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像所有生产力革命一样，大型模型将取代一些人并为其他人提供新的职业机会
文字| 赵天宇欣颖
编辑| 小王
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“我今天过得很糟糕，但我不应该嫉妒别人。”
“和机器人聊天”欣欣回应道，“我觉得这是正常的情绪，你可以尝试接受自己。”
《欣欣》的工作就是通过对话帮助人们缓解负面情绪。 她的形象定位是20多岁的邻家妹妹，她会帮助人们接受负面情绪。
“我没有钱买房子。” 欣欣安慰道：“没关系，我们一起想办法吧。” 虽然机器人作为心理辅助工具并不能真正做任何事，但对于一些精神疾病患者来说，他们需要共情。 舒适。
人工智能水平有高低，对象是人类。 欣欣一上线，就“比很多应届毕业生都好”。 据浩信互联网医院副院长徐峰团队评价，相当于拥有2000小时咨询经验的心理咨询师水平。 许多缺乏经验的辅导员经常犯错误。 错误，不会出现在欣欣这里。
像欣欣这样出现在医疗行业的人工智能，不仅改变了人类的工作模式，还取代了一些工作岗位。
更换实验员，更换研究员
2023年上半年，心动网络创始人黄一萌公开表示，“最近和两个游戏团队聊天，第一团队砍掉了原画外包公司，第二团队砍掉了翻译外包公司”。
AI可以在一分钟内画出一幅图画，并在几秒钟内根据人类提示写出一大段文案。 这样的场景也同时发生在健康行业。
在新药研发领域，一个新药的诞生需要很多研究人员完成基础研究，然后药物化学家做大量的药物筛选实验来验证，基层实验人员手工完成。
随着人工智能渗透到这个过程中，一些人的工作方式正在发生变化。
五缘资本董事总经理景旭田观察到，这些人已经从独立完成工作，转变为与人工智能合作完成部分工作。 目前，在AI新药研发公司，你会看到很多药物化学家在分析AI给出的结果。
重要药物化学家、药理毒理工程师、生物学家的工作量大大减少。 AI还可以协助他们之间的沟通，提高效率。
药物研发涉及生物学、化学、信息技术等多个学科，它们之间的知识差距导致需要花费大量时间进行相互交流。 全球健康药物研发中心（GHDDI）数据科学部负责人郭锦江注意到，现在他可以帮助大家准确、简洁地回答问题，从而使项目能够更快地推进。
2018年研发抗病毒药物时，为了寻找能够与相关靶点结合的小分子药物，郭锦江和他的团队搭建了小分子药物的虚拟筛选模型，耗时半年。 郭锦江估计，如果现在落实的话，借助GPT，这个框架两到三周就可以搭建起来。
因为我要把一个分子关系转换成计算机语言，这方面可能有成熟的算法编程，但是研发人员并没有完全掌握，而GPT可以很好的帮助解答。
“团队成员如果了解AI算法就更好了，只要熟悉AI算法的基本原理，就能很快学会进入大规模模型领域。” 郭锦江认为，未来药物研发将越来越多地使用大规模模型工具来处理生命科学广泛领域的异构数据，如多组学数据、蛋白质等化合物结构数据、药物药理学数据、细胞和电子数据等。显微镜成像数据等
当然，“在人才选拔上，更重要的是要有科学背景，包括生物学、化学、物理学等，这样才能了解这些数据的来源和过程，探索其中的错误和局限性。”实验过程，以及设计能够有效适应这些变量的算法。” 郭锦江解释道。
从事基础工作的实验操作员可能会被人工智能取代。
英国利物浦大学研究人员开发的AI化学家身高1.75米。 他在八天内独立完成了668次实验，并研制出了一种新型化学催化剂。
《自然》杂志 2020 年的一篇文章描述了“人工智能化学家”如何能够独立执行实验中的所有任务，包括称量固体、分配液体、去除容器中的空气、运行催化反应以及量化反应产物。 不仅提高了效率，保证了实验记录的完整性，而且还可以对测试结果进行追溯。
这解决了人类实验者的弱点：错误。 在很多实验中，实验者需要手动操作，将不同种类、不同剂量的滴剂一一滴入，这势必会导致手工误差和实验记录的缺失。
“这类机器人可以胜任一些实验岗位，但要胜任真正的科研岗位还是有一定难度的。” 北京大学情报学院副院长陈宝全说。
机器人所做的并不是真正的科学研究工作，而是这些重复、无聊、有时甚至是危险的工作。 景旭田表示，这是一个比较缓慢的过程，但变化正在发生。
高盛 3 月 26 日的一份报告称，劳动力市场将出现“严重混乱”。 该银行对美国和欧洲就业的分析表明，三分之二的工作可以在某种程度上通过人工智能实现自动化。
在美国，办公室和行政支持工作在可以使用自动化完成的工作中所占比例最高，为 46%，其次是法律工作，为 44%。
生命、物理和社会科学领域也不低，有36%的任务可以自动化。
高盛报告称，全球范围内多达 3 亿个工作岗位可能受到影响，劳动力市场也可能发生变化。 香港、以色列、日本、瑞典和美国可能是受影响最严重的五个地方，员工的工作可能会被人工智能取代。
高薪从“大厂”招人
对于决定转向人工智能和大规模模型的医疗公司来说，招聘人员非常重要。
“目前缺乏具有人工智能能力和一定生物知识的复合型人才，因为现在的很多工作内容是解决两个学科交叉的问题。” 景虚天说道。
一家主营业务为医院信息软件的医疗初创公司。 今年，它想进军AI大型模型领域。 “没有裁员，部分员工加薪了，还是缺人。” 6月，上述信息科技公司员工告诉《财经·大健康》，“现在投资界很流行大模型。”
初创公司要发展壮大，需要满足两个条件：找到钱、找到人。 上述医疗初创公司在深圳招募了10余人的研发团队，专门从事大型模型产品的研发。 他们是利用老板的私人资源才招人的。
深圳招聘的这群人是策划人。 但仔细想想，人还是不够，还需要人来完成实施。 上述员工表示，“我们还缺程序员”，计划在行业相关活动中寻找一批大型模范程序员，希望人才看到他们的招聘需求并应聘。
在医疗行业，高端人工智能人才确实需求量大、招聘难。
与AI结合的医学岗位有一些相应的专业设置，如计算生物学、生物信息学、计算化学等。 这些专业都比较新，十多年前在美国逐渐设立。 因此，这些专业毕业的第一批高材生，刚刚毕业进入社会不久。
然而，这些既懂人工智能又懂医学的人才仍然太少，无法满足当今行业的需求。
过去一年，越来越多具有AI背景的人才进入生命科学行业，其中不少人转行进入AI医疗领域，工作经验与医疗关系不大。
全世界都在从“大工厂”挖人。 （客户关系管理软件服务提供商）、微软（To B）、（社交服务提供商）等公司就像AI人才的“黄埔军校”。
在中国，一些跳槽加入医疗行业的人来自腾讯、阿里、快手等大公司，他们的职业主要是AI工程师。
今年4月，猎聘大数据研究院《相关领域就业洞察报告》显示，企业成功找到人工智能候选人通常需要2-6个月的时间。 2022年，人工智能招聘平均年薪为33.15万元，比互联网高4.27万元，涨幅14.78%。
上述报道中，一位人工智能方向的猎头顾问表示，一个人工智能相关的人才往往会被几家猎头公司竞争，候选人中基本都有三四个offer，所以不用担心。找到一份高薪工作。
寻找既懂人工智能又懂医学的复合型人才更是难上加难。 因此，外部合作是必不可少的。
陪护聊天机器人“欣欣”模式的建立，就是采取与外界联合合作的模式。 公司基于好信互联网医院平台数据，与清华大学计算机科学与技术系长期副教授黄敏烈合作，共同开发底层技术。 日常运营中的技术打磨是由公司自己的团队进行的。
药物研发机构选择与擅长人工智能的机构达成一些合作。
郭锦江告诉《财经大健康》，目前该机构与微软亚洲研究院正在合作，构建全球健康疾病领域药物发现的基础大规模模型。 与北京凯瑞生命科学研究所的合作，共同构建基因表达大语言模型，以解释和预测细胞命运； 与北京致远人工智能研究院的合作计划是进行大分子重塑的设计和分析。 “我们只是互补而已。”
根据高盛的预测，人工智能确实可以促进劳动生产率增长，随着时间的推移，这可能使全球GDP增长高达7%。
然而，人工智能的影响还取决于它的能力和应用时间。 当前的GPT热潮能否持续仍是未知数。
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