破坏是不可避免的,但也令人深感恐惧。从印刷机到汽车再到计算机,我们在每一次重大的技术飞跃中都看到了这一点。但是,随着我们进入人工智能技术的下一个迭代,我们知道它将对全球商业和社会产生深远的变革影响。然而,我们必须反思我们希望这种转变是如何发生的。
早期采用已经开始: 人工智能正在改变日常活动和流程,如虚拟助手、欺诈检测和无人驾驶汽车。市场上已经有各种形式的AI解决方案,包括自动化,语音识别,机器学习,决策和自然语言处理。已经在这些技术上进行投资的组织可以更好地获得长期成功。
作为一个社会,我们必须接受人工智能将继续存在的事实,并意识到对该技术的深思熟虑的采用至关重要。
但是,这对劳动力意味着什么?对于软件开发人员,数据科学家,工程师和所有信息技术工作者来说,人工智能要么将工作置于危险之中,要么改变职责以适应其快速发展。虽然很难预测人工智能的采用速度,但该技术的一些最有影响力的领导者和早期采用者一致认为,人工智能的发展速度比预期的要快。随着人工智能发展的加速和实施的普及,它给科技和其他行业的工人带来了一个问题: 我的技能还相关吗?
早期采用人工智能的一个积极的、违反直觉的副作用是,它要求公司投资于他们的员工。将人工智能引入企业需要投资于支持其实施的软件和技术,也需要投资于与之合作的员工的培训和技能建设。如果不平衡技术和人工员工之间的投资比例,公司就不能全力以赴。
Infosys的最新研究表明,在全球范围内,76% 决策者都认为人工智能是其组织战略成功的基础。更乐观的是,80% 的受访者表示,他们将重新培训或重新部署角色被替换或计划被新技术取代的员工。这就是为什么必须重新思考我们的教育和员工发展方法,并为持续终身学习奠定基础。
这种学习的转变不仅对今天的劳动力是必要的,对子孙后代也是必要的。我们正在开发和部署人工智能系统,这些系统将变得如此先进,它们将成为每个行业结构的一部分。学生,学者和工人将需要与AI系统紧密合作的技能和专业知识。这种新的心态需要好奇的心态和对知识和学习的渴望。
几十年后,人工智能可能会取代认知任务,如识别和解决问题。如今,人工智能可以识别环境和生产中的模式和异常,并将这些信息通知人类,否则这些信息可能不会被发现。但是,总是需要人类的创造力和创造力来找到AI首先可以解决的问题。
毕竟,人类不会简单地忍受技术破坏,而是帮助将其塑造为我们未来的一部分。汽车的出现不仅帮助我们更快,更远地旅行。相反,它导致了道路,高速公路和全新的行业。
同样,人工智能可以是一种巨大的赋能力量,它可以放大和增强人们的能力,提高所有人的生活质量,并为弱势群体创造机会。这不是人与机器的问题,而是机器的问题。
为员工提供学习和培训计划的机会,以改善他们的职业生涯,并帮助他们了解新的人工智能应用程序,也使雇主受益。它鼓励有更多知识的员工受到启发和激励。它还创造了一种类型的员工,这些员工成为寻找 “未知未知因素” 的 “问题发现者”,并开始将这些问题转化为解决方案的工作。这将越来越多地涉及人工智能的帮助。
为了充分发挥人工智能提供的人类潜力,教育和培训必须是优先事项。要做到这一点,数字化对于每一代人来说都是至关重要的。每个孩子都必须有机会学习计算机科学课程。但是,这样做需要政府和私营部门对教育的新视角-否则,现在和将来员工的教育和技能将无法满足人工智能的迅速采用。
这也意味着要重新思考教育,将其重新定义为终生的过程,并不再强调奖励记忆和常规,而倾向于好奇心和实验。我们必须对课程进行现代化改造,以鼓励创造性地发现和解决问题,并在实践中学习,并将强制性计算机科学学习作为实现数字素养的基础。组织还需要为员工提供终身学习资源,以增强技能发展,并可以将其年收入的一定比例用于重新培训员工。
这是人类历史上的一个关键点。人工智能作为下一个伟大的技术进化,正在我们眼前的建设,我们必须准备好与它一起进化。