人工智能（AI）正在全球范围内改变各行各业，因此各领域的从业者都必须掌握与AI相关的技能。正如经合组织（OECD）指出，AI的普及“推动了对专业AI人才和具备一般AI知识的员工的双重需求”。
换句话说，即使是非技术岗位，也越来越需要具备基本的AI素养——了解AI工具的工作原理、所使用的数据以及如何辅助人类完成任务。
联合国教科文组织（UNESCO）的AI能力框架同样强调，学习者需要“基础的AI知识和技能”才能有效地与AI互动。简而言之，AI时代的成功需要技术专长与以人为本、具备伦理意识的技能相结合。
现在，让我们继续了解下面的与人工智能合作所需的技能吧！
核心技术技能
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编程语言： 熟练掌握关键语言如Python、R或Java是AI开发的基础。这些语言拥有丰富的AI库（如TensorFlow、PyTorch），广泛用于构建和训练模型。
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机器学习与AI框架： 理解机器学习概念——包括监督学习/无监督学习、神经网络和深度学习——至关重要。专业人员应掌握如何构建和训练模型（包括大型语言模型或生成式AI等高级模型），并使用AI框架和工具实现它们。
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数据管理与大数据工具： AI系统依赖于大量数据集。具备数据收集、清洗和预处理技能非常关键。熟悉大数据平台（如Hadoop、Apache Spark）和数据库/查询工具（SQL、NoSQL）有助于确保AI模型基于准确、高质量的数据进行训练。
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云计算与基础设施： 熟悉云服务（AWS、Azure、Google Cloud）及GPU/并行处理框架的能力日益受到需求。AI部署通常涉及使用基于云的机器学习平台或容器技术（Docker/Kubernetes）来实现模型的规模化生产。
这些技术技能确保从业者能够有效地编写代码、训练和部署AI模型。
例如，约翰霍普金斯大学的分析指出，“编程语言的熟练掌握是AI开发的基础技能”，而通过Hadoop或Spark等工具处理大数据是构建准确AI模型的关键。
数学与分析技能
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统计与概率： 理解统计学对于设计和评估模型至关重要（例如，知道如何衡量误差或置信度）。这有助于解读AI输出并量化不确定性。
例如，AI开发者使用统计指标（如均方误差）来评估模型性能，利用概率推理（贝叶斯方法、隐马尔可夫模型）处理预测中的不确定性。 -
线性代数： 许多AI算法（尤其是深度学习）依赖线性代数（向量、矩阵、张量）。例如，矩阵乘法和特征向量等概念是降维（奇异值分解）和神经网络运算的基础。
扎实的线性代数基础使从业者能够理解并优化数据在AI模型中的流动。 -
微积分与优化： 微积分（导数、梯度）是通过梯度下降等方法训练模型的基础。优化模型参数（最小化损失函数）需要理解微小变化如何影响结果——这是微积分的核心概念。
因此，多变量微积分和优化理论是高级AI技能的重要组成部分。 -
分析推理： 除了形式数学，强大的分析思维有助于问题的构建和模型的调试。能够拆解问题、应用定量推理并反复优化模型是AI工作的重要能力。
这些分析技能共同构成了AI开发的基础。
正如约翰霍普金斯大学指出，统计、概率、线性代数和微积分“构成了复杂AI模型的基础”。
软技能与人文素养
仅有技术专长是不够的。与AI合作还需要强大的人文技能，这是AI无法替代的。
关键软技能包括：
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创造力与批判性思维： 利用AI创新通常意味着设计新算法或将AI应用于独特问题。联合国教科文组织的AI框架明确要求“问题解决、创造力和设计思维”。
欧盟研究同样强调，创造力和复杂问题解决等人类技能将在AI时代愈发重要。 -
沟通与团队合作： AI项目通常涉及跨职能团队（数据科学家、领域专家、管理者）。能够用简单语言解释AI概念、撰写清晰文档并有效协作至关重要。
欧盟研究强调沟通与协作是补充技术能力的重要“软技能”。 -
适应力与终身学习： AI领域发展迅速。雇主和专家强调适应性、灵活性和好奇心是AI时代的核心技能。世界经济论坛指出，好奇心和成长型思维是未来工作中日益重要的能力。
经合组织也指出，持续提升技能至关重要，因为职场变化迅速。能够快速学习新工具并转向新兴技术的员工将更具竞争力。 -
同理心与情商： 理解用户需求、伦理影响和团队动态需要同理心。欧盟分析师将同理心和情商列为AI辅助工作环境中“持续需要”的软技能。
这些技能有助于设计真正服务于人的AI，并引领团队应对变革。
总之，创造力、批判性思维、沟通和适应力等以人为本的技能，是与技术专长互补的关键能力。
伦理与负责任的AI使用
AI的强大能力带来了伦理和法律方面的考量，因此理解这些内容是AI工作中的重要“技能”：
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伦理意识： 从业者应了解AI潜在的偏见和社会影响。联合国教科文组织明确将AI伦理作为核心能力（负责任使用、公平性和安全性）。
这意味着能够批判性地评估AI输出中的无意偏见或危害，并遵循最佳实践（如在算法设计中体现透明度）。 -
法规知识： 熟悉数据保护（如GDPR）、隐私法规和行业标准，确保合规使用AI。企业越来越期望员工了解AI治理框架。
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生成式AI与工具素养： 有效且安全地使用新型AI工具（如生成式AI助手或内容工具）是一项实用技能。联合国教科文组织强调，AI素养包括“如何负责任地使用生成式AI”（用于写作或业务任务）。
这涵盖了正确提示模型、验证AI建议以及避免误导信息等方面。 -
安全与数据处理： 欧盟报告还指出，数据安全等技术技能与AI技能同样重要。保护敏感数据、保障AI系统安全并遵循网络安全最佳实践，正成为AI技能集的重要组成部分。
通过培养伦理判断和负责任的使用习惯——不仅仅是技术熟练度——从业者能够帮助确保AI工具带来积极成果并降低风险。
终身学习与适应能力
最后一个关键“技能”是持续学习的能力。AI技术发展迅速，今天的前沿技术可能很快就会过时。
研究人员和机构都强调终身学习的重要性：
经合组织和欧盟强调，教育必须转向持续且灵活的学习，因为过去的培训很快会失效。
同样，世界经济论坛指出，“好奇心和终身学习”是未来工作中最重要的技能之一。
实际上，这意味着积极提升技能——参加课程、研讨会或自学新的AI方法。
这也意味着拥有开放的心态，乐于接受变化。那些持续参与（例如在工作中尝试新AI工具）的员工将更容易适应。
简而言之，AI时代的职业发展需要持续学习的敏捷性和不断更新技能的意愿。
打造AI准备型个人档案
总之，在AI密集型职场中取得成功，需要多种技能的融合。专业人员仍需具备核心AI能力（编程、机器学习、数据分析），而所有员工都能从通用AI素养（对AI工具和概念的基本理解）中受益。
同样重要的是人文技能——创造力、沟通、同理心以及伦理视角。
全球研究表明：技术、分析和人际交往能力的结合至关重要。
通过同时提升编码和数学技能，以及问题解决、适应力和责任意识，各领域专业人士都能为与AI共赢做好准备。
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