與 AI 合作所需技能

與 AI 合作需要哪些技能？加入 INVIAI，探索成功應用 AI 於工作的重要硬技能與軟技能。

人工智慧（AI）正在全球產業中帶來變革，因此各領域的工作者必須培養與 AI 相關的技能。正如經濟合作暨發展組織（OECD）指出，AI 的普及「促使對專業 AI 人才及具備一般 AI 理解能力的工作者需求大幅提升」。

換句話說，即使是非技術性職務，也越來越需要具備基本的 AI 素養——了解 AI 工具的運作原理、所使用的資料，以及如何輔助人類工作。

學習者需要「基礎的 AI 知識與技能」才能有效運用 AI。成功迎接 AI 時代，需結合技術專業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 AI 合作所需的技能吧！

核心技術技能

程式語言

熟練掌握如 Python、R 或 Java 等主要程式語言，是 AI 開發的基礎。這些語言擁有豐富的 AI 函式庫（例如 TensorFlow、PyTorch），廣泛用於建立與訓練模型。

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、神經網路與深度學習——至關重要。專業人士應該知道如何建立與訓練模型（甚至是大型語言模型或生成式 AI 等進階模型），並運用 AI 框架與工具來實作。

資料管理與大數據工具

AI 系統依賴龐大資料集。具備 資料收集、清理與前處理 技能至關重要。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資料進行訓練。

雲端運算與基礎架構

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。

專家見解：這些技術技能確保能有效編碼、訓練及部署 AI 模型。

熟練程式語言是 AI 開發的基本技能，並且透過 Hadoop 或 Spark 等工具處理大型資料集，是建立準確 AI 模型的關鍵。
— 約翰霍普金斯大學分析

AI 開發的核心技術技能

數學與分析技能

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。

統計量測（均方誤差）
機率推理（貝氏方法）
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路運算的基礎。

矩陣運算與轉換
降維技術（奇異值分解）
神經網路資料流優化

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定義與模型除錯。拆解問題並運用量化推理對 AI 工作至關重要。

問題分解
量化推理
模型反覆優化

基礎知識：這些分析技能共同構成 AI 開發的核心基礎。

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

AI 的數學與分析技能

軟技能與人文素養

單靠技術專長是不夠的。與 AI 合作同時需要強大的人本技能，這是 AI 無法取代的。

主要軟技能包括：

創造力與批判性思維

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、創造力與設計思維」。

同樣，歐盟研究強調創造力與複雜問題解決等人類技能將與 AI 一同受到重視。

溝通與團隊合作

AI 專案通常涉及跨職能團隊（資料科學家、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。

歐盟研究強調溝通與協作是補足技術能力的重要「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。世界經濟論壇指出，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

理解使用者需求、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 輔助職場中「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。

關鍵見解：以人為本的技能如創造力、批判性思維、溝通與適應力，是與 AI 合作時技術專長的重要補充。

AI 工作的軟技能與人文素養

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 潛在偏見與社會影響。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見或傷害，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）、隱私法規與產業標準，確保合規使用 AI。企業越來越期待員工了解 AI 相關治理架構。
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 助手或內容工具）是實務技能。聯合國教科文組織強調 AI 素養包括「如何負責任使用生成式 AI」（用於寫作或商務任務）。涵蓋正確提示模型、驗證 AI 建議，並避免錯誤資訊等陷阱。
安全與資料處理：歐盟報告也指出，資料安全等技術技能與 AI 技能並重。保護敏感資料、保障 AI 系統安全並遵循資安最佳實務，正成為 AI 技能組合的一部分。

關鍵考量：透過培養倫理判斷與負責任使用習慣——不僅是技術能力——工作者能協助確保 AI 工具用於正面成果並降低風險。