履歷自薦AI技能 半年增14倍 LinkedIn調查25地區 星洲人最積極
原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室」
生成式人工智能（Generative AI）興起，在履歷加入相關技能，無疑可吸引僱主眼球，增加獲聘機會。職場社交平台LinkedIn研究報告指出，自OpenAI去年11月推出人工智能（AI）聊天機械人以來，全球用戶開始在其個人檔案加入ChatGPT、Prompt Engineering（提示工程）、Prompt Crafting（提示工藝）等關鍵字眼。截至今年6月為止，加入這些關鍵字的用戶比今年1月增加了14倍。
LinkedIn調查了25個國家及地區，追蹤機器學習、自然語言、深度學習等121項AI相關技能。若以不同國家及地區劃分，新加坡、芬蘭、愛爾蘭、印度、加拿大的AI技能擴散速度最快。翻查2016年1月至今年6月數據，新加坡表現跑贏全球，用戶在個人檔案添加AI技能的比例多了約19倍。
相關職位空缺兩載多250%
美國財經頻道CNBC提到，不論是僱主招聘AI相關職位，抑或求職者尋找該類空缺，搜索量同告上升。以當地就業網站Indeed為例，從2021年7月到2023年7月期間，生成式AI相關職位空缺增加近250%，反映AI專家在職場相當吃香。
為方便企業聯繫熟悉大型語言模型（LLM）的專家，自由職業平台Upwork今年7月底與ChatGPT開發商OpenAI簽署協議，涵蓋的AI技能總數超過250種。CNBC提到，勝任不同工作任務的AI專才，通常具備扎實的電腦科學基礎、機器學習演算法知識、掌握Python等編程語言，又或具數據管理及分析經驗。
另外，《華爾街日報》引述消息人士稱，Meta Platforms擬於2024年初訓練新一代AI系統，目標是其模型比7月發布的Llama 2強大數倍，期望功能與OpenAI的GPT-4大致相同。報道透露，Llama 2模型的最強版本接受700億個參數訓練；OpenAI未有透露GPT-4的規模，惟估計訓練參數為1.5萬億個，相當於Llama 2逾21倍。
ChatGPT答5問 耗半升水散熱
構建ChatGPT等大型語言模型，依賴數據中心的龐大運算力，背後需要晶片、電力及水源支持。據美聯社報道，GPT-4模型的誕生地位於美國愛荷華州西得梅因市，主要從浣熊河及第蒙河抽水，用來為數據中心伺服器散熱，每當用戶提出約5到50個提示或問題時，ChatGPT就會消耗500毫升水。
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