普林斯頓大學教授愛德華·費爾滕（edward felten）在2023年提出了乙個獨特的指數，稱為「職業ai暴露指數」（aioe）。
他的研究團隊通過對美國標準職業分類系統中的700多種職業進行分析，結合o*net資料庫定義的52種職業技能和從業人員的問卷調查，來評估每種職業在ai技術發展中的「暴露」程度。通過aioe指數，我們可以看到在人工智慧技術不斷發展的背景下，哪些職業相對「安全」，而哪些職業可能很快被機器取代。
最近，費爾滕的團隊觀察到了一些有趣的變化。下面是他們對於2023年和2023年研究結果的對比。
在2023年，據aioe指數，最容易受到ai技術影響的職業包括遺傳病諮詢師、財務審核師、精算師、採購**人等。這些職業需要特定的技能和知識，但隨著ai技術的發展，這些工作很有可能被機器取代。
然而，在2023年，受到ai技術影響最大的職業卻發生了一些變化。
*銷售員、英語語言文學教師、外語語言文學教師等職業在aioe指數中排名靠前。
這些職業通常需要人類的交流和創造力，但是隨著大型語言模型的發展，機器可能會在這些領域取得更高效的成果。了解這些職業可能受到ai技術影響的程度，我們不得不熟悉一些關鍵的術語。
下面是13個關鍵詞，希望對你有所啟發。首先是「符號主義」，也叫做邏輯主義或計算機學派。
符號主義人工智慧是最早一代的人工智慧，它認為人類思維的基本單元是符號，並通過邏輯推理來研究人類認知。
其次是「連線主義」，也被稱為仿生學派或生理學派。
它主要**神經網路和神經網路之間的連線機制和學習演算法。連線主義在20世紀80年代重獲重視，成為當前研究的熱點。
行為主義」是另乙個關鍵詞，也叫做進化主義或控制論學派。行為主義認為人工智慧源於控制論，早期研究的焦點是模擬人類控制過程中的智慧型行為和作用。
資料集」是機器學習的核心。根據資料型別的不同，可以分為數值資料、分類資料、時間序列資料和文字資料等。
不同的資料集用於訓練和測試模型的效能。「基準測試」是一套用來評估ai模型效能的標準題目。
目前主流的基準測試包括評估影象分類系統的imagenet和公共語言理解評估的glue等。「生成對抗網路」是一種可以自動判斷生成結果好壞的機器學習模型。
它通過生成器和判別器兩個部分構成，可以生成越來越「真實」的**。變換器」是一種使用「自注意力機制」的深度學習模型，常被用於自然語言處理。
chatgpt就是其中一種。「生成擴散模型」通過連續新增雜訊和去雜訊的方式，使機器學習能夠更好地生成多樣性的**。
機器學習」是一種讓計算機自主學習和**的演算法，分為監督、無監督和強化學習。「人工神經網路」是一種模擬人腦神經網路結構和功能的計算模型，被廣泛應用於模式識別等領域。
深度學習」是一種以人工神經網路為架構的學習演算法，用於進行表徵學習和解析複雜問題。
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