文章分析了大模型对客服、翻译等传统行业的替代风险，同时指出AI伦理师、人机协作专家等新兴职业的崛起，强调行业转型是机遇。文中提供了从初阶应用到商业闭环的完整大模型学习路线图，涵盖提示工程、RAG实战、模型训练及私有化部署等核心内容，旨在帮助读者掌握AI技能，提升职场竞争力。

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随着科技的不断发展，越来越多的大型模型被开发出来。虽然这些大型模型可以解决许多复杂的问题，但是它们也会对某些行业造成影响。

以下是一些可能会被大型模型淘汰掉的行业：

• 人工客服：随着大型模型的出现，人工智能辅助客服的功能将得到极大的提升。这意味着传统的人工客服可能需要面临失业的风险。
• 数据分析师：大型模型可以自动处理大量的数据并提供准确的分析结果。这意味着数据分析师的工作可能会被自动化取代。
• 翻译：大型语言模型的出现使得机器翻译的质量得到了极大的提升。这意味着传统的人工翻译可能需要面临失业的风险。
• 金融分析师：大型模型可以自动分析市场数据和公司财务报表，从而提供更准确的投资建议。这意味着传统的金融分析师可能需要面临失业的风险。
• 记者：大型模型可以自动生成新闻报道和文章，从而减少了对记者的需求。这意味着传统的记者可能需要面临失业的风险。

确实，随着大型模型的不断发展，许多传统行业的工作可能会被自动化取代。然而，同时也会创造新的就业机会和转变工作性质。

新兴职业与技能需求：

1. AI伦理师与政策制定者：随着人工智能在社会中的角色越来越重要，对于能够理解并管理AI伦理问题的人才的需求将增加。这包括确保AI系统的公平性、透明性和隐私保护等方面。
2. AI训练师与标注员：虽然大型模型可以处理大量数据，但它们仍然需要高质量的数据集进行训练。因此，负责收集、清洗、标注数据的专业人士将继续扮演关键角色。
3. 人机协作专家：未来的工作环境将是人类与机器协同工作的场所。那些懂得如何设计和优化这种协作流程的人将会非常有价值。
4. 数字内容创作者：尽管AI可以生成文本，但它无法完全替代创意写作或艺术创作。具有独特视角的内容创作者仍然会受到市场欢迎。
5. 技术维护与支持人员：大型模型及其应用系统需要持续的技术支持和服务。从软件开发到硬件维护，这一领域将持续增长。
6. 个性化服务提供者：即使AI能完成很多任务，但在某些情况下，如心理咨询、高端客户服务等，人性化的交流和服务是不可替代的。
7. 终身学习教育者：为了帮助劳动力适应快速变化的技术环境，提供继续教育和再培训课程的机构和个人将变得至关重要。
8. 跨学科研究者：融合不同领域的知识和技术来解决复杂问题是未来的趋势。例如，结合生物学和计算机科学的生物信息学专家。
9. 用户体验设计师：随着更多智能产品和服务进入市场，设计出易于使用且符合用户习惯的产品界面变得更为重要。

行业转型而非消失：

值得注意的是，上述提到的一些行业并不会完全消失，而是会发生深刻的变化。以人工客服为例，虽然基础性的查询可能由AI处理，但对于更复杂的问题，或者需要情感理解和人际互动的服务场景，人类客服依然不可或缺。同样地，数据分析师的角色可能会转向更高层次的战略规划和决策支持，而不是简单的数据分析。

总之，科技进步带来的不仅仅是挑战，也是机遇。它促使我们重新思考工作的意义，并为那些愿意学习新技能、拥抱变革的人们提供了广阔的舞台。对于个人和社会而言，最重要的是保持灵活性和开放心态，积极应对这些变化。

​最后

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AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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