與人工智能共事所需技能
與人工智能共事需要哪些技能？加入INVIAI，探索成功應用人工智能於工作的重要硬技能與軟技能。
人工智能（AI）正在全球各行各業帶來變革，因此各領域的工作者必須培養與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知識工作者的需求提升」。
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工具的運作方式、所使用的數據，以及如何輔助人類完成任務。
學習者需要「基礎的AI知識與技能」才能有效參與AI工作。成功迎接AI時代，需結合技術專長與以倫理為基礎的人本技能。
— 聯合國教科文組織AI能力框架
現在讓我們深入了解以下與人工智能共事所需的技能吧！
核心技術技能
程式語言
機器學習與AI框架
數據管理與大數據工具
雲端運算與基礎設施
熟練掌握程式語言是AI開發的基本技能，利用Hadoop或Spark等工具處理大型數據集是構建準確AI模型的關鍵。
— 約翰霍普金斯大學分析
數學與分析技能
統計與機率
理解統計對設計與評估模型至關重要（例如知道如何衡量誤差或置信度）。它有助於解讀AI輸出並量化不確定性。
- 統計指標（均方誤差）
- 機率推理（貝葉斯方法）
- 隱馬可夫模型以處理不確定性
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）。矩陣乘法與特徵向量是降維與神經網絡運算的基礎。
- 矩陣運算與轉換
- 降維技術（奇異值分解）
- 神經網絡資料流優化
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。優化模型參數需理解微小變化如何影響結果。
- 梯度下降演算法
- 損失函數最小化
- 多變量微積分應用
分析推理
除了正式數學，強大的分析思維有助於問題的形成與模型的故障排除。拆解問題並應用量化推理對AI工作至關重要。
- 問題分解
- 量化推理
- 模型迭代優化
統計、機率、線性代數與微積分等領域「構成」複雜AI模型的基礎。
— 約翰霍普金斯大學
軟技能與人文素質
單靠技術專長是不夠的。與AI共事還需具備AI無法取代的強大人本技能。
主要軟技能包括：
創意與批判性思維
利用AI創新通常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並重，日益受到重視。
溝通與團隊合作
AI專案通常涉及跨職能團隊（數據科學家、領域專家、管理者）。能夠以簡單語言解釋AI概念、撰寫清晰文件並有效協作至關重要。
歐盟研究結果強調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領域變化迅速。雇主與專家強調適應力、彈性與好奇心是AI時代的頂尖技能。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亦指出持續提升技能關鍵，因職場快速演變。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具備同理心。歐盟分析師將同理心與情緒智商列為AI輔助工作場所「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，並引領團隊應對變革。
倫理與負責任的AI使用
AI的強大能力帶來倫理與法律考量，因此理解這些是AI工作的重要「技能」：
- 倫理意識：工作者應了解AI可能存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、公平與安全）。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（如在演算法中設計透明度）。
- 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。企業越來越期望員工理解AI治理框架。
- 生成式AI與工具素養：有效且安全地使用新AI工具（如生成式AI助理或內容工具）是一項實用技能。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）。涵蓋正確提示模型、驗證AI建議及避免誤導等陷阱。
- 安全與數據處理：歐盟報告亦指出，數據安全等技術技能與AI技能並重。保護敏感數據、保障AI系統安全及遵循網絡安全最佳實踐，正成為AI技能組合的一部分。
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，今日尖端技術明日可能過時。
研究者與機構均強調終身學習：
持續學習
OECD與歐盟強調教育必須轉向持續且靈活的學習，因過去培訓很快過時。
好奇心心態
世界經濟論壇指出，「好奇心與終身學習」是未來職位最重要的技能之一。
主動提升技能
主動提升技能——參加課程、工作坊或自學新AI方法。
這也意味著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。
建立AI就緒個人檔案
總結來說，在AI豐富的職場中成功，需融合多種技能。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——以及倫理觀。全球研究明確指出：技術、分析與人際能力的綜合是必備條件。
透過培養程式與數學技能，結合問題解決、適應力與負責任的意識，各領域專業人士能為AI時代做好準備，蓄勢待發。
