될 수 있습니다. Midjourney가 전형적인 예입니다. 직원은 11명에 불과하지만 연간 수익은 1억 달러입니다.

AI가 '불' 사무직 직장을 생성합니다

자세히 살펴보면 향후 3~5년 내에 대체될 가능성이 높은 직업에 대한 기준은 두 가지입니다. 정신적 작업과 단순하고 반복하기 쉬운 작업입니다. 사무직 근로자들이 더 많은 영향을 받는 것은 사실이다.

제 생활 속에서도 특급배달 전화를 받는 사람 중 상당수가 로봇이에요. 국내 과학 연구자들은 자신의 논문을 영어로 번역해야 할 수도 있습니다. 앞으로는 ChatGPT-4 번역을 시도해야 할 수도 있으며, 이는 현장에서 고유명사를 제한할 수 있습니다. 아주 좋아야합니다.

ChatGPT는 Office365에 내장되어 있습니다.

브리핑과 양식을 자동으로 생성할 수 있습니다

다음으로 위험한 사람은 사무원, 인사, 재무제표 작성하는 사람입니다.

Microsoft Office 365에는 Word, PPT 및 Excel에 ChatGPT가 내장되어 있어 프레젠테이션, PPT 및 테이블을 자동으로 생성할 수 있습니다. 과거에 너무 많은 시간을 들여 학습한 Office 기술의 가치는 감소했습니다.

"금융은 희생양이 될 수 없기 때문에 AI가 대체할 수 없다"는 농담이 있습니다. 일리가 있지만 생산 효율성이 향상된다는 것은 기업의 금융 인재에 대한 수요가 압축되고 고용 공간이 줄어들 것이라는 의미입니다. 작아질 것입니다.

이 외에도 변호사 산업도 있습니다. 법률 규정을 숙지하고 과거 사건을 검색하는 것이 변호사 업무에서 매우 중요한 부분이라는 것을 우리는 알고 있습니다. 검색 과정은 매우 시간이 많이 걸리며 이를 위해 로펌 내에 전담 인력이 있어야 합니다. 일하다.

AI로 전환하면 모든 사건을 수집하고 ChatGPT가 대화 방식으로 이를 제공하므로 매우 빠르므로 이 작업을 수행했던 변호사는 더 이상 필요하지 않습니다.

프로그래머들이 작업 중이며 Midjourney를 통해 편집위원회가 생성됩니다

ChatGPT-4는 코드도 생성합니다. 일부 프로그래머, 특히 프런트엔드가 영향을 받습니다. 프런트엔드 디자인은 상대적으로 모듈식이므로 그다지 복잡한 계산이 필요하지 않습니다. OpenAI에는 종이에 스케치를 그리는 데모가 있으며 ChatGPT-4가 웹 페이지를 실행합니다.

회사 입장에서는 앞으로 ChatGPT를 사용하여 코드를 작성하는 경향이 더 커질 가능성이 있습니다. 사람마다 코드 작성 스타일이 다르기 때문에 직원이 퇴사하고 새 직원이 오면 익숙하지 않아 코드를 다시 작성해야 할 수도 있습니다. 그러면 ChatGPT는 회사의 관점에서 더욱 일관되고 효율적이 될 것입니다.

AI 생성 스타일 일러스트레이션

미드저니의 영향을 받은 일러스트레이터와 디자이너들 중에 해고된 사람도 있다는 걸 온라인에서 봤어요. 일러스트레이션을 완성하는 데 이틀이 걸릴 수 있지만 몇 분 안에 기계가 나오고 효과가 매우 좋습니다.

흥미로운 현상은 일부 AI 연구자의 작업물이 AI에 빼앗긴다는 것입니다.

그럼 왜 그런지 토론해볼까요? 과거에는 과학 연구 기관에서 3~5년 안에 어떤 결과를 내놓았기 때문에 세세한 부분을 처리하려면 많은 사람이 필요했습니다. 그러나 ChatGPT-4가 나온 후에는 많은 문제가 해결되었고 남은 문제도 매우 어렵습니다. 크랙하려면 교육 위치가 너무 많이 필요하지 않으므로 일부 위치가 제거됩니다.

향후 10년은 어떤 산업이 안전할까요?

문과 학생들이 AI로 전환할 수 있나요?

칠기를 만드는 장인

우선, 의사, 간호사, 운전사 등 실체와 관련된 직업과 고금 연주자, 도예가 등 틈새 장인은 모두 개인 경험에 의존하며 AI로 대체될 가능성이 더 높습니다.

AI는 주로 인지 관련 작업을 수행해 왔기 때문에 인식에 대한 노력이 거의 이루어지지 않았습니다. 현 단계에서는 개체에 비해 조작자가 상대적으로 초보적이며 병뚜껑을 비틀는 것이 여전히 어렵습니다. . 문제.

청소도 우리 인간에게는 '간단하고 반복하기 쉬운' 일이지만, 기계에게는 모호한 개념이고 프로그래밍하거나 형식화할 수 없습니다.

그래서 사무직의 경우 아직 상대적으로 안전한 산업, 즉 빅데이터가 진입할 수 없는 산업이 있습니다.

'아웃, 미스터 종양' 스틸컷

ChatGPT가 어떻게 시작되었는지 생각해볼까요? 그 데이터는 모두 Billion 수준, 즉 10억 수준 이상입니다. 즉, 너무 많은 데이터가 사용되기 전에는 프라이버시가 없을 가능성이 높습니다.

산업이 개인 정보 보호와 관련되어 데이터를 공개할 수 없고 모델 훈련을 사용할 수 없다면 AI가 끼어들 수 없습니다. 예를 들어 의료, 은행, 생물학 및 기타 분야는 비교적 안전합니다.

그래서 제 학생들 중 일부는 더 이상 인터넷 회사에서 일자리를 찾지 않고 데이터가 상대적으로 폐쇄적이고 더 안정적인 일부 분야로 갈 것입니다.

고등학생들이 전공 선택 시 취업 전망만 고려한다면, '호랑이 굴에 들어가지 않으면 새끼 호랑이를 얻을 수 없다'는 말처럼 현재로서는 인공지능 방향이 가장 좋다고 생각합니다.

인공지능을 활용하여 과학 발전을 돕는다는 AI for Science라는 신조어가 생겼습니다. 앞으로는 각계각층에서 AI의 지원이 필요할 것이며, AI의 방향을 이해하는 사람들이 이를 운영해야 합니다. 매우 큰 재능 격차가 있을 것입니다.

AI 연구원, Midjourney를 통해 생성된 사설

훌륭한 AI 연구원이나 엔지니어에게는 세 가지 기본 자질이 필요합니다. 기본 수학, 프로그래밍 능력, 영어. 영어를 배우는 이유는 최첨단 국제 기술을 따라가고, 문학 작품을 읽기 위해서이며, 프로그래밍 능력에 대한 요구 사항은 수학보다 높습니다.

이제는 예전처럼 인공지능에 대한 깊은 지식이 필요하지 않습니다. 컴퓨터공학이나 다른 과학, 공학을 전공한다면 AI로 전환하는 문턱은 그리 높지 않습니다.

우선, 현재 연구의 대부분은 모듈식이며 딥 네트워크는 빌딩 블록처럼 구축된 모델일 뿐입니다. 알고리즘에 관해서는 ArXiv에서 최신 알고리즘이 어떤 모습인지 빠르게 알 수 있습니다. 예를 들어 Github의 코드는 공유됩니다. 이 세 가지 사항을 통해 지금 이 업계에 진입하는 것이 더 쉬워집니다.

교양과 학생들도 AI로 전환할 수 있는 기회가 있습니다. 푸단대학교 중국어과에서 우리 자연어 처리 그룹으로 전학 와서 꽤 잘 해낸 학생들이 있습니다.

현재 중국 AI 발전은 어떤가요?

외국 표준을 따라잡는 데 얼마나 걸릴까요?

소녀와 함께 농장에서 일하는 로봇, Midjourney를 통해 생성된 사설

우선 정말 따라잡아야 합니다. 그렇지 않으면 막히게 될 것입니다.

GPT5가 트레이닝을 받았다고 하는데 해외 선수들은 언제 따라잡을 수 있을까요? 현재 두 개의 세력이 있습니다:

한 그룹은 문제가 크지 않고 2~3개월 안에 따라잡을 수 있다고 낙관합니다.

다른 그룹은 1~1년 반이 걸릴 것이라고 생각하는 비관주의 그룹입니다.

1년이 그리 길지 않다고 생각하실 수도 있겠지만, 사실 여기에는 몇 가지 고민이 있습니다.

현재 AI의 주류 개발 경로는 모델, 컴퓨팅 성능, 빅데이터의 세 가지 블록입니다.

긍정적인 부분은 모델 프레임워크의 이전 세대가 이미 이 작업을 수행했으며, 연구원들이 이를 더 크고 깊게 만들 수 있다는 것입니다.

딥러닝의 아버지, 제프리 힌튼

2006년에 Geoffrey Hinton이 딥러닝 모델을 제안했고, 이후 대규모 데이터 세트인 ImageNet을 사용한 이미지 분류 대회가 있었습니다. 2012년에 Geoffrey Hinton은 이 대회를 위해 학생들을 이끌고 새로운 딥러닝 모델을 만들었습니다. 이전 챔피언십에 비해 성적이 거의 10퍼센트 포인트 향상되었습니다.

이게 무슨 컨셉인가요? 전통적인 머신러닝 방식을 사용하면 매년 0.3~0.4%포인트씩 증가한다. 이는 딥러닝 방법이 기존 머신러닝 방법보다 약 20년 더 빠르다는 것을 의미합니다. 그래서 당시에는 모두가 딥러닝 모델로 눈을 돌렸습니다.

그러나 딥 러닝 모델을 특정 GPU 칩에서 실행하려면 강력한 컴퓨팅 성능이 필요합니다.

하지만 우리나라는 현재 컴퓨팅 파워에 병목 현상이 발생하고 있는데, 2022년 12월 미국이 A100 이상의 GPU를 중국에 판매하는 것을 금지했기 때문입니다. 이런 식으로 A100은 중국에서는 사용할 수 없지만(대안은 있지만 통신 모듈이 제한되어 있음) A100보다 좋은 카드는 해외에서 사용할 수 있다는 점이 조금 번거롭습니다.

현재 우리의 연구 비용은 GPU 때문에 매우 높습니다. 과거에는 기사를 출판하는 데 시간과 인건비만 필요했지만 이제는 논문 비용이 약 100,000위안 정도 될 수 있습니다.

또 하나는 빅데이터인데, 중국어 코퍼스는 홍보가 불가능해요.

ChatGPT는 사전 훈련을 위한 10억 개 이상의 데이터를 보유하고 있지만, 각 중국 플랫폼에는 광범위한 검색을 방지하기 위한 진입 임계값이 있습니다. , 데이터를 쌓아두는데 해외만큼 편리하지 않습니다.

그리고 ChatGPT-2 이후에는 오픈소스가 없기 때문에 정확한 격차를 알 수 없습니다.

국내 AI 투자는 현재 매우 인기가 높으며 자본 수준의 운전은 여전히 ​​​​매우 중요합니다. 게다가 우리 푸단대학교는 얼마 전에 Moss 시스템을 출시했는데, 이 시스템도 오픈 소스이기 때문에 상대적으로 작은 모델이고 모두가 여전히 열심히 노력하고 있습니다.

상하이 거리의 로봇, Midjourney가 제작한 사설

역사적으로 인공지능이 등장한 지 90년도 채 되지 않았습니다. 우리는 일반적으로 그 시작이 1936년 튜링 기계라고 생각하며 그 동안 우여곡절을 겪었습니다.

1970년대와 1980년대에 처음으로 추운 겨울을 겪었습니다. 그 당시에는 인공지능을 한다고 하면 프로젝트를 받을 수 없었습니다. 1990년대 초, 우리는 두 번째 추운 겨울을 맞이했습니다.

어렸을 때부터 SF 소설 읽는 것을 좋아했어요. 1997년에 AI를 접하게 됐어요. 당시엔 인공지능보다는 머신러닝을 하고 있다는 말이 더 유행했어요.

제 생각에는 제프리 힌튼이 학생들을 이끌고 대회에서 우승했던 2012년에 인공지능이 정말 인기를 끌었던 것 같아요.

알파고는 2016년 한국 바둑기사 이세돌과 대결했습니다

2016년 알파고가 이세돌을 꺾고, 2017년 구글이 트랜스포머 네트워크를 개발한 뒤 ChatGPT에 대한 일련의 연구가 진행되며 자율주행, AI금융, AI의료 등 다양한 분야에서 진전을 보이고 있다. .

그러나 사실 2022년이 되면 AI 산업은 하락 추세를 보일 것입니다. 왜냐하면 모두가 해야 할 일은 다 했다고 느끼며, 좋은 응용 프로그램이 보이지 않기 때문입니다. 대기업에서는 이미 해고가 있었습니다. 그러나 올해 3월 갑자기 ChatGPT-4가 출시되어 모두가 다시 돌아오게 되었습니다.

그래서 번영의 시기와 쇠퇴의 시기가 있습니다. 나는 이 분야에 오랫동안 종사했기 때문에 ChatGPT-4로 인한 열풍에 대해 비교적 차분합니다. AI의 연구 범위는 매우 넓습니다. 단시간에 해결하기 어려운 문제가 많습니다. 인간이 지능을 이해하려면 아직 갈 길이 멀습니다.

연구자로서 미지의 세계를 탐험하는 것이 재미입니다. 미지의 세계에서 작은 진전을 발견할 수 있고 그 즐거움은 매우 만족스럽습니다.

매일 짧은 영상, 매일 감동적인 이야기, 매일 세상의 아름다운 것들 모아놓고 매일 저와 함께 멋진 삶을 살아보세요. 원피스 (ID:yitaotv)

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