Инженеры ИИ не застрахованы от замены ИИ

Популярное мнение гласит, что AI-инженеры в безопасности из-за автоматизации, потому что они создают ИИ. Но эта статья утверждает обратное: AI-инженеры, скорее всего, будут заменены раньше, чем большинство других разработчиков. Причина? Универсальные фундаментальные модели поглощают потребность в специализированной AI-инженерии.

Кто такой AI-инженер?

Термин «AI-инженер» — это зонтичное понятие, охватывающее совершенно разные области: LLM (трансформеры с миллиардами параметров), компьютерное зрение (сверточные нейронные сети), рекомендательные системы и даже классические алгоритмы вроде A* для поиска пути NPC. Лежащие в основе знания отличаются так же, как у автомеханика и механика ракетных двигателей. Однако маркетинг объединяет всё это под «AI».

Почему AI-инженеры в зоне риска

LLM и фундаментальные модели становятся настолько универсальными, что поглощают смежные области. Статья ссылается на недавний релиз DINO от Meta: модель зрения, которая универсальна, мощна, эффективна и требует минимум разметки. Это готовое решение «подключи и работай» для множества задач. По мере улучшения этих общих моделей необходимость в индивидуальных AI-решениях исчезает.

«В конце концов мы достигнем точки, когда наличие AI-инженеров и исследователей станет невыгодным для большинства компаний. Лучшие AI-исследователи сосредоточатся в крупных технологических компаниях, а остальной рынок будет перенасыщен. Индивидуальные AI-решения станут роскошью, от которой большинство компаний с радостью откажутся.»

Ключевые выводы автора:

• Фундаментальные модели поглощают специализированные подполя AI (зрение, NLP и т.д.).
• Большинство компаний будут использовать одну универсальную модель вместо поддержки индивидуальных пайплайнов.
• Останутся только лучшие AI-исследователи в больших технологических компаниях; остальные столкнутся с перенасыщенным рынком.
• Названия должностей вроде «AI-инженер» настолько широки, что бессмысленны — наём «AI» часто означает аренду навыков работы с ChatGPT API.

Практические последствия

Если вы специализированный AI-инженер (например, строитель индивидуальных моделей зрения), ожидайте давления в сторону интеграции и развертывания существующих фундаментальных моделей. Эра создания собственных нейросетей для каждой проблемы завершается — если только вы не в исследовательской лаборатории с глубокими карманами.