人工智能正对就业市场产生深远影响，直接影响着大学专业选择的趋势。夸克App发布的《2023高考志愿报告》显示，计算机科学与技术专业位居第一，而前十名中与人工智能相关的专业占据了大部分。
从目前的形势来看，机器暂时无法取代那些制造机器的人，选择这样的职业不仅更为稳妥，而且收入颇丰。脉脉高聘发布的《2024春招高薪职业和人才洞察》显示，排名前列的高薪职位是“ChatGPT研究员”，月薪高达6.4万元。
与此同时，脉脉在去年发现，人工智能行业对人才的竞争异常激烈，人才供需比为0.39，意味着五个岗位仅有两个人在争夺。即使不是专门研究人工智能，具备相关技能的人仍能通过作为补充实现薪资提升。普华永道在《2024就业晴雨表》中分析了超过15个国家和5亿个招聘广告发现，今年与人工智能相关的职位数量，是2012年的七倍。需要AI技能作为辅助的岗位增速远超其他行业，人才供给总是不足。
随着劳动力市场的变化，大学招生也受到相应刺激。从2018年教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》以来，已有超过400所高校开设了这一专业。985、211、双一流高校之外，许多普通本科院校也纷纷设立人工智能专业，开办相关课程的高校如雨后春笋般涌现。
因此，孟晚舟劝告年轻人“要做机器无法取代的工作”并非空穴来风。如今，制造机器的工作是最不容易被取代的职业之一。数据挖掘、机器学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉和神经网络等专业，不仅有望带来丰厚的薪资，也能降低被替代的风险。
不过，人工智能的热度并非一帆风顺。OpenAI联合创始人Andre Karpathy曾回忆，他在2008年初入AI领域时，参与的会议只有50人左右，大家还乐于讨论一些不错的海报。实际上，“热门专业”的轮转往往快速且不可预测。
在2009年，李飞飞着手建立的ImageNet，现在被视为人工智能领域最具划时代意义的数据集，但当时人工智能业内几乎没有关注。那时，算法研究才是主流，而数据更多是作为养料和素材。李飞飞在她的自传中提到，自己在与同事讨论时经常听到怀疑的声音：“你知道训练模型需要多少时间吗？”“这么大的数据集谁来标记？”而与她一起的年轻博士生原本希望将这作为博士项目，然而在第一阶段开始后却得出结论：“这个项目大概需要花19年才能完成。”
尽管当时大家并不看好ImageNet，李飞飞还是坚持下去了。通过一个研究生的建议，她借助亚马逊众包平台成功收集了海量数据，首个版本拥有1500万张图片，覆盖22000个不同类别。2010年，李飞飞提出了ImageNet挑战赛，虽然前两年的结果乏善可陈，但在2012年，却意外地获得了优秀的成果，采用的正是“古老”的神经网络模型。
这个转折令神经网络再次受到重视，尽管在学术界它曾一度被忽视。直到今天，曾经的边缘理论家如李飞飞和Geoffrey Hinton终究成了人工智能的教母和教父，而英伟达也成为了市值最高的芯片制造公司，H100等高端芯片更是供不应求。
如今，黄仁勋和李飞飞等大咖站在人工智能的风口浪尖，但他们也曾在十年前、甚至五年前未曾预料到今天的局面。每个人的成功都和历史的推移密切相关，而在当下每个人都在努力做出适合自己的选择。
黄仁勋在最近的一次演讲中表示，往昔教导孩子们学习编程的时代已过，但他希望新一代能转向生物专业，研究更高级的化学品和材料，朝着更节能、更可持续的方向发展。然而，这样的推荐未免让人联想到“生化环材”，坊间所称的四大天坑之一。
在人工智能盛世中，行业竞争愈发激烈。根据Levels.fyi统计，去年拥有机器学习、深度学习和AI软件工程师的起薪为23万美元，而今年已上涨至30万美元。而高级研究员则更是年薪百万，这还不包括股权激励。
Perplexity的CEO曾在节目中怀念过去，他曾试图挖Meta的AI研究员，但因为缺乏GPU而不得不作罢，他感慨道：“你知道他们怎么说吗？等有了一万个H100 GPU再来找我。”
行业的竞争愈加白热化，许多人都渴望成为公司甚至行业中最有价值的人。然而，不同的时机、背景、机遇和努力程度，都是成就与否的重要因素。李飞飞、黄仁勋如今身居高位，但他们的成功之路也绝不是一帆风顺。
历史的长河中，做出选择和承担选择带来的后果是人生的常态。虽然有些人可能会对自己的决定感到悔恨，但生活仍将继续。正如Hinton所说，他最快乐的时光是研究波尔兹曼机的方法，尽管实践中可能无望，但那些陪伴相处的日子却令他无比怀念。
最终，在人生的漫长旅途中，所做出的每一个选择与决定，都会从不同的角度勾勒出未来的图景。正如博尔赫斯所言，人生的轮回与循环，注定充满了未知与可能。