许多人未能理解，生成式AI不仅仅只是数据科学的一个子领域。由于工具的不断扩展，它已成为一项必备技能。你可能会问自己，为什么会这样？或者你甚至可能不相信自己不需要生成式AI来增强现有的技能。那么，让我们逐一讨论这些观点，并阐述为什么生成式AI已成为21世纪的新必备技能。
一是需求增长 – 你不想变得无关紧要。
过去一年里，越来越多的雇主需要生成式AI技能。就像任何新技术一样，公司、政府和其他机构意识到AI带来的好处，并希望利用它来实现自己的任务。但与以往新突破性技术进入市场时不同，生成式AI的使用越来越被视为一项独特的技能。这是因为它有潜力增强你已有的任何技能，并帮助工作者更快地掌握新技能。
正如《Forbes》上个月所指出的，越来越多的雇主将专门寻求能够利用AI的工作人员。需要记住的一点是，如果你学习生成式AI作为一项技能，这是未来保障你职业生涯的最快、最便宜和最简单的方法之一。微软是一家在这方面处于领先地位的公司。他们与公司内外密切合作，利用生成式AI提升工作者和服务的能力。他们还经常为那些希望更好地使用AI的人提供教育机会。
二是生成式AI是一个有用的工具。
我们都经历过这种情况。在工作中感觉进展一筹莫展的时候。你的“待办事项”列表上还有其他必须处理的事情，但你的主要项目却让你束手无策。每个数据科学家、分析师、工程师或程序员都曾经历过这种不幸的情况。但是，如果我告诉你，生成式AI可以帮助你呢？
信不信由你，生成式AI的超能力之一就是帮助人们解决生产力问题。正如Makeuseof.com所指出的，ChatGPT可以以七种不同的方式帮助你在工作日中开始工作。而且我们相信还有很多其他方式。例如，你可能是一位优秀的科学家，但写作能力很差。当你在一个团队中时，清晰的沟通至关重要，你可以将写一封重要电子邮件所需的时间缩短到很小一部分。这可以通过两种方式实现。一种是在发送邮件之前让ChatGPT审查邮件（检查语法、拼写和其他结构问题），另一种是通过提供足够的信息给ChatGPT，它可以根据提纲为你写邮件。
这两种方式都可以节省你在工作日的大量时间，让你摆脱原本会耗费宝贵时间的瓶颈。
三是有助于异常检测。
现在，让我们走出生成式AI如何帮助你的宏观概述，看一个具体的例子。你知道生成式AI可以帮助你检测模型中的异常吗？它不仅可以比仅有人类参与的情况下更快地完成，而且可以在资源成本失控或更糟的情况之前将其降低。
正如Science Direct的一篇论文所示，机器学习和深度学习模型已经被证明可以快速有效地检测异常。一旦发现异常，人工会对数据进行审核，可以确认或忽略AI的标记。当然，你明白，处理大规模数据集和日益复杂的模型可能会使异常检测变得越来越困难。但通过利用生成式AI，你可以增强你的异常检测超能力，确保项目保持在正确的轨道上。
四是增强你的额外技能。
正如《Forbes》五月份的文章中提到的，越来越多的公司正在寻找具备生成式AI技能的人才。这是因为与AI相关的工具可以增强和补充工作者的能力。这就是我们最后一部分的内容。通过生成式AI，你可以补充那些你可能觉得不够出色的数据技能，并变得更有创造力和更善于沟通。
ChatGPT和Bard都可以帮助你确保SQL查询正确运行，但它们也可以在你在传达数据之前提供更具创造性的方式方面帮助你。例如，ChatGPT可以提供想法，为你的演示增加一些背景信息。MidJourney可以让你创建引人注目的视觉效果，展示你的想法，甚至无需一言不发。可以想象，还有很多其他工具。
总的来说，生成式AI只受用户想象力的限制，如果人们学会如何利用AI的力量，他们将能够将自己的技能发展到以前未曾考虑过的方向。