2024-07-05 1265
作者:Amber Jackson,
翻译:贾子甲 校对:Rich Zhao
AI Magazine 采访了 Linux 基金会培训与认证高级副总裁兼总经理 Clyde Seepersad。
随着 AI 在工作中变得越来越常见,企业正在考虑向优秀人才和培训计划增加更多投资,以此来保持自身的领先地位。
然而,虽然保持竞争力非常重要,但过于仓促地采用 AI 技术可能会带来网络安全数据泄露、成本上升和员工技能差距增大等风险。
AI Magazine 采访了 Linux 基金会培训和认证高级副总裁兼总经理 Clyde Seepersad,探讨了企业对于 AI 的采用。他阐述了“有目的但耐心”的 AI 理念——花费时间去了解 AI 和技术的最佳实践,在长期来看将创造更可持续、更有效和负责任的 AI。
在 Linux 基金会,我负责培训和认证项目。我和我的团队致力于帮助个体在协作开发技术中探索、培训和获得认证,通常指的是那些采用开源许可的技术。
对于 AI 来说,我们的重点是建立对 AI 能力和局限性的基本理解,尤其是在生成式 AI(Gen AI)领域。
我们的 AI 和 ML 培训项目包含从基础知识到高级应用,涵盖深度学习、神经网络和数据科学等关键主题,确保学员能够在其专业领域实施 AI 解决方案。我们通过理论知识与实践性的操作实验相结合,为学员提供对所教授概念的全面理解和应用。
这些计划面向的受众人群非常广泛,从初学者到高级实践者,并包括认证以检验他们的专业知识。
当前,AI 领域在各行各业中都得到了强烈的推动,希望将 AI 技术应用到各个行业中,即使是在传统对新科技反应较慢的行业也不例外。
这些强大的推力是由 AI 所具有的对各种业务流程进行改造的潜力驱动的,例如律师助理研究或市场新闻总结,这些已被证明是强有力的案例。然而,AI 技术在更复杂的应用程序,如汽车自动驾驶和健康与安全等关键场景方面仍面临重大挑战。
企业应该在何处对 AI 展开行动和应该以多快的速度展开行动方面往往面临艰难选择。他们必须权衡 AI 技术的潜在收益与限制以及当前状况,以便就 AI 实施和投资做出明智的决策。评估和实施 AI 解决方案的挑战之一是确保组织中具备可用的人才。
我们的 2024 年科技人才状态调查显示,AI/ML 是 48% 的组织需要的首要技能。此外,98% 的组织认为提升技能是一个关键策略,其中 48% 的组织优先考虑提升现有员工的技能或进行交叉技能培训,而不是招聘新员工或顾问。Linux 基金会培训和认证等部门在提供可信赖的培训与认证计划方面发挥着重要作用。
我们的研究表明,近半数技术雇主正优先考虑招聘具备 AI/ML 技能的员工。实施 AI/ML 解决方案的企业需要人才来使其成为可能。这既来自招聘,也来自提升/跨技能培养。我看不到这些技能需求的增长近期有放缓的迹象。
与此同时,随着 AI 系统在处理这些任务方面变得越来越强大,一些职位可能会被减少。净效应将取决于 AI 技术如何快速有效地融入现有的工作流程和过程。关于幻觉问题是否可以在允许 AI 有前景的领域,如安全监控、网络配置和云成本管理中进行人员配置效率的充分缓解,目前尚无定论。
另一个角度是它将如何改变我们的工作方式。工作将会改变。新的任务将被自动化,这将释放专业人士的时间去发展新技能和追求创新和创造力。随着这一演化,我们将看到我们现在无法想象的新工作。
与以往的技术采用浪潮一样,内部拥有核心技能仍将是 AI 商业领域成功的关键因素。AI 将需要在数据使用、模型选择和人类判断与人工智能驱动决策的适当组合方面做出决策。随着这些新角色的涌现,对已验证技能的需求将变得更加明显。
Linux 基金会发布的 2024 年科技人才状态报告显示,在向雇主展示技能方面,技术认证现在比大学学历更重要。当今大多数 AI 技能并非在学校所教授的。认证确保了专业人士能够紧跟 AI 的进步和最佳实践,使组织在这个快速变化的领域中保持竞争力。
Linux 基金会通过倡议 LF AI & Data 和开源,供应商中立项目,如 PyTorch,在促进负责任的 AI 合作的前沿。
LF AI & Data 致力于构建和支持开源 AI 社区,促进合作,制定 AI 标准和最佳实践。Linux 基金会通过提供广泛的培训课程和培育开源生态系统,确保 AI 技术的开发和使用的责任。
PyTorch 是一个流行深度学习框架,也是我们产品组合的关键部分。它使开发人员能够快速构建和部署 AI 应用程序,特别是像计算机视觉和自然语言处理这样的实际应用。它是开源的,由 Linux 基金会托管,因此它是中立的供应商。
这种合作通过为负责任的 AI 开发提供强大的工具和框架,有助于促进负责任的 AI 使用。
不应让迅速采用 AI 技术的压力掩盖 AI 在哪里能力发挥最大价值以及如何将其更好地融入现有业务所需要做出明智决策的重要性。
企业应策略性地开发 AI,将准备工作和仔细规划放在比快速实施更重要的位置。企业应该关注关于自己 AI 目标与利益的高层次战略决策,确保它们清楚地了解潜在的风险与回报。
强调准备就绪、周密规划和战略对齐的系统化方法将帮助企业驾驭 AI 开发的复杂性,避免"快速行动并打破一切"心态的陷阱。
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