在人工智能時代保持競爭力的關鍵技能
人工智能正在改變各行各業。為避免被淘汰，人們必須培養人工智能素養、數據思維、創造力、情緒智商及終身學習能力。本文說明人類在快速變化的世界中，與人工智能共存並茁壯所需的最重要技能。
隨著人工智能改變產業，關於被取代或「落後」的擔憂日益普遍。2024年英國一項研究發現，79%的工作者同意必須提升技能 — 尤其是在分析和程式設計方面 — 以保持競爭力。LinkedIn的調查也支持此觀點：招聘經理現在期望應徵者具備基本的人工智能素養（知道如何使用像ChatGPT這樣的工具），超過一半表示不會聘用沒有人工智能技能的人。
人工智能時代的關鍵技能
數位與人工智能素養
了解人工智能的運作原理及如何安全使用人工智能工具，包括提示工程與人工智能介面。
數據與分析能力
培養數據素養與分析思維，有效理解、詮釋並傳達數據。
創造力與批判性思考
培養創造力、創新與解決問題的能力 — 這些是人工智能難以輕易複製的技能。
情緒與人際技能
練習同理心、溝通、協作與領導力 — 這些是人工智能所缺乏的人類特質。
倫理與媒體素養
了解人工智能的限制與偏見；學會批判性評估資訊並識別深偽技術。
終身學習
採用持續學習與韌性的成長心態，因技能變化迅速。
技術與人工智能相關技能
理解人工智能工具與基本技術現已成為基礎。工作者不必成為程式設計師，但人工智能素養至關重要 — 意指能學習生成式人工智能與數據驅動工具的運作並有效應用。
「人工智能素養」技能需求在過去一年成長了六倍，企業尋找懂得提示工程並能操作人工智能平台的員工。世界經濟論壇強調數據素養是「新的商業語言」。
雖然基本程式設計或計算思維有助於理解人工智能的建構，但至少每個人都應熟悉數位工具並理解演算法與數據隱私等概念。
分析與創意思考
紮實的推理與創造力賦予人類相較機器的明顯優勢。人工智能能處理數據，但人類必須詮釋並問為什麼。
分析思考
70%的雇主認為此技能不可或缺。包括拆解複雜問題、發現模式及做出有證據支持決策的能力。
創意思考
人工智能可能自動化例行任務，但無法創新或即興產生新點子。麻省理工學院研究指出，創造力與想像力是人類獨有的強項。
在職場上，創意思考意味著構想新解決方案、設計新流程或想像人工智能無法單獨創造的產品。雇主越來越重視能結合數據洞察與創造力的人才 — 例如利用人工智能快速原型設計，再用人類判斷選擇最佳方案。
情緒與人際技能
科技或許擅長任務執行，但情緒智商與社交技能是人類獨有。隨著人工智能改變工作，像同理心、協作、適應力與領導力等技能變得更加重要。
研究強調同理心、倫理、願景與領導力等特質是電腦無法複製的能力。例如，帶領團隊面對人工智能驅動的變革，需要理解同事的擔憂、清楚溝通並維持動力 — 這些都是軟技能。
- 培養良好溝通能力（團隊內部及與客戶間）
- 學習管理變革與不確定性
- 練習同理心與情緒覺察
- 建立社交連結與影響力
- 擔任人工智能無法取代的角色（如教練、協商複雜人際議題）
倫理、批判性思考與媒體素養
隨著人工智能工具生成內容與決策，質疑其輸出結果變得至關重要。倫理推理與批判性思考是避免陷阱的關鍵。
專家如聯合國教科文組織強調教育必須涵蓋倫理與人權，確保人工智能負責任地使用。實務上，這意味著：
- 了解人工智能偏見及數據中可能存在的不公平假設
- 理解隱私與問責問題
- 透過事實查核與來源評估驗證資訊
- 識別合成媒體與深偽技術
- 質疑人工智能答案是否可能是幻覺
- 從多個來源交叉核對事實
歐盟新人工智能法規將「人工智能素養」定義為理解人工智能風險與影響。具備素養不僅是使用人工智能，更是意識到其可能出錯或誤導，並具備負責任使用的判斷力。
終身學習與適應力
變化本身是唯一不變的。人工智能與自動化加速技能過時的速度。
世界經濟論壇預測，到2030年，約有39–44%的工作技能需要更新。你今天所知的近一半技能，五年後可能不足以應付。為避免被淘汰，持續學習至關重要。
這不僅指正式教育，更是採用定期學習新技能的心態。工作者應善用：
- 線上課程與數據分析或人工智能基礎認證
- 新興技術工作坊與訓練營
- 公司培訓與再技能培養計畫
- 產業專屬課程與軟體訓練
個人層面，保持好奇心、尋求回饋並樂於接受變化將帶來回報。未來職場將獎勵積極追求人工智能及相關領域新知的人，以及能靈活轉換角色或產業者。
主要結論
只要適應，沒有人會被人工智能「注定失敗」。領先組織與國際機構一致認為，需要多元技能組合：
技術基礎
人類推理
人際覺察
持續成長
教育與培訓必須演進以教授這些技能。全球各國政府與企業正積極回應 — 美國勞工部現資助人工智能素養計畫，歐盟人工智能法規要求員工接受人工智能培訓。
— 世界經濟論壇與聯合國教科文組織
遵循這些指引，全球人們能將人工智能視為提升工作效率的工具，而非被取代的威脅。
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