人工智能创造的是否多是低薪岗？

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人工智能正在深刻地改变全球就业市场，它像历史上的每一次技术革命（如蒸汽机、电力、计算机）一样，一方面会取代一些旧的工作岗位，另一方面也会催生大量全新的、前所未有的职业。

（图片来源网络，侵删）

我们可以将AI带来的就业岗位分为以下四大类,并附上具体例子和所需技能：

第一类：直接与AI研发、部署和维护相关的“原生AI”岗位

这是最直接、最核心的AI岗位需求,负责创造和支撑AI技术本身。

岗位名称	核心职责	所需关键技能
机器学习工程师	设计、构建和部署机器学习模型，解决实际问题（如推荐系统、图像识别）。	编程、算法、数据结构、机器学习框架、软件工程。
数据科学家	利用统计学和机器学习技术，从海量数据中提取洞见，为业务决策提供支持。	统计学、编程、数据可视化、商业理解能力、机器学习。
AI研究员	探索AI领域的前沿理论，提出新的算法和模型，推动技术边界。	深厚的数学基础（线性代数、概率论）、顶尖的学术能力、创新思维。
AI产品经理	定义AI产品的方向和功能，将技术可行性转化为用户需要的产品，协调研发、设计、测试等团队。	产品思维、技术理解力、市场分析、沟通协调能力。
AI伦理与治理专家	确保AI系统的开发和应用是公平、透明、可解释且符合伦理法规的。	哲学、法学、社会学、技术理解、风险管理。
AI运维工程师	负责已上线AI模型的监控、维护、更新和优化，保证其稳定、高效运行。	云计算、DevOps、自动化脚本、系统监控、模型性能评估。
提示工程师	专门设计和优化与大型语言模型（如ChatGPT）交互的提示词，以获得最佳、最准确的输出。	创造力、逻辑思维、对LLM工作原理的深刻理解、领域知识。

这类岗位不会被AI取代，而是会与AI深度融合，AI成为员工的“超级助理”或“副驾驶”，帮助他们完成重复性、繁琐的工作,从而专注于更具创造性和战略性的任务。

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AI的发展开辟了全新的商业领域和市场,从而创造了全新的职业。

岗位名称	核心职责	所需关键技能
AI解决方案架构师	为企业客户设计端到端的AI解决方案，整合技术、业务和流程。	深厚的AI技术知识、系统集成经验、业务咨询能力、沟通能力。
AI销售/市场专家	向企业销售AI软件、硬件或咨询服务，帮助客户理解AI的商业价值。	AI技术理解、销售技巧、行业知识、市场分析。
AI训练师/数据标注师	负责为监督学习模型准备和标注高质量的数据集（为自动驾驶标注道路图像）。	细心、耐心、领域知识、理解任务目标。
虚拟世界/AI体验设计师	在元宇宙或VR/AR环境中，设计由AI驱动的交互式角色、环境和叙事。	3D建模、交互设计、创意写作、对AI行为的理解。
AI安全专家	专注于保护AI系统免受攻击、防止数据泄露、检测和应对AI模型被滥用的风险。	网络安全、AI模型知识、逆向工程、威胁建模。

这些岗位虽然不直接开发AI,但为整个AI产业的健康发展提供了必要的支持。

岗位名称	核心职责	所需关键技能
AI硬件工程师	设计和制造用于AI计算的专用芯片（如GPU、TPU、NPU）。	芯片设计、计算机体系结构、电子工程。
数据工程师	负责构建和维护高质量的数据管道，为AI模型提供“燃料”。	大数据技术、数据库、数据清洗、ETL工具、云计算。
AI技术作家	编写清晰、准确的技术文档、用户手册和API指南，帮助开发者使用AI工具。	技术理解力、出色的写作能力、逻辑清晰。
AI法律顾问	专注于AI领域的法律问题，如数据隐私、知识产权、算法责任和监管合规。	法律专业知识、AI技术理解、政策研究。

核心趋势：人机协作是主流，大部分岗位都会变成“AI+人类”的混合岗位，核心竞争力将不再是执行重复性任务的能力，而是提出正确问题、创造性思考、复杂决策和与AI高效协作的能力。
技能需求转变：
- 软技能价值凸显：批判性思维、创造力、情商、沟通协作能力将变得比以往任何时候都重要。
- 数字素养是基础：每个人都需要具备基本的数字素养，而未来的工作者则需要具备“AI素养”，即理解、评估和使用AI工具的能力。
终身学习是必须，AI技术迭代速度极快，知识和技能的半衰期越来越短，持续学习、不断更新自己的技能栈,将是应对就业市场变化的唯一法宝。

人工智能带来的不是“末日”，而是一场深刻的工作重塑，它淘汰的是那些可以被自动化的任务，而不是整个职业，对于个人而言，主动拥抱变化，学习如何与AI协同工作，将是抓住未来机遇的关键，对于社会而言，则需要建立完善的再培训和教育体系,帮助劳动者平稳过渡到新的工作岗位。