Обновить

Будущее рынка труда в ближайшие 2-3 года.
Сегодня смотрел перевод интервью бывшего генерального директора Google для Стенфорда. Это интервью сразу же удалили с сайта Стэнфорда, а потом со всех других площадок. Не буду пересказывать весь текст, расскажу, что заденет именно нас - HR.

Искусственный интеллект в следующем поколении значительно изменит рынок труда. Так появится возможность делать запрос на простое ПО, способное решать рутинные задачи. Например, через год или два можно будет сделать запрос - сделай мне программу, которая отсеет все резюме java-разработчиков и выделит лучших кандидатов под эту вакансию. И результат удивит нас! Это уже можно проделывать с нейронной сетью "в ручную", но это не совсем удобно и требует много времени. Быстрее, чем сравнивать каждое резюме "глазками", но еще дольше, чем хотелось бы. 

Теперь только представьте, в каждой профессии "офисного типа" , появится возможность оперативно, буквально за 30 секунд создавать программы, способные значительно снизить нагрузку и время для выполнения задач. Таким образом, условно, компании нужно будет не 3 маркетолога, а 2. Не 3 рекрутера, а 1. Так же автор считает, что такие программы значительно повысят производительность самих разработчиков. 

Появятся первые зародыши AGI - сильного искусственного интеллекта, способного принимать решения. Эта программа может пригодиться менеджерам, чтобы значительно сэкономить время и принимать решения на основании больших данных. Таким образом качестве менеджмента и других

Теги:
Всего голосов 5: ↑1 и ↓4-1
Комментарии14

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации