“我们曾经熟悉的一切,都开始变得陌生。”现代计算机、博弈论之父冯·诺依曼的这句话,成为当下AIGC时代的注脚。
作为离AI最近的一群人,程序员会被AI取代吗?编程还值得学吗?舆论步步逼问未来。
身处IT人才培养的上游,传智教育要比很多人更早感知到,需求侧的变化正在发生:企业雇主对前端工程师的需求缩减;大模型工程师的需求正在崛起;鸿蒙人才悄然走俏……
今年,传智迎来了18岁成人礼,一些思考更为深入:
“传智当年崛起,抓住的是互联网+移动互联网的浪潮。而人工智能时代的浪潮绝对大过以往任何时代。AI就是这个时代的核心生产力。”传智教育集团副总裁于洋判断。
一些决策也更为笃定:是时候变革了,去赶AI时代潮头。
今年三月,传智主营业务“黑马程序员”明确了接下来的业务关键词——“全面拥抱AI”。
拥抱AI的背后,更值得关注的是“科教兴国、人才强国”的大势所趋。“如果说传智以前踩准互联网和移动互联网的浪潮,是完全从市场角度出发的话,那么这次,我们瞄准AI浪潮,则兼顾的是市场趋势和人才强国的培养目标。既解决人才就业,也为国家的科技产业布局贡献一份力量。”于洋说道。
2023年以来,当ChatGPT、Midjourney、Pika等AIGC工具轮番炸场时,设计、文案、剪辑等内容生产或是最早受AI影响的领域。
“第一批因AI失业的人群已出现”“第一个被AI淘汰的专业出现了”……骇人的标题不断冲击人们的心理防线。
残酷现实下,传智也必须思考,AIGC时代到底需要什么样的IT人才?
在于洋看来,“这波AIGC浪潮的本质,表面是生产工具的改变,背后则是生产方式的革新,是人们的工作流不一样了。这也意味着,我们培养人才的画像、方向要开始进行大的转变。”
探索各业务“+AI”,也就成为传智必须做的事。
在传智的诸多课程方向里,AI+设计和新媒体+短视频运营两个学科最早受到AI冲击,所以最早行动起来的便是这两个学科,即将AIGC工具引入课程,用于丰富教学内容。
如今,传智的AI+设计和新媒体+短视频运营课程强调实战化。于洋解释了课程迭代后的区别:“比如新媒体+短视频运营课程以前还要讲文案的字词句篇章,讲很多的初级设计工具该如何用,但现在这些AIGC工具很强大了,侧重从岗位实际运营出发,课程实战化更强。”
据透露,近半年来,传智以上两个学科的平均就业率达到92%以上。
同样在2023年,国内科技公司在这波浪潮中,迅速跟进,纷纷上线自研大模型。
这其中,AI大模型工程师的岗位需求逐渐崛起。
彼时,传智便判断,这是一个“市场需求非常大、而人才供给方还不清楚如何培养”的方向。
之所以说市场需求非常大,是因为,要让每个人都能用上AI大模型,就必须让更多终端都能接入大模型。但是,如果所有的资源都聚焦在云端,会带来推理成本的大幅度增长,推理效率的下降,也势必会带来服务的不流畅。为了加速大模型在端侧的规模化落地,就需要把大模型微调成垂直领域的小模型以置入终端。
今年6月,OpenAI宣布停止对中国等受限制地区提供API服务,这倒逼国内科技公司“补短板”:“核心技术是买不来的,必须依靠自主研发。”所以,从更深层次来说,传智此次也是在助力国家“稳就业”、“教育强国”、“科技强国”、“信息化发展”战略的需求。
一直以来,传智都和国内互联网大厂有密切的合作,今年陆续与华为、阿里巴巴通义灵码、科大讯飞等多家科技企业基于双方的技术和研发实力,联合研发了AI大模型工程师课程,主要教授大模型的原理、算法和微调。
“相较于算法人才,AI大模型工程师这个岗位核心不是优化模型算法,而是对大模型的参数进行调整,以训练垂直模型,因此,对学员的能力要求门槛并不是太高。”
据传智透露,其今年开设的AI大模型工程师训练营就业率在90%以上,学员平均薪资在17000-18000元。
除了和大厂合作共同培养AI大模型工程师这一新兴人才外,今年以来,传智教育对Java、人工智能、大数据、软件测试等多个编程学科进行全面升级,推出了新一代智能数字化人才培养体系课程,即编程学科“全面拥抱AI”。
这套课程体系已在传智营收占比最大的Java学科率先试点——不管是互联网时代的软件开发,还是未来物联网时代的硬件开发,都脱离不了Java 在服务端的开发需求。
正如传智教育董事长黎活明所言:“未来所有的程序员都要掌握AI技能。”
于洋判断:“AI是下一个时代的核心生产力。很多大佬曾提出,下一个时代的软件都会被AI重构一遍。其实,AI重构软件本身并不在于用AI工具完成原来由人们来完成的软件编写的功能。而是指,生产工具革新了,未来AI能力会是一个主流能力,软件功能里也要集成AI能力。所谓‘十倍程序员’,就是工具提效后,一个程序员可以当10个程序员用。”
今年,传智正式启动Java+AI研发,线下的第一个试点班已于今年6月底开班,并在今年7月和阿里巴巴通义灵码达成深度合作。
据介绍,传智的Java学科进入AI工具后,不再侧重于教代码如何写,而是强调运用AI的能力,课程加入了很多大模型集成调用开发的内容。
(图源自传智教育)
于洋透露,Java学科引入AI后,结合通义灵码,讲师授课效率提升了35%,讲授的知识内容可提升40%。学生的学习体验也更好了。“之前没有用AI的时候,学生一天的代码也就是几百行,现在借助AI,学生一天可以写上万行代码了。”
(通义灵码在教学过程中的优势,图源自传智教育官微)
在学习工具层面,今年年初,传智还推出了“AI练测平台”。学生课后可以利用该平台的开发工具练习写代码,AI会自动批阅,统计学员学情,并为学员推送个性化习题。
2023年底,传智与华为合作推出鸿蒙工程师课程,培养鸿蒙人才。
鸿蒙的重要性不言而喻。在国际科技竞争日益加剧的背景下,推出具有国际竞争力的操作系统是中国科技自主创新的关键一步,而鸿蒙作为国产操作系统的代表,具有重要意义。
由此,传智坚定投入鸿蒙课程研发。
事实上,双方的合作最早可追溯到2020年,彼时,鸿蒙系统还是2.0版本,传智就推出了鸿蒙课程,同期集成电路学科便已加入鸿蒙硬件开发内容。不过,于洋回忆,那时市场上并没有太多的鸿蒙工程师岗位需求。
如今,情况已迥然不同了。鸿蒙已然不是当初的鸿蒙。
随着鸿蒙NEXT星河版发布,鸿蒙将与Android、iOS形成三足鼎立格局。当下,鸿蒙原生应用生态加速构建,预计在今年第四季度走向大规模商用。纯血鸿蒙已经号召占消费者使用时间99.9%的top5000应用向鸿蒙生态迁移,全面走向鸿蒙原生化,目前已经有1500多个应用上架,并且进展持续加速。
一个更贴近大众感知的例子是,自去年底,鸿蒙人才开始走俏,鸿蒙工程师的岗位招聘逐渐增多,诸多高校也增加了鸿蒙的课程,鸿蒙人才培养日益体系化。
于洋判断,今年,全国至少有四五万的鸿蒙人才缺口。接下来,几乎每个互联网企业都会配备鸿蒙开发工程师,单独为鸿蒙操作系统开发应用。
他回忆了一个细节:“去年10月,我们在和华为的一次深入沟通后,意识到鸿蒙开发人才的需求很大,所以传智坚定看好鸿蒙生态,哪怕当时还看不到商业回报。华为认为,鸿蒙的开发培训必须要专业,必须要有足够的学习时间。如果采用以前学习前端的方式再加几节鸿蒙课内容作为噱头,是培养不出来鸿蒙生态真正需要的人才的。”
因此,传智在去年10月定制了一套从无到有的基于鸿蒙学习的课程体系,完全摆脱原来的前端学习路线。从去年11月开始封闭研发,到今年4月左右研发完成,历时半年,研发投入近千万元。
这套鸿蒙课程,便是传智今年6月28日发布的基于API12的原生AI能力开发智能应用而研发的星河版纯血鸿蒙课程、鸿蒙学习路线图,以及覆盖多行业全场景的8个鸿蒙项目课程。
这套课程此前已在传智多个线上线下班级中实施,学生的就业数据给予了很好的验证。
“现在我们的鸿蒙人才输送供不应求。”据于洋介绍,传智最近毕业的四个鸿蒙班级都实现了100%的就业率,其中在培训完当天就实现了90%以上的就业,平均薪资在13000元以上。截至目前,传智累计已培养了1000余名鸿蒙工程师。
传智在软件开发人才培养遥遥领先的同时,对鸿蒙硬件工程师的培养也紧跟其后。
在2023年12月举办的开源产业生态大会上,据华为终端BG软件部总裁龚体介绍,鸿蒙生态设备总量超过7亿台,其中,华为自有设备3亿多台,预计2023年底到2024年,鸿蒙生态设备数量逐步达到8亿台至10亿台,发展快速。
这给了传智发力硬件鸿蒙人才的信心。虽然现在鸿蒙硬件工程师的需求尚未完全崛起,但传智预测,明年鸿蒙硬件业务就会有起色。当前,传智的集成电路学科已经涵盖硬件鸿蒙的课程内容。
“从去年11月以来,当其他IT机构还在观望、还在衡量投入产出比时,只有传智真正地全面投入鸿蒙这件事。”于洋说,传智在鸿蒙这件事上的投入,非常笃定。
在2024年6月的鸿蒙开发者大会上,华为常务董事余承东在此次大会上宣布:鸿蒙生态设备数量已达9亿,未来有望持续加速增长。
鸿蒙系统的崛起不仅仅是华为一家企业努力的成果,更是国家战略布局的重要一环。随着国家层面的深度参与,目前鸿蒙APP的上线数量已达5000家,下一阶段的目标则是上线50万个鸿蒙APP,必将进一步加剧对鸿蒙开发人才的迫切需求。
在于洋看来:“科技发展是有潮涨潮落的。国内软件行业当下正处在一个变革期。虽然互联网在萎缩,但也有一些新事物涌现,比如技术出海。我们要抓住这个机遇。”
传智教育注意到,在这一变革期,不少IT培训机构会选择“往回做”,扩展一些传统、小众、规模体量很小的培训品类。
但传智不愿走老路。
“传智向前走,赶潮头。一些前瞻性的培训科目,不一定会让我们立刻盈利,但它们代表的是未来。科技、人才、教育是现在社会自主科技创新的基座,是科教兴国的基座。我们现在要培养的是支持国家未来发展的高科技人才,比如鸿蒙生态人才和AI大模型人才。”
“如果说传智以前踩准互联网和移动互联网的浪潮,是完全从市场角度出发的话,那么这次,我们瞄准AI浪潮,兼顾的是市场趋势和人才强国的培养目标。既解决人才就业,也为国家的科技产业布局贡献一份力量。”于洋最后说道。
“18年来,务实,依然是传智的底色。如果非要说这18年来传智有什么核心变化,我觉得,我们的社会责任感更重了。”于洋总结道。
文章来自于“多知”,作者“徐晶晶”。
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner