ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทั่วโลก ดังนั้นผู้ปฏิบัติงานในทุกสาขาจึงจำเป็นต้องพัฒนาทักษะที่เกี่ยวข้องกับ AI ตามที่องค์การเพื่อความร่วมมือทางเศรษฐกิจและการพัฒนา (OECD) ระบุว่า การแพร่หลายของ AI “ส่งผลให้ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน AI โดยเฉพาะและผู้ที่มีความเข้าใจทั่วไปเกี่ยวกับ AI เพิ่มสูงขึ้น”

กล่าวอีกนัยหนึ่ง แม้แต่บทบาทที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคก็ยังได้รับประโยชน์จากความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI มากขึ้นเรื่อย ๆ – เข้าใจว่าเครื่องมือ AI ทำงานอย่างไร ใช้ข้อมูลอะไร และช่วยเสริมงานของมนุษย์ได้อย่างไร

กรอบความสามารถด้าน AI ของยูเนสโก้ก็เน้นย้ำว่าผู้เรียนจำเป็นต้องมี “ความรู้และทักษะพื้นฐานด้าน AI” เพื่อให้สามารถมีส่วนร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สรุปได้ว่าความสำเร็จในยุค AI ต้องอาศัยทั้งความรู้ทางเทคนิคและทักษะที่เน้นมนุษย์โดยมีความเข้าใจด้านจริยธรรมประกอบ

ตอนนี้เรามาเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ทักษะที่จำเป็นสำหรับการทำงานกับ AI ด้านล่างนี้กันเถอะ!

ทักษะทางเทคนิคหลัก

• ภาษาโปรแกรมมิ่ง: ความชำนาญในภาษาหลักอย่าง Python, R หรือ Java เป็นพื้นฐานสำคัญสำหรับการพัฒนา AI ภาษาพวกนี้มีไลบรารี AI ที่ครอบคลุม (เช่น TensorFlow, PyTorch) และถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้างและฝึกโมเดล

• เครื่องมือและกรอบงานด้าน Machine Learning & AI: ความเข้าใจแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง – รวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้สอน/ไม่มีผู้สอน, เครือข่ายประสาทเทียม และการเรียนรู้เชิงลึก – เป็นสิ่งจำเป็น ผู้เชี่ยวชาญควรรู้วิธีสร้างและฝึกโมเดล (แม้แต่โมเดลขั้นสูงอย่างโมเดลภาษาใหญ่หรือ AI สร้างสรรค์) และใช้กรอบงานและเครื่องมือ AI ในการนำไปใช้

• การจัดการข้อมูลและเครื่องมือ Big Data: ระบบ AI ต้องพึ่งพาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทักษะในการ เก็บรวบรวมข้อมูล, ทำความสะอาด และเตรียมข้อมูล จึงมีความสำคัญ ประสบการณ์กับแพลตฟอร์มบิ๊กดาต้า (เช่น Hadoop, Apache Spark) และเครื่องมือฐานข้อมูล/การสืบค้น (SQL, NoSQL) ช่วยให้มั่นใจว่าโมเดล AI ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและมีคุณภาพสูง

• คลาวด์คอมพิวติ้งและโครงสร้างพื้นฐาน: ความคุ้นเคยกับบริการคลาวด์ (AWS, Azure, Google Cloud) และกรอบการประมวลผลแบบขนานหรือ GPU เป็นที่ต้องการมากขึ้น การนำ AI ไปใช้มักเกี่ยวข้องกับการใช้แพลตฟอร์ม ML บนคลาวด์หรือเทคโนโลยีคอนเทนเนอร์ (Docker/Kubernetes) เพื่อขยายโมเดลในสภาพแวดล้อมการผลิต

ทักษะทางเทคนิคเหล่านี้ช่วยให้สามารถเขียนโค้ด ฝึก และนำโมเดล AI ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ของมหาวิทยาลัย Johns Hopkins เน้นว่า “ความชำนาญในภาษาโปรแกรมมิ่งเป็นทักษะพื้นฐานสำหรับการพัฒนา AI” และการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (ผ่านเครื่องมืออย่าง Hadoop หรือ Spark) เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างโมเดล AI ที่แม่นยำ

ทักษะทางคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์

• สถิติและความน่าจะเป็น: ความเข้าใจสถิติเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการออกแบบและประเมินโมเดล (เช่น การวัดความผิดพลาดหรือความมั่นใจ) ช่วยให้ตีความผลลัพธ์ของ AI และวัดความไม่แน่นอนได้
  
  ตัวอย่างเช่น นักพัฒนา AI ใช้มาตรวัดทางสถิติ (เช่น ค่าเฉลี่ยกำลังสองของความผิดพลาด) เพื่อประเมินประสิทธิภาพโมเดล และใช้เหตุผลเชิงความน่าจะเป็น (วิธีเบย์, โมเดลมาร์คอฟซ่อนเร้น) เพื่อจัดการกับความไม่แน่นอนในการทำนาย

• พีชคณิตเชิงเส้น: อัลกอริทึม AI หลายตัว (โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึก) พึ่งพาพีชคณิตเชิงเส้น (เวกเตอร์, เมทริกซ์, เทนเซอร์) ตัวอย่างเช่น แนวคิดอย่างการคูณเมทริกซ์และเวกเตอร์ลักษณะสำคัญต่อการลดมิติข้อมูล (SVD) และการทำงานของเครือข่ายประสาทเทียม
  
  ความเข้าใจพีชคณิตเชิงเส้นอย่างลึกซึ้งช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานเข้าใจและปรับปรุงการไหลของข้อมูลผ่านโมเดล AI ได้

• แคลคูลัสและการเพิ่มประสิทธิภาพ: แคลคูลัส (อนุพันธ์, กราดิเอนต์) เป็นพื้นฐานสำหรับการฝึกโมเดลด้วยวิธีการอย่าง gradient descent การปรับพารามิเตอร์โมเดล (ลดฟังก์ชันความสูญเสีย) ต้องเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยส่งผลอย่างไร – ซึ่งเป็นแนวคิดในแคลคูลัส
  
  ดังนั้น แคลคูลัสหลายตัวแปรและทฤษฎีการเพิ่มประสิทธิภาพจึงเป็นส่วนหนึ่งของชุดทักษะ AI ขั้นสูง

• การคิดวิเคราะห์: นอกเหนือจากคณิตศาสตร์อย่างเป็นทางการ การคิดวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งช่วยในการกำหนดปัญหาและแก้ไขโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถในการแยกแยะปัญหา ใช้เหตุผลเชิงปริมาณ และปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับงาน AI

ทักษะการวิเคราะห์เหล่านี้รวมกันเป็นรากฐานของการพัฒนา AI

ตามที่มหาวิทยาลัย Johns Hopkins ระบุ สาขาวิชาอย่างสถิติ ความน่าจะเป็น พีชคณิตเชิงเส้น และแคลคูลัส “เป็นพื้นฐาน” ของโมเดล AI ที่ซับซ้อน

ทักษะนุ่มและคุณสมบัติของมนุษย์

ความเชี่ยวชาญทางเทคนิคเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ การทำงานกับ AI ยังต้องการทักษะที่เน้นมนุษย์ซึ่ง AI ไม่สามารถทดแทนได้
ทักษะนุ่มที่สำคัญได้แก่:

• ความคิดสร้างสรรค์และการคิดเชิงวิพากษ์: การสร้างนวัตกรรมด้วย AI มักหมายถึงการคิดค้นอัลกอริทึมใหม่ ๆ หรือประยุกต์ใช้ AI กับปัญหาเฉพาะ กรอบงาน AI ของยูเนสโก้เน้น “การแก้ปัญหา ความคิดสร้างสรรค์ และการคิดเชิงออกแบบ”
  
  เช่นเดียวกับงานวิจัยของสหภาพยุโรปที่เน้นว่าทักษะมนุษย์อย่างความคิดสร้างสรรค์และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจะเป็นที่ต้องการมากขึ้นควบคู่กับ AI

• การสื่อสารและการทำงานเป็นทีม: โครงการ AI มักเกี่ยวข้องกับทีมข้ามสายงาน (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน, ผู้จัดการ) ความสามารถในการ อธิบายแนวคิด AI อย่างง่าย ๆ เขียนเอกสารชัดเจน และร่วมมือกันอย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญ
  
  ผลการศึกษาของสหภาพยุโรปเน้นว่าการสื่อสารและความร่วมมือเป็นทักษะ “นุ่ม” ที่สำคัญซึ่งเสริมความสามารถทางเทคนิค

• ความยืดหยุ่นและการเรียนรู้ตลอดชีวิต: AI เป็นสาขาที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว นายจ้างและผู้เชี่ยวชาญเน้น ความยืดหยุ่น ความสามารถปรับตัว และความอยากรู้อยากเห็น เป็นทักษะสำคัญในยุค AI เวทีเศรษฐกิจโลกพบว่าทักษะอย่างความอยากรู้อยากเห็นและทัศนคติการเติบโตมีความสำคัญเพิ่มขึ้น
  
  OECD ยังชี้ว่าการพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่องเป็นกุญแจสำคัญ เนื่องจากสถานที่ทำงานเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ผู้ที่เรียนรู้เครื่องมือใหม่ ๆ ได้เร็วและปรับตัวกับเทคโนโลยีใหม่จะประสบความสำเร็จ

• ความเห็นอกเห็นใจและความฉลาดทางอารมณ์: การเข้าใจความต้องการของผู้ใช้ ผลกระทบทางจริยธรรม และพลวัตของทีมต้องอาศัยความเห็นอกเห็นใจ นักวิเคราะห์ของสหภาพยุโรประบุว่าความเห็นอกเห็นใจและความฉลาดทางอารมณ์เป็นทักษะนุ่มที่ “ยังคงจำเป็น” ในสถานที่ทำงานที่มี AI เป็นส่วนเสริม
  
  ทักษะเหล่านี้ช่วยในการออกแบบ AI ที่ตอบสนองความต้องการของผู้คนอย่างแท้จริง และในการนำทีมผ่านการเปลี่ยนแปลง

สรุปได้ว่าทักษะที่เน้นมนุษย์ เช่น ความคิดสร้างสรรค์ การคิดเชิงวิพากษ์ การสื่อสาร และความยืดหยุ่น เป็นสิ่งที่เสริมความรู้ทางเทคนิคอย่างจำเป็นเมื่อทำงานกับ AI

จริยธรรมและการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ

พลังของ AI ก่อให้เกิดข้อพิจารณาทางจริยธรรมและกฎหมาย ดังนั้นความเข้าใจในเรื่องเหล่านี้จึงเป็น “ทักษะ” สำคัญสำหรับงาน AI:

• ความตระหนักด้านจริยธรรม: ผู้ปฏิบัติงานควรทราบถึงอคติที่อาจเกิดขึ้นและผลกระทบทางสังคมของ AI ยูเนสโก้ระบุอย่างชัดเจนว่า จริยธรรมของ AI เป็นความสามารถหลัก (การใช้ AI อย่างรับผิดชอบ ความเป็นธรรม และความปลอดภัย)
  
  หมายถึงความสามารถในการประเมินผลลัพธ์ของ AI อย่างวิพากษ์เพื่อหาความลำเอียงหรืออันตรายที่ไม่ตั้งใจ และปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด (เช่น การออกแบบความโปร่งใสในอัลกอริทึม)

• ความรู้ด้านกฎระเบียบ: ความคุ้นเคยกับการคุ้มครองข้อมูล (เช่น GDPR) กฎระเบียบความเป็นส่วนตัว และมาตรฐานอุตสาหกรรมช่วยให้การใช้ AI เป็นไปตามข้อกำหนด บริษัทต่าง ๆ คาดหวังให้พนักงานเข้าใจกรอบการกำกับดูแล AI

• ความรู้และทักษะการใช้ AI สร้างสรรค์: การใช้เครื่องมือ AI ใหม่ ๆ (เช่น ผู้ช่วย AI สร้างสรรค์หรือเครื่องมือสร้างเนื้อหา) อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัยเป็นทักษะปฏิบัติ ยูเนสโก้เน้นว่าความรู้ด้าน AI รวมถึงการรู้ “วิธีใช้ AI สร้างสรรค์อย่างรับผิดชอบ” (สำหรับงานเขียนหรือธุรกิจ)
  
  ครอบคลุมถึงความสามารถในการตั้งคำถามกับโมเดลอย่างถูกต้อง ตรวจสอบคำแนะนำของ AI และหลีกเลี่ยงปัญหาอย่างข้อมูลผิดพลาด

• ความปลอดภัยและการจัดการข้อมูล: รายงานของสหภาพยุโรปยังระบุว่าทักษะทางเทคนิค เช่น ความปลอดภัยของข้อมูล เป็นสิ่งจำเป็นควบคู่กับทักษะ AI การปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน การรักษาความปลอดภัยระบบ AI และการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยไซเบอร์เป็นส่วนหนึ่งของชุดทักษะ AI ที่เพิ่มขึ้น

ด้วยการพัฒนาการตัดสินใจด้านจริยธรรมและนิสัยการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ – ไม่ใช่แค่ความชำนาญทางเทคนิค – ผู้ปฏิบัติงานจะช่วยให้มั่นใจว่าเครื่องมือ AI ถูกใช้เพื่อผลลัพธ์ที่ดีและลดความเสี่ยง

การเรียนรู้ตลอดชีวิตและความยืดหยุ่น

“ทักษะ” สำคัญสุดท้ายคือความสามารถในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างรวดเร็วจนสิ่งที่ล้ำสมัยวันนี้อาจล้าสมัยในวันพรุ่งนี้

ทั้งนักวิจัยและสถาบันต่างเน้นย้ำการเรียนรู้ตลอดชีวิต:

OECD และสหภาพยุโรปเน้นว่าการศึกษา ต้องเปลี่ยนไปสู่การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและยืดหยุ่น เพราะการฝึกอบรมในอดีตจะล้าสมัยอย่างรวดเร็ว

เช่นเดียวกับเวทีเศรษฐกิจโลกที่ระบุว่า “ความอยากรู้อยากเห็นและการเรียนรู้ตลอดชีวิต” เป็นทักษะสำคัญสำหรับงานในอนาคต

ในทางปฏิบัติ หมายถึงการริเริ่มพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่อง – การเข้าคอร์ส การเข้าร่วมเวิร์กช็อป หรือการศึกษาด้วยตนเองเกี่ยวกับวิธีการ AI ใหม่ ๆ

ยังหมายถึงการมีทัศนคติเปิดรับการเปลี่ยนแปลง ผู้ที่มีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง (เช่น ทดลองใช้เครื่องมือ AI ใหม่ในบทบาทของตน) จะปรับตัวได้ดีที่สุด

สรุปได้ว่าเส้นทางอาชีพที่พร้อมสำหรับ AI ต้องการ ความคล่องตัวในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และความเต็มใจที่จะปรับปรุงทักษะตามความก้าวหน้าของสาขา

การสร้างโปรไฟล์ที่พร้อมสำหรับ AI

สรุปแล้ว ความสำเร็จในสถานที่ทำงานที่เต็มไปด้วย AI ต้องผสมผสานทักษะหลากหลาย ผู้เชี่ยวชาญยังคงต้องมี ความสามารถหลักด้าน AI (การเขียนโปรแกรม, การเรียนรู้ของเครื่อง, การวิเคราะห์ข้อมูล) ขณะที่ผู้ปฏิบัติงานทุกคนได้รับประโยชน์จาก ความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับ AI (ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับเครื่องมือและแนวคิด AI)

ทักษะมนุษย์อย่างความคิดสร้างสรรค์ การสื่อสาร ความเห็นอกเห็นใจ และมุมมองด้านจริยธรรมก็สำคัญไม่แพ้กัน
งานวิจัยระดับโลกชี้ชัดว่า การผสมผสานความแข็งแกร่งทางเทคนิค การวิเคราะห์ และทักษะระหว่างบุคคลเป็นสิ่งจำเป็น

ด้วยการพัฒนาทักษะการเขียนโค้ดและคณิตศาสตร์ควบคู่กับการแก้ปัญหา ความยืดหยุ่น และความตระหนักด้านจริยธรรม ผู้เชี่ยวชาญในทุกสาขาสามารถวางตำแหน่งตัวเองให้เติบโตไปพร้อมกับ AI ได้

>>> เรียนรู้เพิ่มเติม:

ประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์สำหรับบุคคลและธุรกิจ

โอกาสทางอาชีพในปัญญาประดิษฐ์ (AI)