Cai Yi: 대형 모델의 출현으로 인문계 학생들이 인공 지능 응용 프로그램 개발에 참여할 수 있게 되었습니다.

Cai Yi는 대형 모델의 탄생으로 인문계 학생들도 인공지능 응용 프로그램 개발에 참여할 수 있는 기회가 생겼다고 말했습니다

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AI 시대에는 어떤 전공이 대체될 가능성이 적은지가 화제가 되었습니다. 한 부모가 자녀의 전공 선택에 대한 조언을 묻자 남중국공과대학 소프트웨어학부 차이이(Cai Yi) 학장은 "이제 인재 양성을 재배치해야 하며 R&D로 나눌 수 있다"고 말했다. 인재, 응용 인재, 보조 지원 인재."

그는 또한 다음과 같이 설명했습니다. "R&D 인재의 경우 모델 설계, 최적화, 교육, 적응 등을 포함하여 모델의 기술적 핵심이 관련됩니다. 과거 인재 교육과 비교하면 이것이 더 가깝습니다

응용인재 양성에 있어서는 상황이 더욱 다양해진 것 같고, 특히 문턱이 낮아진 것 같습니다. 과거에는 응용인재를 양성할 때 일정한 기술적 한계점을 요구했지만, 이제는 대규모 모델의 등장으로 인문계 학생들도 인공지능 응용개발에 참여할 수 있게 된 것 같다. 특히 데이터 분석가와 같은 역할은 기술적인 배경이 많이 필요하지 않지만, 특정 분야 및 학문과 관련된 크로스 커팅 인재의 출현이 필요합니다

보조 지원 인재는 마지막 범주입니다. “주로 데이터 주석과 사람의 피드백을 담당합니다. 이 유형의 사람들에 대한 임계값은 상대적으로 낮습니다.”

다음은 Cai Yi의 연설 일부를 발췌한 것입니다:

진행자: 만약 부모님이 차이 학장에게 자녀의 전공 선택에 대한 선호를 묻는다면 어떻게 대답하시겠습니까?

Cai Yi는 보편적 교육을 위해서는 인재 양성을 재배치하고 연구 개발, 응용 및 보조 지원 인재로 나누어야 한다고 믿습니다

R&D 인재는 모델 설계, 최적화, 교육, 적응 등 모델 기술의 핵심 업무에 참여하게 됩니다. 이는 특정 분야에 더 집중했다는 점을 제외하면 과거 인재 양성 방식과 상당히 유사하다. 이제 대형 모델은 여러 작업을 처리할 수 있기 때문에 R&D 인재 양성은 조금 다를 수 있습니다

두 번째 항목인 응용 인재 교육이 늘어날 수 있으며, 특히 기준이 낮아질 것입니다. 예전에는 응용인재를 양성하려면 일정한 기술적 문턱이 필요했는데, 이제는 대규모 모델이 등장하면서 인문계 학생들도 인공지능 응용 개발에 참여할 수 있게 된 것 같다. 특히 프롬프터 엔지니어 등의 직위는 기술적인 배경이 많이 필요한 것은 아니지만, 이 분야, 이 하위분야, 이 학문과 관련된 크로스커팅 인재의 출현이 요구됩니다. 일부 특수 분야, 특히 수직 분야와 세분화된 분야에서는 교차하는 재능이 더 많이 필요합니다. 컴퓨터 과학을 전공하지 않는 학생들에게는 이것이 인공 지능 분야에 진입하는 비교적 쉬운 방법일 수 있습니다

또 다른 유형의 인재는 보조 지원 인재가 많다는 것입니다. 그들은 주로 데이터 주석과 인간 피드백을 담당합니다. 물론 그러한 재능에 대한 기준은 상대적으로 낮습니다

부모는 자녀의 위치에 따라 기술 연구 및 개발, 모델 연구 및 개발에 참여할 것인지, 아니면 특정 분야와 결합된 인공 지능의 특정 응용에 집중할 것인지 결정할 수 있습니다. 이런 식으로 아이들은 자신의 미래 발달 방향을 명확히 하고 우회하지 않고 목표한 방식으로 공부할 수 있습니다

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