人工智能（AI）正改變全球各行各業，因此各領域的工作者都必須培養與 AI 相關的技能。正如經濟合作與發展組織（OECD）指出，AI 的普及「推動了對專業 AI 人才及具備一般 AI 理解能力工作者的需求大幅提升」。
換句話說，即使是非技術職位，也越來越需要具備基本的 AI 素養——了解 AI 工具的運作原理、所使用的數據，以及如何輔助人類完成任務。
聯合國教科文組織（UNESCO）的 AI 能力框架同樣強調，學習者需要「基礎的 AI 知識與技能」才能有效應用 AI。簡言之，AI 時代的成功需要結合技術專長與以人為本、具倫理意識的技能。
現在，讓我們深入了解以下與 AI 合作所需的技能吧！
核心技術技能
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程式語言： 熟練掌握如Python、R 或 Java等主要語言，是 AI 開發的基礎。這些語言擁有豐富的 AI 函式庫（例如 TensorFlow、PyTorch），廣泛用於建立和訓練模型。
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機器學習與 AI 框架： 理解機器學習概念——包括監督式/非監督式學習、神經網絡與深度學習——至關重要。專業人士應該知道如何建立和訓練模型（甚至是大型語言模型或生成式 AI 等進階模型），並使用 AI 框架與工具來實現。
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數據管理與大數據工具： AI 系統依賴龐大數據集。具備數據收集、清理與預處理技能非常關鍵。熟悉大數據平台（如 Hadoop、Apache Spark）及資料庫/查詢工具（SQL、NoSQL）有助確保 AI 模型以準確且高品質的數據進行訓練。
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雲端運算與基礎設施： 熟悉雲端服務（AWS、Azure、Google Cloud）及 GPU/平行運算框架的需求日益增加。部署 AI 通常涉及使用基於雲端的機器學習平台或容器技術（Docker/Kubernetes）來擴展生產環境中的模型。
這些技術技能確保能有效編碼、訓練及部署 AI 模型。
例如，約翰霍普金斯大學的分析指出，「熟練掌握程式語言是 AI 開發的基本技能」，而透過 Hadoop 或 Spark 等工具處理大型數據集則是建立準確 AI 模型的關鍵。
數學與分析技能
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統計與機率： 理解統計學對設計與評估模型至關重要（例如知道如何衡量誤差或信心水準）。它有助於解讀 AI 輸出並量化不確定性。
舉例來說，AI 開發者會使用統計指標（如均方誤差）來評估模型效能，並透過機率推理（貝葉斯方法、隱馬可夫模型）處理預測中的不確定性。 -
線性代數： 許多 AI 演算法（尤其是深度學習）依賴線性代數（向量、矩陣、張量）。例如，矩陣乘法與特徵向量是降維（奇異值分解）與神經網絡運算的基礎。
紮實的線性代數基礎讓從業者能理解並優化資料在 AI 模型中的流動。 -
微積分與優化： 微積分（導數、梯度）是透過梯度下降等方法訓練模型的基礎。優化模型參數（最小化損失函數）需要理解微小變化如何影響結果——這是微積分的核心概念。
因此，多變量微積分與優化理論是進階 AI 技能的一部分。 -
分析推理： 除了正式數學，強大的分析思維有助於問題定義與模型故障排除。能夠拆解問題、運用量化推理並反覆優化模型，是 AI 工作的關鍵能力。
這些分析技能共同構成 AI 開發的基石。
正如約翰霍普金斯大學指出，統計、機率、線性代數與微積分「構成了複雜 AI 模型的基礎」。
軟技能與人文素養
僅有技術專長是不夠的。與 AI 合作還需要強大的人本技能，這些是 AI 無法取代的。
主要軟技能包括：
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創意與批判性思維： 利用 AI 創新往往意味著設計新演算法或將 AI 應用於獨特問題。聯合國教科文組織的 AI 框架明確要求「問題解決、創意與設計思維」。
同樣，歐盟研究強調，創意與複雜問題解決等人類技能將與 AI 技術並重，需求日益增加。 -
溝通與團隊合作： AI 項目通常涉及跨職能團隊（數據科學家、領域專家、管理層）。能夠以簡單明瞭的方式解釋 AI 概念、撰寫清晰文件並有效協作至關重要。
歐盟研究指出，溝通與協作是補充技術能力的重要「軟技能」。 -
適應力與終身學習： AI 是快速變動的領域。雇主與專家強調適應力、彈性與好奇心是 AI 時代的關鍵技能。世界經濟論壇發現，好奇心與成長心態的重要性日益提升。
OECD 也指出，持續提升技能是關鍵，因為職場快速演變。能迅速學習新工具並轉向新興技術的工作者將更具競爭力。 -
同理心與情緒智商： 理解用戶需求、倫理影響與團隊動態需要同理心。歐盟分析師將同理心與情緒智商列為 AI 輔助工作環境中「持續需要」的軟技能。
這些技能有助於設計真正服務人類的 AI，並引領團隊面對變革。
總結來說，創意、批判性思維、溝通與適應力等以人為本的技能，是與技術專長互補、與 AI 合作不可或缺的能力。
倫理與負責任的 AI 使用
AI 的強大能力帶來倫理與法律層面的考量，因此理解這些是 AI 工作中重要的「技能」：
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倫理意識： 工作者應了解 AI 潛在的偏見與社會影響。聯合國教科文組織明確將AI 倫理列為核心能力（負責任使用、公平性與安全性）。
這意味著能批判性評估 AI 輸出是否存在無意偏差或傷害，並遵循最佳實踐（如在演算法設計中加入透明度）。 -
法規知識： 熟悉資料保護（如 GDPR）、隱私法規及行業標準，確保 AI 使用合規。企業越來越期待員工了解 AI 相關的治理架構。
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生成式 AI 與工具素養： 有效且安全地使用新興 AI 工具（如生成式 AI 助手或內容工具）是一項實務技能。聯合國教科文組織強調 AI 素養包括知道「如何負責任地使用生成式 AI」（用於寫作或商務任務）。
這涵蓋能正確提示模型、驗證 AI 建議，並避免誤導資訊等風險。 -
安全與數據處理： 歐盟報告也指出，數據安全等技術技能與 AI 技能同樣重要。保護敏感數據、保障 AI 系統安全並遵循網絡安全最佳實踐，正成為 AI 技能組合的一部分。
透過培養倫理判斷與負責任的使用習慣——不僅是技術熟練度——工作者能協助確保 AI 工具用於正面成果並降低風險。
終身學習與適應力
最後一項關鍵「技能」是持續學習的能力。AI 技術發展迅速，今日的尖端技術明日可能就過時。
研究者與機構均強調終身學習的重要性：
OECD 與歐盟指出，教育必須轉向持續且靈活的學習，因為過去的培訓很快會失去效用。
同時，世界經濟論壇指出，「好奇心與終身學習」是未來職場最重要的技能之一。
實務上，這意味著積極提升技能——參加課程、工作坊或自學新 AI 方法。
也代表擁有開放變革的心態。持續投入（例如在工作中嘗試新 AI 工具）的工作者將更能適應變化。
簡言之，AI 職涯路徑需要持續學習的敏捷性與隨著領域進展更新技能的意願。
打造 AI 準備就緒的個人檔案
總結來說，在 AI 密集的職場中取得成功，需要融合多元技能。專家仍需具備核心 AI 能力（程式設計、機器學習、數據分析），而所有工作者則受益於具備一般 AI 素養（基本了解 AI 工具與概念）。
同樣重要的是人文技能——創意、溝通、同理心與倫理觀。
全球研究明確指出：技術、分析與人際能力的結合是不可或缺的。
透過培養編碼與數學技能，並結合問題解決、適應力與負責任的意識，各領域專業人士都能為 AI 時代做好準備，迎向成功。
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