美女网红化身AI，同时交往1000多男友，或年入4亿

你看过科幻爱情电影《Her》吗？电影讲述了一位中年离异孤独内向的男子，在离婚后一直沉浸在悲伤中。机缘巧合下，他接触到了一个先进的人工智能操纵系统OS1，在日积月累的聊天中得到了治愈，并发展出一段不被世人理解的奇异爱情。

万万没想到，这部讲述人类和人工智能谈恋爱的爱情电影，真的在10年后照进了现实。现实中的主人公不但通过AI技术同时交往了上千名男朋友，还大赚特赚，预计年收入达到4个亿！

这位用AI大赚特赚的先行者就是美国女网红Caryn Marjorie。她在Snapchat上有180万粉丝，Caryn通过出售AI版本的自己，和粉丝们谈恋爱，每分钟收费一美元，预估年收入可超过6000万美元。

Caryn5月初在Telegram应用程序上推出了内测版本的Caryn AI，Caryn AI由她本人2000多个小时的YouTube素材训练而成，是一个基于语音的聊天机器人，声音和个性与真实的她非常接近。

Caryn AI支持端到端加密，确保私密的聊天内容不会外泄。也就是说，你可以和Caryn谈人生谈理想，谈论任何你想谈论的内容。

为Caryn AI提供技术支持的，是一家叫做Forever Voices的人工智能公司。Caryn AI并不是Forever Voices推出的第一款名人聊天机器人。

但这并不是Forever Voices的主要战略目标，Forever Voices的主要战略目标是人工智能伴侣计划，Caryn AI也是该目标的一部分。

Forever Voices首席执行官、创始人John Meyer表示，他创办这家公司的起因是他想要通过AI与他在2017年去世的父亲重新连结。

后来，John Meyer意识到这项技术的应用前景非常广阔，能够满足现代人多样化的情感需求，能够帮助越来越多的人治愈孤独。

针对使用这类AI所容易产生的道德问题，John Meyer表示他们正在积极寻找首席道德官，并且而为了防止用户上瘾，Forever Voices设置了一个防护措施来设法限制用户与CarynAI聊天的时间。

AI带来的新机遇

AI是当今最热门的技术领域之一，被誉为第四次工业革命。近日，斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）发布了《2023年人工智能指数报告》。报告中显示，各个领域招聘中对AI技能的要求逐渐增多，并且AI工作岗位的数量明显增多。

其中，IT信息部门占招聘的主导地位。在美国，软件工程比较集中的加利福尼亚州招聘最多，达到了14.21万个，其次是德克萨斯州（6.66万个）和纽约州（4.38万个）。

在这里，我们也为各位小伙伴带来几个得益于AI的火爆，而变得越来越吃香的工作岗位。

数据为AI提供动力，尤其是人工智能和机器学习应用程序，它们非常依赖于高质量的数据。因此，AI时代下，数据科学家这个岗位就尤为重要。

想要从事数据科学岗的小伙伴们可以通过相关招聘来了解以下数学科学家的工作职责和所需技能。

联想

📌岗位要领：

1️⃣正在攻读计算机科学、数学或统计学或类似定量领域的学士、硕士学位。

2️⃣掌握Python、SQL和Spark的知识，以操作数据并从大型数据集中得出洞察力。

3️⃣掌握机器学习技术的基本知识（聚类、基于树的方法、神经网络等）。

4️⃣统计技术和概念（回归、分布的属性、统计测试等）。

随着AI行业的崛起，算法工程师成为了最为抢手的岗位之一，并且由于人才紧缺，这个岗位不但很有前途，还很有钱途。算法工程师所需的知识绝对不仅仅只有计算机方面的知识，还需要的是综合能力。

对这个岗位感兴趣的小伙伴可以通过相关招聘来了解以下算法工程师的工作职责和所需技能。

大疆

📌岗位要领：

1️⃣计算机、应用数学、人工智能、统计学等专业本科及以上学历。

2️⃣良好的数学功底，具有较强的问题分析能力和学习能力，具有出色的抽象设计能力。

3️⃣了解NLP的常用算法原理，如多语种分词、文本分类、实体识别、文本翻译等；有实际项目经验，可根据业务需要，完成算法设计和试算。

4️⃣熟悉主流机器学习、深度学习框架，熟悉C/C++/Python编程，具备扎实的编程基础。

近年来，随着大数据的普及，如何更好地利用数据已经成为企业数字化转型的关键，因此数据治理变得越来越重要。

数据治理在日常工作中都要做些什么呢？想要从事数据治理有需要具备哪些技能？让我们从安永发布的数据治理招聘中一探究竟。

安永

📌岗位职责：

1️⃣开发和维护企业信息资产的清单，包括权威系统、数据域、数据所有者等。

2️⃣促进数据质量、元数据管理和数据保护标准的制定和实施。

3️⃣作为业务部门、职能部门和技术部门之间的联络人，确保明确定义和传达与数据相关的业务要求。

4️⃣定义数据相关政策、标准和实践的绩效、合规性和采用指标。

5️⃣帮助客户团队了解数据治理政策和工具。

📌岗位要求：

1️⃣对数据治理、元数据管理和数据质量实践有扎实的理解。。

2️⃣对可视化工具(PowerBI，Tableau等)有基本的了解。

3️⃣具备数据清洗、数据处理、统计分析、量化模型开发的相关经验。

4️⃣技能要求:熟悉SQL、SAS、Python。

计算机科学、工程或其他同等学科的学士或硕士学位

通常，机器学习科学家是与数据科学家合作完成工作。数据科学家在统计和分析方面具有更强的技能，而机器学习科学家不但需要具备计算机科学方面的专业知识，还需要更强大的编码能力。

SAP公司

📌岗位职责：

1️⃣为文本分类、文本生成、回归和预测项目开发和实施自然语言处理(NLP)和机器学习算法。

2️⃣从构思到生产部署，监督数据科学在整个项目生命周期中的发展。

3️⃣评估和验证生产模型的性能，确保它们持续符合客户的要求和期望。

4️⃣了解客户的需求，并将其转化为明确定义的数据科学项目。

5️⃣向技术和非技术受众展示技术发现和建议，促进数据科学在整个组织中取得成功。

📌岗位要求：

1️⃣有数据科学经验，侧重于自然语言处理(NLP)。

2️⃣能成功实施机器学习(ML)模型和统计方法来解决现实问题。

3️⃣精通Python，有Azure的实践经验，特别是在部署和管理机器学习解决方案方面。

4️⃣熟悉MLOps原则、工具和技术者优先。

在过去的10年里，性能最好的人工智能系统，比如智能手机上的语音识别器或谷自动翻译器，都是由一种称为“深度学习”的技术产生的。因此，这个岗位的重要性不言而喻。

深度学习工程师主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发，支持公司相关产品在深度学习领域的研究。

想要从事这个岗位的小伙伴可以看看英特尔的相关招聘，从中找到努力的方向。

英特尔

📌岗位要领：

1️⃣有较强的算法实现能力，熟悉C++/python，具有良好的代码质量和风格。

2️⃣有深度学习计算框架优化经验，模型部署经验

3️⃣拥有至少一个主流深度学习框架的经验，包括TenorFlow，Caffe（2），PyTorch和Deeplearning4j。

4️⃣具有数据科学工具的经验，包括Python脚本，Numpy，Cipy，Matplotlib，Cikit学习和云计算架构（例如Hadoop/Park）。

AI为打工人的日常工作提供了诸多便利，未来也可能会取代一些岗位的工作人员，但相比它取代的工作来说，AI提供了更多的工作机遇。

毕竟AI的创造者归根结底还是我们人类本身，无论是分析、组织，还是根据数据达成可行结论，人类的参与都是必不可少的。

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