收藏必备！小白也能学：大模型时代如何不被替代？解锁情感创造力与2个高薪AI岗位

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻是不是也想抓住这次风口，但卡在 “入门无门”？小白：想学大模型，却分不清 LLM、微调、部署，不知道从哪下手？

冻感糕人~

460人浏览 · 2025-12-20 11:22:05

冻感糕人~ · 2025-12-20 11:22:05 发布

面对大模型AI的发展，人类无需焦虑，因为AI无法替代人类的情感、共情能力与创造力。相反，AI催生了应用开发工程师和训练师等高薪岗位，这些岗位不要求成为技术大神，而是要学会"驾驭"AI。AI淘汰的是重复劳动，而非有温度、有想法的人。维持不可替代性的关键是守住人类独有的价值，同时拥抱时代变化，让AI帮助我们处理繁琐工作，释放更多时间去感受和创造。

1、AI再强，也拿不走你的人心与灵气

大模型能处理海量数据，能模仿人类的逻辑，但它永远成不了“人”，因为它没有情感，没有主观能动性，更没有真正的创造力。

先说说情感这件事。

AI能写出“安慰人的话”，但写不出真正的“共情”。

比如朋友失恋了，AI能生成一段温柔的文案，但做不到拍着朋友的肩膀说“我知道你不是放不下，是舍不得那些一起走过的日子”。

这种基于共同经历的理解，AI做不到；

AI或许能堆砌华丽的辞藻，但却写不出藏在文字里的感情。

工作里也是如此。

AI能分析对方的需求数据，但做不到从客户的语气里听出他的焦虑，主动调整沟通节奏；

AI能批改作业、讲解知识点，但不能发现内向的学生藏在眼神里的困惑……

这些“走心”的瞬间，正是人类不可替代的核心。

再说说主观能动性和创造力。

大模型的所有能力，都基于“已有的数据”，它能模仿，但不能“创造新东西”。

简单说：AI是高效的工具，但人类拥有“温度”和“灵气”。

工具能帮我们省时间，但决定事情最终走向的，永远是人的情感、判断和创造力。

2、“打不过就加入”，AI催生了很多高薪岗位

面对AI的飞速发展，与其害怕被替代，不如主动“借力”，大模型越强大，围绕它的岗位需求就越多，这些岗位不仅不要求你是技术大神，还藏着可观的薪资。

AI大模型应用开发工程师：把AI变成“能用的产品”

这个岗位听起来玄乎，其实核心就是“让AI落地”。

比如我们常用的AI写作工具、智能客服、语音转文字软件，背后都是这类工程师在忙活，他们要做的，就是把大模型的能力“拆解”“适配”到具体产品里，解决实际问题。

不用觉得门槛高，很多公司招的是“应用层”开发，不需要你从零搭建大模型，只要懂基础的编程逻辑，能对接大模型的接口，再结合行业需求做优化就行。

而且薪资是真的香，据猎聘最新在招岗位显示，这个岗位开出的最高年薪能到67.5万。

简单说，你不用比AI更会写代码，只要会“指挥”AI帮人类做事，就能拿高薪。

图片来源网络，侵删

AI大模型训练师：给AI“当老师”的人

大模型就像个聪明但调皮的学生，需要有人教它“对错”“好坏”——这个“老师”就是大模型训练师。

他们的工作的核心，就是给AI喂“优质数据”，纠正AI的错误答案，让AI越来越懂人类的需求。

比如AI回答问题时出现偏见，训练师要及时标注并修正；AI面对不同行业的提问答非所问，训练师要整理行业专属数据，让AI“补课”；

甚至AI的语气太生硬，训练师也要调整话术，让它更贴合人类的沟通习惯。

这个岗位对编程的要求不高，反而更看重耐心和行业理解。

而且薪资也很可观，猎聘最新在招岗位显示，这个岗位的最高年薪能到45w。

相当于你不用跟AI比“记忆力”，只要比它更懂“人类的规则”，就能拥有稳定的竞争力。

图片来源网络，侵删

这两个岗位都有一个共同点，不是让你跟AI“竞争”，而是让你“驾驭”AI。

3、AI是“战友”，不是“对手”

大模型的出现，就像当年电脑、互联网的普及——它淘汰的是“重复劳动”，但永远淘汰不了“有温度、有想法、会借力”的人。

你不用害怕AI比你记得多、算得快，因为它永远替代不了你对家人的牵挂、对工作的热爱、对生活的好奇；

你也不用焦虑自己学不会新技术，因为围绕AI的新岗位，本质上都是“让人类更轻松”的岗位，只要愿意主动尝试，就能跟上节奏。

说到底，维持不可替代性的核心，从来不是比机器更强，而是守住人类独有的价值，同时拥抱时代的变化。

AI能帮我们处理繁琐的工作，我们就能有更多时间去感受、去创造、去做那些只有人类能做的事——这才是AI给我们的最好礼物。

最后

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！

技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

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L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

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L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

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L3阶段： 将深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。