与人工智能共事所需技能

与人工智能共事需要哪些技能？加入INVIAI，了解成功应用人工智能于工作的重要硬技能和软技能。

人工智能（AI）正在全球范围内改变各行各业，因此各领域的工作人员都必须发展与AI相关的技能。正如经合组织指出，AI的普及“推动了对专业AI人才和具备更广泛AI理解的工作人员的更高需求”。

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、所用数据以及如何辅助人类任务。

学习者需要“基础的AI知识和技能”才能有效参与AI工作。AI时代的成功需要技术专长与以伦理为基础的人本技能的结合。
— 联合国教科文组织AI能力框架

现在让我们继续了解下面的与人工智能共事所需技能吧！

核心技术技能

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。

机器学习与AI框架

理解机器学习概念——包括监督/无监督学习、神经网络和深度学习——至关重要。专业人员应掌握构建和训练模型（包括大型语言模型或生成式AI）的方法，并能使用AI框架和工具实现它们。

数据管理与大数据工具

AI系统依赖于大量数据集。数据收集、清洗和预处理技能非常关键。具备大数据平台（如Hadoop、Apache Spark）和数据库/查询工具（SQL、NoSQL）经验，有助于确保AI模型训练于准确、高质量的数据。

云计算与基础设施

熟悉云服务（AWS、Azure、Google Cloud）及GPU/并行处理框架的需求日益增长。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）来实现模型的生产环境扩展。

专家见解：这些技术技能确保能够有效编写代码、训练和部署AI模型。

编程语言的熟练掌握是AI开发的基础技能，利用Hadoop或Spark等工具处理大数据是构建准确AI模型的关键。
— 约翰霍普金斯大学分析

AI开发的核心技术技能

数学与分析技能

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）。它有助于解释AI输出并量化不确定性。

统计测量（均方误差）
概率推理（贝叶斯方法）
用于不确定性的隐马尔可夫模型

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）。矩阵乘法和特征向量是降维和神经网络运算的基础。

矩阵运算与变换
降维（奇异值分解）
神经网络数据流优化

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。优化模型参数需要理解微小变化如何影响结果。

梯度下降算法
损失函数最小化
多变量微积分应用

分析推理

除了正式数学，强大的分析思维有助于问题的构建和模型的故障排除。分解问题并应用定量推理对AI工作至关重要。

问题分解
定量推理
迭代模型优化

基础知识：这些分析技能共同构成了AI开发的支柱。

统计、概率、线性代数和微积分等领域“构成了”复杂AI模型的基础。
— 约翰霍普金斯大学

AI的数学与分析技能

软技能与人文素质

仅有技术专长是不够的。与AI共事还需要强大的人本技能，这是AI无法复制的。

关键软技能包括：

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框架明确提出“解决问题、创造力和设计思维”。

欧盟研究同样强调，人类技能如创造力和复杂问题解决将与AI技能并重。

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力、灵活性和好奇心是AI时代的顶级技能。世界经济论坛发现，好奇心和成长型思维日益重要。

经合组织也指出，持续提升技能是关键，因为职场变化迅速。能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增强职场中“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。

关键见解：创造力、批判性思维、沟通和适应力等以人为本的技能，是与AI共事时对技术专长的重要补充。

AI工作所需的软技能与人文素质

伦理与负责任的AI使用

AI的强大能力带来了伦理和法律考量，因此理解这些是AI工作中的重要“技能”：

伦理意识：工作人员应了解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伤害，并遵循最佳实践（如在算法设计中实现透明度）。
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理解AI治理框架。
生成式AI与工具素养：有效且安全地使用新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建议及避免误导信息等陷阱。
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技能集的一部分。

关键考量：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——工作人员能帮助确保AI工具用于积极成果并降低风险。