生成式人工智能如何在 2023 年重塑劳动力

生成式人工智能如何在 2023 年重塑劳动力

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您已经与生成式 AI 进行过交互,即使您不知道它的名字。 考虑 Dall-E 何时创建图像来激发您的设计工作或 ChatGPT 何时构建代码或概述叙述。 

使用这些工具的人越多,他们收集的用于推进的信息就越多。 他们通过人在回路 (HITL) 处理变得更聪明,但这是员工想要的吗? 

复杂人工智能的民主化

生成式 AI 感觉像是只有专家才应该使用的技术。 它是如此复杂和强大,具有如此大影响力的技术在历史上一直受到公司和富人的保护。 然而,任何有互联网连接的人都可以让 ChatGPT 根据冰箱里的食材为他们提供婚姻建议或食谱。 它甚至打破了工作场所的门来帮助员工简化操作。 什么是 这种可访问性的副作用,应该鼓励吗?

先进技术必须民主化,大众才能适应新技术。 人工智能的发展速度快于人类的适应速度,而且由于它将成为从提供医疗服务到浇灌农作物等一切事物的基础,因此每个人都必须了解情况。 守门生成式 AI 会对员工造成伤害,因为他们无法了解组织未来工作需要什么。

“如果生成式 AI 变得太有能力制作新鲜内容,那么随着雇主寻求更智能、更时尚的 AI 来取代你的位置,工作是否会面临风险?” 

生成式 AI 不同于其他 AI 模型,因为它生成新内容,而不是从现有数据中识别模式以找到已经存在的答案。 生成式 AI 可访问性将使人们能够发现新事物,并让员工提高技能组合。 此外,它还介绍了新的工作场所期望。

创造新工作

改变社会的技术总是会导致前所未见的工作的发明。 社交媒体经理在 Facebook 之前并不存在,人工智能数据库经理在第一个人工智能出现之前也不存在。 人才招聘团队和潜在候选人现在有更复杂但更令人振奋的职责。 在教育还没有巩固课程的情况下,在新兴市场寻找能够掌握并完善这些技能的崭露头角的人才。 

一时间,学生可能并不具备招聘公告中列出的所有条件。 尽管如此,候选人还是会吹嘘他们的教育意愿、领导能力和 获得结果的可靠性 作为获得工作的简历亮点。

劳动力必须为生成 AI 工作的需求做好准备,但暂时不会有足够的人来填补席位。 随着公司需求的出现,他们仍将继续学习。 最终,这种绝望将转化为激烈的竞争。 值得注意的是,年轻的专业人​​士将看到研究新 AI 技术的丰硕机会,从而引起大量兴趣,公司最终需要剔除这些兴趣以找到合适的人才。

“在教育还没有巩固课程的情况下,寻找在新兴市场中接受并完善这些技能的崭露头角的人才。” 

以下是未来工作所需的角色和技能的一些示例:

  • 工程师: 使用分析思维和创新来分析提示和响应的准确性。
  • 数据科学家: 发现数据集和源信息中的差距,以防止异常和不准确。 
  • 生成式 AI 开发人员: 编写、构建和更新生成式 AI 模型。
  • 用户体验研究: 利用解决问题和推理的技巧,根据用户提交的问题和疑问提出创造性和实用的解决方案。
  • 道德官: 确定生成人工智能的社会影响和道德影响。
  • 数据整理: 管理概念漂移和偏差的数据集。
  • 人工智能和人类协调员: 成为 AI 和人类劳动力之间的沟通者。

每个行业的采用

你可能会担心你的工作会因为即将到来的人工智能而受到威胁。 幸运的是,许多专家都同意这是 人工智能不太可能取代人类的工作 完全地。 实际上,生成式 AI 创造的工作岗位可能比它取代的工作岗位更多。 团队会将重复性、耗时的任务委派给人工智能,而人工智能可以比人类更准确地执行这些任务。 

生成式人工智能还将补充现有职位,可能会改变职位描述。 然而,这应该是一个受欢迎的转变。 这意味着更多职位需要精通技术,并且工作效率更高。 

“全球和跨行业的采用将带来广泛的思维转变,这将改变人类与生成人工智能的关系。” 

生成式人工智能将重塑劳动力,因为它会影响到每个人。 全球各部门将通过以下几种方式实施它:

  • 律师将使用它来根据论据得出结论。
  • 生产线将为潜在的设备实施生成模拟。 
  • 娱乐公司将使用它来建议视频游戏关卡、背景音乐或节目脚本。
  • 客户服务会将其用作支持助手。
  • 网络安全分析师可以使用它来头脑风暴漏洞。

可能性真的是无穷无尽的。 全球和跨行业的采用将带来广泛的思维转变,这将改变人类与生成 AI 的关系。 它必须发生,因为如果公司没有 员工支持生成式 AI,他们肯定会失去本应自然而然带来的利润和生产力提升。

生成式 AI 不断变化的劳动力

生成式人工智能无法发展团队关系或谈判改变世界的商业交易。 然而,它会在你的职业生涯中与你并肩工作,从而永久地改变劳动力——你甚至可以将你的整个工作都围绕它展开。 

生成式人工智能能力使人类能够进入新一代的技术援助,如果使用得当,它们有望减轻工作量并提高生活质量。 越来越多的劳动力采用它,人类将不得不获得更好、更全面的数据,看看这项投资是否值得。

另外,请阅读 将生成式 AI 用于教育目的

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