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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變,跟上腳步,某些你覺得沒有什麼的工作,其實都潛藏著非常大的人力缺口,值得你好好的關注。
而幫助你換個腦袋,轉換成智能思考的第一步,就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。
【過好人生學】從即日起,到6/12晚上十二點止,我們將推出季節限定的1413的優惠價~
我一直相信喔,未來仍然是充滿希望的,在【過好人生學】裡面,我會用最淺顯易懂的話,點破你對於生涯的迷思,幫助你移除20世紀的思考遺毒,發展出最適合21世紀的生存策略。
我還會幫助你繞過三個心智的陷阱,陪伴你一步一步的去建立起,新時代必備的四大能力,你將看見自己的更多可能性,並且懂得轉換自身的專業,幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖,過上一個更好的人生。
歡迎你加入學習,也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助,我是凱宇。
如果你喜歡我製作的內容,請記得訂閱我們的頻道,YouTube收看的朋友,除了訂閱之外,記得把訂閱旁邊的小鈴鐺打開。
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然而如果你對於啟點文化的商品或課程有興趣的話,如同今天提到的【過好人生學】,我們季節限定的1413優惠,陪伴你一世一生。
歡迎你的加入,更期待你在學習之後的發現;那麼今天就跟你聊到這邊了,謝謝你的收看,我們再會。
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AI訓練 師【科智企業股份有限公司】、兼職人工智能人工智慧訓練師遠端作業可【匯厚 ... 熟悉,購物流程、網拍賣場問答系統及流程有瞭解,對於機器學習(ML)有訓練經驗!
#63. 生成式AI(Generative AI)為何?科技應用與案例有哪些?
生成式AI所指的是通過讓機器學習模型研究歷史數據的模式,並且先進的深度 ... 生成式AI不僅是在研究領域中積極的科學家們探索新的訓練方式、神經網路 ...
#64. GPU 資源管理與AI 開發解決方案
一站式雲原生GPU 資源管理與AI 開發平台- Gemini AI Console,透過GPU 共享技術,可最大程度地提高GPU 資源使用效率,並簡化複雜的AI 開發流程,加速企業/單位AI 創新 ...
#65. ezHybrid-M: 混合式定點數深度學習神經網路模型訓練工具
首創ezHybrid-M Hybrid Fixed Point CNN Model演算法與訓練流程,維持精準度並且壓縮模型大小。降低記憶體使用量,降低75% 資料傳輸頻寬,並提高硬體加速器計算效率。
#66. 三、影像訓練 - Webduino
Web:AI 影像辨識可以使用Web:AI 開發板拍攝影像上傳至Webduino 影像訓練平台進行影像 ... 進行影像辨識的流程中,需要先分別建立影像分類,接著選擇要建立的模型種類( ...
#67. AI训练平台
性能强大、功能齐全的训练功能. AI训练平台是一款面向工业视觉领域,集项目管理、数据集管理、数据标注、模型训练为一体的全流程AI开发平台.
#68. AI訓練部屬線上實作課程 - ivendor科技聯盟
報名流程與注意事項. ⏩ 報名付費後提供隨選課程預習並同時提供Azure帳號⏩ 上機實作課程搭配Azure 同步 ...
#69. ChatGPT 低成本再現流程開源!任意單張消費級顯卡可體驗
對於基於1.2億參數小模型的ChatGPT訓練,最低僅需1.62GB顯卡記憶體,任意單張消費級GPU即可滿足。 此外,Colossal-AI也致力降低基於預訓練大模型的微調 ...
#70. Colossal-AI用單張消費級顯示卡,就可以低成本重現ChatGPT ...
最小demo訓練流程僅需1.62GB視訊記憶體,隨便一張消費級顯示卡都能滿足了。單卡模型容量最多提升10.3倍。 相比原生PyTorch,單機訓練速度最高可 ...
#71. 【Edge AI設計入門】用Teachable Machine x TensorFlow實現 ...
... 可操作Teachable Machine來快速訓練出一套AI模型,匯出後透過TensorFlow即可實現在Edge端的推論應用。本講座課將以4個實作案例帶您熟悉這套開發流程。
#72. 免費課程|【產業新尖兵】AI行銷數據分析人才培訓班
訓練 目標. (1)掌握數位消費(AI人工智慧、大數據分析等)基本概念與架構,並學習能夠獨自分析數位消費 ... (3)了解基礎流程控制,懂得找尋並妥善適切運用外部資源。
#73. 技術文章-AIGO-AI產業實戰應用人才淬煉計畫
為搭上AI的浪潮,每個組織想推動AI專案去改善生產流程、提升產能與創造效益,但推動一個AI專案容易嗎 ... 財團法人資訊工業策進會∕數位教育研究所∕數位轉型訓練中心.
#74. 機器學習是什麼以及如何運作? - NordVPN
機器學習(Machine Learning)是人工智慧(AI)的一種,著重於建立能根據訓練樣本資料來學習或改善效能的系統。人工智慧為廣義詞,意指能模擬人類智慧的 ...
#75. Neuro-T AI六大影像訓練模型課程:2023年度場次
》活動流程 ... ※碁仕科技保留以上議程與講師異動權利※如有任何相關問題,請洽鄧小姐/ 02-2503-1803 ext.127 / [email protected],謝謝!
#76. 深度学习的核心工作流程之一:如何训练数据! - 腾讯云
免费加入AI技术专家社群>>. 今天我们将讨论深度学习中最核心的问题之一:训练数据。深度学习已经在现实世界得到了广泛运用,例如:无人驾驶汽车,收据 ...
#77. 图解TensorFlow 神经网络搭建全流程 - ShowMeAI
图解TensorFlow 神经网络搭建全流程,覆盖网络搭建训练分析与可解释. 韩信子2022-07-1016700人工智能AI深度学习神经网络梯度下降CNNtensorflow.
#78. 解密Chatbot 演算法!會複雜對答的AI 機器人如何訓練? - 部落格
於一日AI 訓練師活動中,SysTalk.ai 邀請民眾至現場,用即興語句資料訓練 ... 再從中擷取業務流程需要的資訊,以便串接後續相對應的服務流程,實現 ...
#79. 機器學習動手玩:給新手的教學 - GitHub
人工智慧現在十分令人興奮,不過現在大多數關於AI 的文章就像是物理學家在黑板上傳授你騎 ... nVidia 的深度學習GPU 訓練系統(DIGITS)是個BSD 協議的Python 網頁應用 ...
#80. 改變個人作業運用的ChatGPT.如同數智驅動轉變企業流程的新 ...
... 人們的工作型態的同時,作為企業運用的AI,數智驅動如何改變企業的流程模式? ... ChatGPT的全名是生成型預訓練變換模型(Generative Pre-trained ...
#81. 應用人工智慧(AI)及機器人流程自動化(RPA) - 亞太教育訓練網
數位化、人工智慧來勢洶洶,過去3小時的工作,如今10分鐘完成,智慧化正在悄悄地改變營業、生產與銷售的模式,台灣產業面臨國際化與長期缺工的問題,未來的流程必定 ...
#82. AIDMS - AI 人工智慧作業流程管理平臺
AIDMS是一個目前最新進的AI作業流程管理平臺,藉由圖像數據資料的提供進行圖像辨識、模行訓練、提出建議、完成布署。AIDMS不以撰寫程式為基礎,是目前公認最先進的AI ...
#83. AI 、 深度學習不再高不可攀一個好方法讓你啟動無限可能
技嘉隨插即用的機器學習訓練方案,試圖降低各企業導入AI的進入門檻,讓非資訊領域的人員也能利用其專業領域累積的數據去啟動AI流程。
#84. 資料科學家還在自己做資料清理與特徵工程?怎麼不讓AutoML ...
機器學習「建模」流程可以分成四大步驟,從最初資料取得、資料前處理(又分成資料 ... 也因此在導入AI 的公司裡,花在「取得訓練用的數據(Training Sets)」的時間才 ...
#85. 人工智慧AI、Big Data大數據是什麼關係?1篇搞懂它們的差別
機器學習屬於AI的一個分支,側重於訓練電腦系統能夠從資料中進行學習, ... 使企業能透過業務流程效率的提升,實現成本節省效益;抑或更精準掌握客戶 ...
#86. 訓練AI投入臨床藥物開發用機器學習拯救人命 - 網管人
機器學習(ML)是以一種演算方式,透過數學驅動的流程來處理結構性及非結構性歷史資料,並產出能夠辨認模式和脈絡意義的模型。這個過程需要資料輸入: .
#87. 【Serverless 應用案例賞析筆記】04. Serverless 在人工智慧 ...
當AI 模型訓練好後,就可以部署進入實用/測試。 ... 不應該整個訓練過程放在action 裡面,而是應該讓你的action 去啟動在另外一台機器上的訓練流程。
#88. AI系列課程 - 台灣金融研訓院
摘錄重點、素材搜尋; 幫助溝通與協作:撰寫Email;企業應用於招聘流程、人力 ... 由來與工作原理; 如何訓練及優缺點(經驗匯集); 加以訓練:主流訂製化組件; 實機操作.
#89. 機器學習CP值最高的自學挑戰課- 機器學習百日馬拉松- Cupoy
在完成本課程後,你將能申請下一個階段的AI TOPGUN 產學實戰培訓計畫,並成完成該計畫的訓練後得到企業的專案執行證明,得到進入AI 產業的敲門磚。
#90. 目前瑕疵檢測作業流程 - HackMD
訓練 的部分為AI team針對上面的瑕疵建立模型,目前的模型多為雙分類任務(Defect, Not defect) · 在取得訓練結果後,於驗證部分利用訓練完的模型進行測試,比較training set, ...
#91. 設計思考與教育訓練Archives - 直學院Ontology Academy
透過本文的探討,我們可以發現AI工具在設計發想流程中扮演著相當重要的角色,能夠快速地協助設計師創造出更具創新性的設計思考。然而,AI 工具也有其限制和缺陷,需要人類 ...
#92. 加速智慧製造AI訓練部屬一次就上手 - 工業電腦- 研華
AI訓練 部屬線上實作課程 初階課程免費看$3,600 AiNAVI 144小時立即使用 ... 兼顧AI瑕疵檢測工具與自動化整合提供五大流程、四大服務,讓您快速實現AI AOI.
#93. AI + 分析
Tableau AI 可在分析流程中提供相關且深入的分析資料,因此您可以快速而自信地制定艱難的商務決策。 Augmented Analytics. 增強分析. 藉助ML、統計資料、自然語言和智慧 ...
#94. Intel® Artificial Intelligence(AI)與深度學習解決方案- 人工智慧
專案經理使用平板電腦上的資料討論工作流程. 預訓練AI 參考套件 ... 利用Intel® AI 技術和合作夥伴解決方案加強您目前的技能和基礎結構,執行複雜運算並大規模且高效地 ...
#95. AI 客戶服務:如何超越聊天機器人提升客戶體驗 - Zoom Blog
這項技術可更深入地了解客戶對您品牌的印象及其滿意度, 且有助於評估客服專員的績效,並指出可能需要接受再訓練的領域。 機器人流程自動化(RPA). 除了在客戶互動過程中讓 ...
#96. AI是趨勢,我要如何成為AI工程師? - MasterTalks
AI 系統相較於傳統的軟體開發流程,在前方多了一個ML的AI訓練,這裡稱作MLOps:ML (Machine Learning) + DEV( Development) + OPS(Operation System), ...
#97. AI 工程師工作一年心得:AI 專案落地實務 - Mr. Opengate
本文是擔任AI 工程師一年的工作心得,部分內容為交/ 清大企業校園徵才講座 ... 整理資料集,建置更堅實的資料基礎設施,以驅動更大規模的模型訓練。
#98. 机器学习PAI_机器学习建模训练部署_智能推荐_人工智能_阿里云
面向大规模深度学习及融合智算场景的PaaS平台产品,支持公共云Serverless版、单租版以及混合云产品形态,一站式提供AI工程化全流程平台及软硬一体联合优化的异构融合算力。
ai訓練流程 在 【GitHub 已開源】IBM 機器學習框架CodeFlare,把AI 模型 ... 的推薦與評價
【GitHub 已開源】IBM 機器學習框架CodeFlare,把AI 模型訓練流程從4 小時縮短為15 分鐘! 徐宇儂. 2021-07-16. 議題標籤. IBM. 分享本文. Share on facebook. ... <看更多>