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AI對普通人來說到底是優勢大還是缺點大

Wildesbeast ? 來源:AI中國網 ? 作者:ramy ? 2019-11-23 11:39 ? 次閱讀

對普通人來說,如果不做生意,那么賺錢之道就可理解為職業規劃。傳統按部就班的職業規劃顯然已經不匹配AI與大數據大行其道的時代,其產出與曾經信息封閉的社會大相徑庭。說白了,在大數據時代,如果不優化自己的職業規劃,那么我們很可能被時代“優化”。

AI技術很大程度地改變了社會生產方式,催生了很多新的產業。為適應數字經濟的節奏,新零售、無人駕駛、普惠金融包括已經經歷過洗牌的共享經濟等概念紛紛興起,“AI將取代人力”等衍生出的觀點也在幾年前甚囂塵上。

當由互聯網行業沉淀出的數字化改革路徑紛紛滲透到實體經濟各個行業,大數據和數字化不僅僅是管理者要考慮的戰略部署,它也微妙地重塑著所有人的生活。數字經濟時代到底會如何影響日常生活?AI對普通人來說,究竟是美夢還是噩夢?

AI替我們工作,我們去做什么?

美國斯坦福大學統計美國將有47%的職位會被AI取代。而在中國這個比例甚至可能高達60%以上。大量工作被取代的同時,一些行業也逐漸被顛覆。面對勢不可擋的自動化浪潮,我們最該擔憂的也許并非是“工作被搶走”,而是把“我們還能做什么”的關切放在首位。正如《經濟學人》企業網絡總監康仕學(Robert Koepp)所講,人與機器的關系并非零和游戲。機器和決策之間只有加上人,才能實現增益(augmentation),即從人類現在所做工作出發,追求更好地使用機器,拓展人類的工作空間。

的確,近幾年AI投產的案例也表明,AI并非取代和否定了人類的價值。相反,AI的介入使我們能夠從無意義重復的工作中解放出來(相信沒有人喜歡做機械重復的工作),做一些比較符合“詩和遠方”的工作。大數據能夠提供的是優化效率,而人類能夠提供的是思想、創新與美的表達。這些無法量化歸集的人類特質不需要回歸概括,也不需要預測趨勢,而會因多樣性而閃光。

那么曾經從事機械重復性工作而被釋放的大量勞動力應該何去何從?當社會效率提高,資源分配接近帕累托最優(ParetoOptimality),在市場機制調節下,勞動力將流入AI無法競爭的領域,即傳統手工業、文學創作、藝術創作、表演等領域。隨著這些領域全面開花,我們的社會可能會迎來“第二次文藝復興”。而我們也更加“人性”,活成本來的樣子。

未來需要創意型、靈活型的工作,以及高情商的工作。需要情感交流的工作只有人類才可以勝任。比如在深夜食堂和客人聊天給予治愈的老板,再智能化自動化的AI餐廳也無法取代。

AI時代,我們要提升哪些競爭力?

隨著行業與工作的迅速變遷,不論對企業還是員工個人而言,若按照既有認知進行培訓和職業規劃,你可能培養出五年后就找不到對口專業或被AI無情淘汰的人。那么AI時代人才的競爭力是什么呢?

過去備受重視的經驗和知識在充滿不確定性的AI時代已不再是考察人才的重點。凡是可以通過培訓快速獲得的技能都算不上人才的閃光點,相反,由思辨能力和邏輯性形成的決策力才是AI時代最重要的人才特質。目前諸如谷歌和ThoughtWorks等領先科技公司在面試時已經不看工作經驗甚至編程能力。相反,在面試時它們會設計很多開放性的智力問題。這些公司認為,未來的人才需要善于及樂于“人機共生”,具備的核心競爭力在于學習能力、快速應變能力和分析能力。

新一代人才可以為“人機共生”做哪些準備?

如果未來的工作強調與機器的深度融合和協作,并發揮人類的高階思維能力和情感交流的優勢,那么我們個人努力的方向,或者說職業規劃應有哪些變化呢?《哈佛商業評論》多年來都在思考人與機器的關系,以下幾條自我價值提升的建議來自我們的英文版編輯總監茱莉亞·科比(JuliaKirby)和巴布森學院教授托馬斯·達文波特(ThomasH.Davenport),可供大家借鑒:

1.主動升級

即讓AI做低級工作,自己把握機會向更高層次的工作進發。AI需要培訓和優化才可以更“好用”,而培訓、講解、維護的工作只有人類可以完成。“人機協作”是“人機共生”時代亟需的工作方式。AI可以突破人類極限賦能人類工作,人類也可以通過訓練和迭代AI使AI更擬人。這類協調型的工作是AI時代員工可以發展的方向。

2.另辟蹊徑

即在AI無法觸達的情感領域尋找工作場景。人類的情感需要表達,潛力需要被激發,而這類訓練師或顧問只有人類可以擔任。

很多管理者會苦于如何與發展遭遇瓶頸的關鍵員工談心,內容可能需要涉及到抽象的問題,比如在團隊中的自我定位或自身的長短板。一個有效的內部績效教練可以替管理者解決這個問題。雖然不直接參與業務,卻能憑借心理學的專業和對人性的洞察賦能并激勵員工。目前這類職位的缺口還很大,隨著其重要性也越來越被認可,也將是未來職業的熱門選擇。

3.順勢前行

順勢前行,意味著引領機器的下一輪入侵,但自身便涉及須有軟件協助的工作。看看哈曼的領英(LinkedIn)頁面就足夠說明這一點:他被聯絡人“認可”的專業技能有模擬技術算法機器學習、數學建模等等。正如比爾·蓋茨最近說的,編程“現在還很安全”。

現在很多高校順應潮流開設了AI專業,報考情況也非常火爆,年輕人希望順勢前行成為AI界的人才。這個現象值得肯定,要想準確抓住下一個自動化的新機會,掌握技術手段還不夠。如果想選這條路,你就要盡己所能在自己的領域達到巔峰,畢竟也許有朝一日大部分軟件開發工作也終將自動化。

4.專精于業

除了編程才能外,你完全可以發展別的興趣,不過你要找到狹小利基領域并深深浸淫其中。

在職業技能上,你會擁有非常獨特的個人品牌。機器如何為你增益?你要利用機器建立自己的數據庫,跟上時代潮流,并與可將你的獨特能力和他人技能相結合的系統保持聯系。

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