ทักษะที่จำเป็นสำหรับการทำงานกับปัญญาประดิษฐ์
ทักษะใดบ้างที่จำเป็นสำหรับการทำงานกับปัญญาประดิษฐ์? เข้าร่วม INVIAI เพื่อค้นพบทักษะสำคัญทั้งด้านเทคนิคและด้านมนุษย์ที่จะช่วยให้คุณประยุกต์ใช้ AI กับงานของคุณได้อย่างสำเร็จ
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทั่วโลก ดังนั้นผู้ทำงานในทุกสาขาจึงต้องพัฒนาทักษะที่เกี่ยวข้องกับ AI ตามที่ OECD ระบุ การแพร่หลายของ AI "กำลังผลักดันความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับทั้งผู้เชี่ยวชาญ AI เฉพาะทางและผู้ที่มีความเข้าใจทั่วไปเกี่ยวกับ AI"
กล่าวอีกนัยหนึ่ง แม้แต่บทบาทที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคก็เริ่มได้รับประโยชน์จากความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI – เข้าใจว่าเครื่องมือ AI ทำงานอย่างไร ใช้ข้อมูลอะไร และสามารถช่วยเสริมงานของมนุษย์ได้อย่างไร
ผู้เรียนจำเป็นต้องมี "ความรู้และทักษะพื้นฐานด้าน AI" เพื่อมีส่วนร่วมกับ AI อย่างมีประสิทธิภาพ ความสำเร็จในยุค AI ต้องการการผสมผสานระหว่างความรู้ทางเทคนิคและทักษะที่เน้นมนุษย์ซึ่งได้รับการชี้นำโดยความเข้าใจด้านจริยธรรม
— กรอบความสามารถด้าน AI ของ UNESCO
ตอนนี้เรามาเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ทักษะที่จำเป็นสำหรับการทำงานกับ AI ด้านล่างนี้กันเถอะ!
ทักษะทางเทคนิคหลัก
ภาษาโปรแกรมมิ่ง
การเรียนรู้ของเครื่องและกรอบงาน AI
การจัดการข้อมูลและเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่
คลาวด์คอมพิวติ้งและโครงสร้างพื้นฐาน
ความชำนาญในภาษาโปรแกรมเป็นทักษะพื้นฐานสำหรับการพัฒนา AI และการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (ผ่านเครื่องมืออย่าง Hadoop หรือ Spark) เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างโมเดล AI ที่แม่นยำ
— การวิเคราะห์ของมหาวิทยาลัย Johns Hopkins
ทักษะทางคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์
สถิติและความน่าจะเป็น
ความเข้าใจสถิติเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการออกแบบและประเมินโมเดล (เช่น การวัดความผิดพลาดหรือความมั่นใจ) ช่วยให้ตีความผลลัพธ์ของ AI และวัดความไม่แน่นอนได้
- มาตรวัดทางสถิติ (ค่าเฉลี่ยกำลังสองของความผิดพลาด)
- การใช้เหตุผลเชิงความน่าจะเป็น (วิธีการแบบเบย์)
- โมเดลมาร์คอฟซ่อนเร้นสำหรับความไม่แน่นอน
พีชคณิตเชิงเส้น
อัลกอริทึม AI หลายตัว (โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึก) พึ่งพาพีชคณิตเชิงเส้น (เวกเตอร์, เมทริกซ์, เทนเซอร์) การคูณเมทริกซ์และเวกเตอร์ลักษณะเป็นพื้นฐานของการลดมิติและการทำงานของเครือข่ายประสาท
- การดำเนินการและการแปลงเมทริกซ์
- การลดมิติ (SVD)
- การเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของข้อมูลในเครือข่ายประสาท
แคลคูลัสและการเพิ่มประสิทธิภาพ
แคลคูลัส (อนุพันธ์, เกรเดียนต์) เป็นพื้นฐานสำหรับการฝึกโมเดลด้วยวิธีการอย่าง gradient descent การเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์โมเดลต้องเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยส่งผลอย่างไรต่อผลลัพธ์
- อัลกอริทึม gradient descent
- การลดฟังก์ชันความสูญเสีย
- การประยุกต์แคลคูลัสหลายตัวแปร
การใช้เหตุผลเชิงวิเคราะห์
นอกเหนือจากคณิตศาสตร์อย่างเป็นทางการ ความคิดวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งช่วยในการกำหนดปัญหาและแก้ไขโมเดล การแยกปัญหาและใช้เหตุผลเชิงปริมาณเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับงาน AI
- การแยกปัญหา
- เหตุผลเชิงปริมาณ
- การปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่อง
สาขาอย่างสถิติ, ความน่าจะเป็น, พีชคณิตเชิงเส้น และแคลคูลัส "เป็นรากฐาน" ของโมเดล AI ที่ซับซ้อน
— มหาวิทยาลัย Johns Hopkins
ทักษะนุ่มนวลและคุณสมบัติของมนุษย์
ความเชี่ยวชาญทางเทคนิคเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ การทำงานกับ AI ยังต้องการทักษะที่เน้นมนุษย์ที่ AI ไม่สามารถเลียนแบบได้
ทักษะนุ่มนวลที่สำคัญ ได้แก่:
ความคิดสร้างสรรค์และการคิดวิเคราะห์
การสร้างนวัตกรรมด้วย AI มักหมายถึงการคิดค้นอัลกอริทึมใหม่หรือประยุกต์ใช้ AI กับปัญหาเฉพาะ กรอบงาน AI ของ UNESCO เรียกร้องอย่างชัดเจนถึง "การแก้ปัญหา, ความคิดสร้างสรรค์ และการคิดเชิงออกแบบ"
เช่นเดียวกัน งานวิจัยของสหภาพยุโรปเน้นว่าทักษะมนุษย์อย่างความคิดสร้างสรรค์และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจะเป็นที่ต้องการมากขึ้นควบคู่กับ AI
การสื่อสารและการทำงานเป็นทีม
โครงการ AI มักเกี่ยวข้องกับทีมข้ามสายงาน (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน, ผู้จัดการ) ความสามารถในการ อธิบายแนวคิด AI อย่างง่าย, เขียนเอกสารชัดเจน และร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ
ผลการวิจัยของสหภาพยุโรปเน้นว่าการสื่อสารและความร่วมมือเป็นทักษะ "นุ่มนวล" ที่สำคัญซึ่งเสริมความสามารถทางเทคนิค
ความยืดหยุ่นและการเรียนรู้ตลอดชีวิต
AI เป็นสาขาที่เคลื่อนไหวรวดเร็ว นายจ้างและผู้เชี่ยวชาญเน้น ความยืดหยุ่น, ความสามารถปรับตัว และความอยากรู้อยากเห็น เป็นทักษะสำคัญในยุค AI เวทีเศรษฐกิจโลกพบว่าทักษะอย่างความอยากรู้อยากเห็นและทัศนคติการเติบโตมีความสำคัญเพิ่มขึ้น
OECD ยังระบุว่าการพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่องเป็นกุญแจ เนื่องจากสถานที่ทำงานเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ผู้ที่เรียนรู้เครื่องมือใหม่ได้เร็วและปรับตัวกับเทคโนโลยีใหม่จะประสบความสำเร็จ
ความเห็นอกเห็นใจและความฉลาดทางอารมณ์
ความเข้าใจความต้องการของผู้ใช้, ผลกระทบทางจริยธรรม และพลวัตของทีมต้องการความเห็นอกเห็นใจ นักวิเคราะห์สหภาพยุโรประบุว่าความเห็นอกเห็นใจและความฉลาดทางอารมณ์เป็นทักษะนุ่มนวลที่ "จะยังคงจำเป็น" ในสถานที่ทำงานที่มี AI เสริม
ทักษะเหล่านี้ช่วยในการออกแบบ AI ที่แท้จริงเพื่อบริการผู้คนและในการนำทีมผ่านการเปลี่ยนแปลง
จริยธรรมและการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ
พลังของ AI ก่อให้เกิดข้อพิจารณาทางจริยธรรมและกฎหมาย ดังนั้นความเข้าใจในเรื่องเหล่านี้จึงเป็น "ทักษะ" สำคัญสำหรับงาน AI:
- ความตระหนักด้านจริยธรรม: ผู้ทำงานควรรู้ถึงอคติที่อาจเกิดขึ้นและผลกระทบต่อสังคม UNESCO กำหนด จริยธรรมของ AI เป็นความสามารถหลัก (การใช้ที่รับผิดชอบ, ความยุติธรรม และความปลอดภัย) ซึ่งหมายถึงการประเมินผลลัพธ์ AI อย่างวิพากษ์เพื่อหาความลำเอียงหรืออันตรายที่ไม่ตั้งใจ และปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด (เช่น การออกแบบความโปร่งใสในอัลกอริทึม)
- ความรู้ด้านกฎระเบียบ: ความคุ้นเคยกับการปกป้องข้อมูล (เช่น GDPR), กฎระเบียบความเป็นส่วนตัว และมาตรฐานอุตสาหกรรม ช่วยให้การใช้ AI เป็นไปตามข้อกำหนด บริษัทต่าง ๆ คาดหวังให้พนักงานเข้าใจกรอบการกำกับดูแล AI
- ความรู้เกี่ยวกับ AI สร้างสรรค์และเครื่องมือ: การใช้เครื่องมือ AI ใหม่ ๆ (เช่น ผู้ช่วย AI สร้างสรรค์หรือเครื่องมือสร้างเนื้อหา) อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัยเป็นทักษะปฏิบัติ UNESCO เน้นว่าความรู้ด้าน AI รวมถึงการรู้ "วิธีใช้ AI สร้างสรรค์อย่างรับผิดชอบ" (สำหรับงานเขียนหรือธุรกิจ) ซึ่งครอบคลุมการตั้งคำถามกับโมเดลอย่างถูกต้อง, การตรวจสอบข้อเสนอแนะของ AI และการหลีกเลี่ยงปัญหาเช่นข้อมูลผิด
- ความปลอดภัยและการจัดการข้อมูล: รายงานของสหภาพยุโรปยังระบุว่าทักษะทางเทคนิค เช่น ความปลอดภัยข้อมูล จำเป็นควบคู่กับทักษะ AI การปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน, การรักษาความปลอดภัยระบบ AI และการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยไซเบอร์เป็นส่วนหนึ่งของชุดทักษะ AI ที่เพิ่มขึ้น
การเรียนรู้ตลอดชีวิตและความยืดหยุ่น
ทักษะสำคัญสุดท้ายคือความสามารถในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างรวดเร็วจนสิ่งที่ล้ำสมัยวันนี้อาจล้าสมัยในวันพรุ่งนี้
ทั้งนักวิจัยและสถาบันต่างเน้นการเรียนรู้ตลอดชีวิต:
การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
OECD และสหภาพยุโรปเน้นว่าการศึกษาต้องเปลี่ยนไปสู่ การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและยืดหยุ่น เพราะการฝึกอบรมในอดีตล้าสมัยอย่างรวดเร็ว
ทัศนคติอยากรู้อยากเห็น
เวทีเศรษฐกิจโลกระบุว่า "ความอยากรู้อยากเห็นและการเรียนรู้ตลอดชีวิต" เป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับงานในอนาคต
การพัฒนาทักษะเชิงรุก
การพัฒนาทักษะเชิงรุก – การเข้าคอร์ส, เข้าร่วมเวิร์กช็อป หรือศึกษาด้วยตนเองเกี่ยวกับวิธีการ AI ใหม่ ๆ
ยังหมายถึงการมีทัศนคติเปิดรับการเปลี่ยนแปลง ผู้ที่มีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง (เช่น ทดลองใช้เครื่องมือ AI ใหม่ในบทบาทของตน) จะปรับตัวได้ดีที่สุด
การสร้างโปรไฟล์ที่พร้อมสำหรับ AI
สรุปแล้ว ความสำเร็จในสถานที่ทำงานที่เต็มไปด้วย AI ต้องผสมผสานทักษะหลากหลาย ผู้เชี่ยวชาญยังคงต้องมี ความสามารถหลักด้าน AI (การเขียนโปรแกรม, การเรียนรู้ของเครื่อง, การวิเคราะห์ข้อมูล) ขณะที่ผู้ทำงานทุกคนได้รับประโยชน์จาก ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI (ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับเครื่องมือและแนวคิด AI)
สิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันคือ ทักษะมนุษย์ – ความคิดสร้างสรรค์, การสื่อสาร, ความเห็นอกเห็นใจ – และมุมมองด้านจริยธรรม งานวิจัยระดับโลกชี้ชัดว่า การผสมผสานความแข็งแกร่งทางเทคนิค, การวิเคราะห์ และความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลเป็นสิ่งจำเป็น
ด้วยการพัฒนาทักษะการเขียนโค้ดและคณิตศาสตร์ควบคู่กับการแก้ปัญหา, ความยืดหยุ่น และความตระหนักรับผิดชอบ ผู้เชี่ยวชาญในทุกสาขาสามารถวางตำแหน่งตัวเองให้เติบโตได้กับ AI
ยังไม่มีความคิดเห็น มาเป็นคนแรกที่แสดงความคิดเห็น!