内部证据：AI 开发者的薪水正在猛涨，而其他人则停滞不前
游戏正在飞速变化，你需要跟上步伐
当然，满怀悲观态度的人到处都是，抱怨当前科技就业市场的严峻形势。随着不断的裁员、申请者的过剩、薪资削减以及长达7-8轮的荒谬面试过程，形势的确严峻。不幸的是，曾经那种学习一个简单技术栈或编程语言就能获得六位数薪水的神奇公式正在迅速消失。
你最好忘掉那条路！是的，我们知道放下 JavaScript、Java、C#、Python 或其他让你在 2020 年前赚大钱的技术栈真的很难。但是，如果你不适应变化，你只会成为数十万求职者中的一员，而这些职位正在消失。
与其感叹不会回来的黄金时代，不如聚焦科技就业市场的另一面，那里的机会不仅更多，而且可以利用你的编程技能在 AI 领域大展拳脚。所以，让我们来看一下科技乞丐与科技王子的故事——马克·吐温经典作品《王子与乞丐》的现代重制版。
AI 薪水：节节攀升，而普通开发角色的薪资停滞不前
下面的图表揭示了 AI 角色薪水的史诗级上涨，这都要归功于对人工智能专业技能的需求激增。与此同时，普通开发者的薪水增长犹如蜗牛爬行（考虑到通货膨胀，情况更糟），在一个饱和的市场中几乎没有增长。这种薪资增长的明显差距对于开发者来说是一个警钟：现在就适应并重新学习，否则风险会让你在 AI 火箭加速向上空飞升时被抛在后面，无缘探索更高的世界！
深入观察：大钱在哪里？就是 AI
但不仅如此。正如下图2所示，当你深入挖掘薪资数字时，AI角色比非AI软件开发职位薪资高很多——尤其是如果你认真地提升技能的话。最低的AI薪资也比非AI组中的最高薪资高出64%，而AI的薪资范围约为33%。这证明了对于你的知识，还有更多的值得期待的东西。相比之下，非AI开发者则陷在更低平均薪资和仅20%范围的窘境中，显示出职业增长停滞和较少的入门级岗位！
未来：薪资走势更是向上
想要了解未来的趋势么？看看接下来几年的预测吧。对于AI开发者来说，我们看到每年13%的薪资增长率，这说明了人工智能专业技能的火爆需求。普通开发者呢？他们的增长率为5%，这一速度与大环境的慢速节奏相符。这些数字切割了每个行业期望的年复合增长率（CAGR），给你一个未来几年薪资走势的切片图：
三个你无法忽视的事实！
所有这些数据传达了一个明确的信息——或者用圣经的术语来说，我们可以看到墙上的字迹，指向三个不可否认的事实：
1. 编码正在成为一种商品，但 AI 不是
基础的编码技能比以往任何时候都更容易获得。得益于无数的在线教程、代码库和AI辅助编码工具，任何人现在都可以编写代码。但现实是：虽然入门级编码角色收到了挤压，资深开发者角色仍然稳如磐石——至少暂时是这样。投资者和技术市场押注于AI可能会最终撼动甚至这些资深职位，可能导致公司减少这些职位的数量。
但还不要轻言放弃。如果你在你已经坚实的编码技能上加入一点AI开发和AI应用知识，你就能彻底改变游戏规则。AI革命可能威胁现状，但也为你乘上AI火箭提供了一个绝佳机会，把你的职业生涯推向新的高度。
2. AI 与普通开发者的薪资差距将持续扩大
如果你一直维持传统的编码角色而不接受AI，预计你的薪资增长会滞后。普通开发者薪资预计每年仅增长5%，主要因为AI在软件开发中承担了更多的工作量。相比之下，AI工程师、数据科学家和机器学习专家则在蓬勃发展。AI市场预计将爆炸性增长，年复合增长率（CAGR）高达37%，市场价值到2030年预计将达到1.8万亿美元，这将推高薪酬，如上图所示。！！
3. AI与数学不再是可选项——它们是必需品
AI不再是一个小众领域；它正在推动软件世界的每一个角落的创新。无论你在机器学习、神经网络还是预测分析方面工作，拥有对AI及其背后数学的扎实理解都是必不可少的。如果你想赚大钱，你需要超越简单的代码编写。你需要能够设计算法、分析数据并微调模型以达到最佳性能。数学现在需要成为你的工具箱的一部分，与编码技能并驾齐驱。选择下面的主题开启你的道路：
- 多目标优化：想想在一个项目中你有多少次需要在不同且经常相互冲突的目标之间找到平衡。这就是多目标优化，它使用线性规划和基于梯度的方法，来寻找性能和成本之间的最佳结合点。这在调整超参数和处理复杂权衡时至关重要。
- 逆问题：你是否曾经得到数据但不知道是什么导致的？这就是逆问题的本质。你可以使用线性代数、微分方程和数值方法等数学工具来反向推导未知数。这在AI中尤其重要，例如用于图像重建或在训练期间处理不完整的数据集。
- 决策树用于分类和预测：决策树表面看起来简单，但它们建立在强大的数学基础之上，如信息熵和信息增益。它们通过从过去的数据中学习来帮助你的AI模型做出更明智的决策，无论是在预测市场趋势还是分类图像方面。掌握其背后的概率理论可以让你占据优势。
- 量子计算与机器学习的联系：量子计算不再是科幻小说中的概念；它是下一个大飞跃。此处的数学深入探索线性代数、复概率及Hilbert空间。量子算法有可能通过速度大幅超越传统的机器学习模型，因此理解这点会让你在竞争中领先。
- 稀疏模型用于机器学习：稀疏模型帮你化繁为简，更少的数据点、更少的参数、更少的计算。此处的数学关注优化技术、正则化（L1/L2范数）以及线性代数。在效率至关重要的时代，学习这个能让你使模型更快更轻而不牺牲性能。
- 机器学习解释性：创建优秀的AI模型是一方面，但确保人们理解其工作原理则是另一挑战。这就是信息论和PCA（主成分分析）这样的技术发挥作用的地方。这对于分解复杂模型至关重要，确保用户信任你的AI所做的决策。
- 大数据：概念、技术及考量：处理大数据意味着需要快速准确处理庞大的数据集。所涉及的数学包括统计学、矩阵运算及分布式计算算法。没有扎实的掌握，这会使你的AI模型扩展成为噩梦。- AI技术与用户体验工具：设计AI驱动的工具不仅仅是数学问题，它关系到如何让人们真正使用这些工具。这涉及到决策理论和优化方法，以确保界面对用户友好。而统计建模和概率理论则用于改善AI与用户的交互体验。
- 人工智能技术与平台：构建AI平台不仅仅是写代码，而是要运用数学原理，比如线性代数和优化，来设计出可扩展、准确且高效的系统。把握好这些平衡，你就能创造出能够处理各种任务的平台。
- 人工神经网络：现代AI的支柱神经网络依赖于严谨的数学。主要涉及到用于反向传播的微积分、进行矩阵运算的线性代数，还有用于误差计算的统计学。如果你掌握了这些技能，你就能建模出在特定任务上表现与人类大脑一样好，甚至更好的模型。
- 深度学习中的多标准优化：深度学习模型相当复杂，其优化不仅仅关注单一指标。你需要在准确性、速度和成本之间取得平衡。这里的数学涉及凸优化、对偶性和多目标规划。做好这些，你的深度学习模型将运行得更顺畅、更快速。
关键点：未来属于AI，这正是你提升自我的机会。优秀的编码技能是坚实的基础，但如果再加上一点数学知识，你就能激发出AI时代的全部潜力。了解驱动AI发展的数学，你不仅能跟上行业步伐，甚至还能成为其中的佼佼者。重新学习，你就能如专业人士般驾驭AI浪潮—无怨无悔，只会收获更厚的薪水和更高的机会。而坦白说，当未来带着任务清单到来时，谁不想成为那个负责的人呢？