Kemahiran Diperlukan untuk Bekerja dengan AI
Apakah kemahiran yang diperlukan untuk bekerja dengan AI? Sertai INVIAI untuk mengetahui kemahiran keras dan lembut penting bagi berjaya menggunakan AI dalam kerja anda.
Kecerdasan buatan (AI) sedang mengubah industri di seluruh dunia, jadi pekerja dari pelbagai bidang mesti membangunkan kemahiran berkaitan AI. Seperti yang dinyatakan oleh OECD, penyebaran AI "meningkatkan keperluan untuk profesional AI khusus dan pekerja yang mempunyai pemahaman umum tentang AI".
Dengan kata lain, walaupun peranan bukan teknikal semakin mendapat manfaat daripada literasi AI asas – memahami bagaimana alat AI berfungsi, data apa yang digunakan, dan bagaimana ia boleh meningkatkan tugas manusia.
Pelajar memerlukan "pengetahuan dan kemahiran asas AI" untuk berinteraksi dengan AI secara berkesan. Kejayaan dalam era AI memerlukan gabungan kepakaran teknikal dan kemahiran berpusatkan manusia yang dipandu oleh pemahaman etika.
— Rangka Kerja Kompetensi AI UNESCO
Sekarang mari kita pelajari lebih lanjut tentang kemahiran yang diperlukan untuk bekerja dengan AI di bawah!
Kemahiran Teknikal Teras
Bahasa Pengaturcaraan
Pembelajaran Mesin & Rangka Kerja AI
Pengurusan Data & Alat Data Besar
Pengkomputeran Awan & Infrastruktur
Kemahiran dalam bahasa pengaturcaraan adalah asas untuk pembangunan AI, dan pengendalian set data besar (melalui alat seperti Hadoop atau Spark) adalah kunci untuk membina model AI yang tepat.
— Analisis Universiti Johns Hopkins
Kemahiran Matematik dan Analitik
Statistik dan Kebarangkalian
Memahami statistik adalah penting untuk mereka bentuk dan menilai model (contohnya mengetahui cara mengukur ralat atau keyakinan). Ia membolehkan mentafsir output AI dan mengukur ketidakpastian.
- Ukuran statistik (rata-rata kuasa dua ralat)
- Penalaran kebarangkalian (kaedah Bayesian)
- Model Markov tersembunyi untuk ketidakpastian
Aljabar Linear
Banyak algoritma AI (terutamanya pembelajaran mendalam) bergantung pada aljabar linear (vektor, matriks, tensor). Pendaraban matriks dan eigenvektor menyokong pengurangan dimensi dan operasi rangkaian neural.
- Operasi dan transformasi matriks
- Pengurangan dimensi (SVD)
- Pengoptimuman aliran data rangkaian neural
Kalkulus dan Pengoptimuman
Kalkulus (terbitan, kecerunan) adalah asas untuk melatih model melalui kaedah seperti penurunan kecerunan. Mengoptimumkan parameter model memerlukan pemahaman bagaimana perubahan kecil mempengaruhi hasil.
- Algoritma penurunan kecerunan
- Minimisasi fungsi kerugian
- Penggunaan kalkulus pelbagai pemboleh ubah
Penalaran Analitik
Selain matematik formal, pemikiran analitik yang kuat membantu dalam merumuskan masalah dan menyelesaikan masalah model. Memecahkan masalah dan menggunakan penalaran kuantitatif adalah penting untuk kerja AI.
- Penguraian masalah
- Penalaran kuantitatif
- Penambahbaikan model secara berulang
Bidang seperti statistik, kebarangkalian, aljabar linear dan kalkulus "membentuk asas" model AI yang canggih.
— Universiti Johns Hopkins
Kemahiran Lembut dan Kualiti Manusiawi
Kepakaran teknikal sahaja tidak mencukupi. Bekerja dengan AI juga memerlukan kemahiran berpusatkan manusia yang kuat yang tidak dapat ditiru oleh AI.
Kemahiran lembut utama termasuk:
Kreativiti dan Pemikiran Kritikal
Inovasi dengan AI sering bermakna mereka bentuk algoritma baru atau menggunakan AI untuk masalah unik. Rangka kerja AI UNESCO secara jelas menuntut "penyelesaian masalah, kreativiti dan pemikiran reka bentuk".
Begitu juga, penyelidikan EU menekankan bahawa kemahiran manusia seperti kreativiti dan penyelesaian masalah kompleks akan semakin dicari bersama AI.
Komunikasi dan Kerjasama
Projek AI biasanya melibatkan pasukan pelbagai fungsi (ahli data, pakar domain, pengurus). Mampu menjelaskan konsep AI dengan mudah, menulis dokumentasi jelas, dan bekerjasama dengan berkesan adalah penting.
Penemuan EU menekankan komunikasi dan kolaborasi sebagai kemahiran "lembut" penting yang melengkapi kebolehan teknikal.
Penyesuaian dan Pembelajaran Sepanjang Hayat
AI adalah bidang yang bergerak pantas. Majikan dan pakar menonjolkan penyesuaian, fleksibiliti, dan rasa ingin tahu sebagai kemahiran utama untuk era AI. Forum Ekonomi Dunia mendapati kemahiran seperti rasa ingin tahu dan mindset pertumbuhan semakin penting.
OECD juga menyatakan bahawa peningkatan kemahiran berterusan adalah kunci, kerana tempat kerja berkembang dengan cepat. Pekerja yang cepat belajar alat baru dan beralih ke teknologi baru akan berjaya.
Empati dan Kecerdasan Emosi
Memahami keperluan pengguna, implikasi etika dan dinamik pasukan memerlukan empati. Penganalisis EU menyenaraikan empati dan kecerdasan emosi antara kemahiran lembut yang "akan terus diperlukan" di tempat kerja yang diperkaya AI.
Kemahiran ini membantu dalam mereka bentuk AI yang benar-benar berkhidmat kepada manusia dan memimpin pasukan melalui perubahan.
Etika dan Penggunaan AI Bertanggungjawab
Kuasa AI menimbulkan pertimbangan etika dan undang-undang, jadi memahami perkara ini adalah "kemahiran" penting untuk kerja AI:
- Sedaran Etika: Pekerja harus mengetahui potensi bias AI dan impak sosialnya. UNESCO secara jelas menjadikan Etika AI sebagai kompetensi teras (penggunaan bertanggungjawab, keadilan dan keselamatan). Ini bermakna mampu menilai output AI secara kritikal untuk bias atau bahaya yang tidak disengajakan dan mengikuti amalan terbaik (seperti mereka bentuk ketelusan dalam algoritma).
- Pengetahuan Peraturan: Kefahaman tentang perlindungan data (contohnya GDPR), peraturan privasi, dan piawaian industri memastikan penggunaan AI mematuhi undang-undang. Syarikat semakin mengharapkan pekerja memahami rangka kerja tadbir urus AI.
- Literasi AI Generatif & Alat: Menggunakan alat AI baru (seperti pembantu AI generatif atau alat kandungan) dengan berkesan dan selamat adalah kemahiran praktikal. UNESCO menekankan literasi AI termasuk mengetahui "cara menggunakan AI Generatif secara bertanggungjawab" (untuk penulisan atau tugas perniagaan). Ini merangkumi kebolehan memberi arahan model dengan betul, mengesahkan cadangan AI, dan mengelakkan masalah seperti maklumat salah.
- Keselamatan dan Pengendalian Data: Laporan EU juga menyatakan kemahiran teknikal seperti keselamatan data diperlukan bersama kemahiran AI. Melindungi data sensitif, mengamankan sistem AI, dan mengikuti amalan terbaik keselamatan siber semakin menjadi sebahagian daripada set kemahiran AI.
Pembelajaran Sepanjang Hayat dan Penyesuaian
Satu "kemahiran" utama terakhir adalah keupayaan untuk belajar secara berterusan. Teknologi AI berkembang begitu pantas sehingga apa yang terkini hari ini mungkin ketinggalan esok.
Peneliti dan institusi menekankan pembelajaran sepanjang hayat:
Pembelajaran Berterusan
OECD dan EU menekankan bahawa pendidikan mesti beralih ke arah pembelajaran berterusan dan fleksibel, kerana latihan lama cepat menjadi usang.
Mindset Rasa Ingin Tahu
WEF menyatakan bahawa "rasa ingin tahu dan pembelajaran sepanjang hayat" adalah antara kemahiran paling penting untuk pekerjaan masa depan.
Peningkatan Kemahiran Proaktif
Bersikap proaktif dalam peningkatan kemahiran – mengikuti kursus, menghadiri bengkel, atau belajar sendiri kaedah AI baru.
Ini juga bermakna mempunyai mindset terbuka kepada perubahan. Pekerja yang terus terlibat (contohnya dengan mencuba alat AI baru dalam peranan mereka) akan menyesuaikan diri dengan lebih baik.
Membina Profil Bersedia AI
Kesimpulannya, berjaya dalam tempat kerja yang kaya AI melibatkan gabungan pelbagai kemahiran. Pakar masih memerlukan kompetensi teras AI (pengaturcaraan, pembelajaran mesin, analisis data), manakala semua pekerja mendapat manfaat daripada literasi AI umum (pemahaman asas alat dan konsep AI).
Sama pentingnya adalah kemahiran manusiawi – kreativiti, komunikasi, empati – dan pandangan etika. Kajian global menjelaskan: gabungan kekuatan teknikal, analitik, dan interpersonal adalah penting.
Dengan membangunkan kemahiran pengaturcaraan dan matematik bersama penyelesaian masalah, penyesuaian dan kesedaran bertanggungjawab, profesional dari pelbagai bidang boleh memposisikan diri untuk berjaya dengan AI.
Komen 0
Tinggalkan Komen
Belum ada komen. Jadi yang pertama memberi komen!