人工智能工程師
🇭🇰 香港 · 科技下一批受影響在香港的 792 種職業中排第 252 · 風險最高的 32%
AI 搶飯碗倒數
5年11個月
09日 21:59:34:000
距離 AI 開始取代這份工作
2032年10月2日 · 倒數 2172 日
模型訓練及評估流程已開始由AI自行編寫，只是人才需求急增掩蓋了這個趨勢；決定模型能否安全推出、向業務主管解釋失效原因及把關訓練數據仍由人負責，角色轉變先於裁員。
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被取代的風險高
20 年後的人手佔比55%
AI 取代時間線
影響方式 · 人機協作2026 · 現在2041
估計範圍 2年11個月 – 9年11個月
人工智能工程師：AI 會改變哪些工作、哪些工作會保留
人工智能工程師負責訓練、評估和部署模型，把研究成果變成穩定可用的產品。他們寫的訓練和評估程式，本身也是AI能夠代勞的工作；這個職位的重心，會由寫程式逐步轉向判斷模型能否交付使用。
人工智能工程師的日常工作會被AI改變多少？
搭建數據處理流程、調校模型參數、編寫評估腳本和監察訓練進度，佔了工程師大量時間，而這些工作已有AI工具能自行規劃和執行。YOU’RE NEXT認為這方面的技術成熟得相當早，但企業真正減少人手要晚得多，因為目前對人工智能人才的需求仍然很大。工程師會花更多時間設計評估標準，檢查模型在哪些情況下表現失準，並決定哪些自動化結果可以直接採用。
模型能否推出，為何仍要由工程師判斷？
一個模型在測試數據上表現良好，不等於在真實用戶面前同樣可靠，它可能對某些群組不公平，或在罕見情況下給出危險答案。決定模型是否足夠安全推出，需要有人權衡風險並承擔後果。模型出錯時，工程師要向業務主管解釋原因和影響範圍，提出補救方法。訓練數據從哪裏來、有沒有侵犯私隱或版權，也要有人把關。這一行沒有牌照或法定要求，需求急增只是延後縮減，並非制度保護。
想入行人工智能工程，應培養哪些能力？
數學、統計和編程是基本功，但更值得投入的是模型評估：學會設計測試、找出模型的弱點，並把結果清楚地向非技術人員說明。多做涉及真實數據的項目，親身處理數據清理、標註質素和私隱問題。了解AI安全和數據倫理的基本原則，能在團隊中擔任把關角色。隨着例行工作自動化，懂得判斷模型能否推出的工程師，會比只會調參數的人更有價值。
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