“人工智能不仅仅是一个流行语，”亚伦强调说. “它改变了游戏规则. 69%的cro认识到它的广泛好处，就在我们说话的时候，它正在重塑职业生涯.他解释说，各个层次的人经常混淆传统人工智能和生成人工智能. 传统的人工智能包含高级分析, 机器学习, 深度学习, 而生成式人工智能是建立在基础模型上的, 它们是完全不同的.

Aaron Bauhs在2005年给Beloit大学生做了一个关于人工智能的演讲

Aaron分享了人工智能的实例, 在总结中突出其能力, 客户服务, 写代码. 他讨论了人工智能如何加速和丰富客户问题解决, 导致更高的满意度和降低的成本. 签订合同和开具发票, 人工智能可以总结复杂的协议, 匹配的条款, 甚至找出潜在的矛盾, 节省数百万美元. 他还提到了人类监督的重要性, 因为人工智能需要“人性化”来确保准确性和相关性.

亚伦警告了与生成式人工智能相关的风险, 包括核查其产出的困难, 了解其决策过程, 解决道德困境, 并使现有的偏见永久化. 他强调了对这项技术进行深思熟虑和负责任的整合的重要性.

亚伦作为一名顾问的经历充满了灵活性和多样性. 他参与过从销售策略到网站开发的各种项目, 不断适应和学习. 作为一名顾问, 你将享受稳定的薪水和自由地调整你的生活，以满足你的需要,他说. “你会花时间坐在电脑前，写作，与客户和团队成员交流. 这是一条充满挑战但回报丰厚的职业道路.”

当亚伦探索工作的未来时，他揭示了该领域出现的令人兴奋的新职业道路. 这些角色包括:

• 模型选择 & 调优                 
• 提示工程
• 域环境管理
• 内容的基础
• 应用逻辑API集成
• 企业数据
• 安全
• 监控 & 评价

Aaron鼓励学生抓住这些机会，并提供了宝贵的帮助
资源，比如为期8周的夏季加速器计划，帮助他们开始. 他甚至主动提出与学生分享他的个人推荐代码, 让他们更容易申请IBM的职位, 伸出手去 才有资格申请IBM的任何职位).

听众既投入又好奇，他们提出的问题引发了热烈的讨论. 亚伦的演讲为人工智能令人兴奋的可能性打开了大门, 激励着贝洛伊特人以热情和好奇心拥抱未来的工作.