从远古时代的狩猎采集

社会  2020/04/01

从远古时代的狩猎采集,到农耕文明的春耕秋收,再到工业社会的流水线生产,每一次技术革新,都让 职业 有了新的定义,也引发了人们对人力资源的新的认知。世界银行发布《2019年世界发展报告:工作性质的变革》,就新科技特别是人工智能对未来就业与经济发展的影响进行了深入探讨。

传统职业被人工智能替代,早已不是科幻小说的情节。例如无人驾驶就让卡车司机顾虑重重,不少拥有清晰评估标准、工作业绩可衡量的职业也面临机器换人的可能。一份报告显示,到20 年,美国将会有47%的工作被人工智能取代,其中比例最高的就是电话营销、保险业务员、运动裁判等。甚至微软机器诗人 小冰 还出版了诗集,尽管众人对其作品所见不一,但说明如写诗、作曲这类依赖灵感的创造性工作,也正在受到人工智能的挑战。

人工智能在各领域开花结果,科技进步带来的系统跃迁和资源重组并不以人的意志为转移。但随之而来的问题是:智能时代,怎样不被机器打败?马克思关于机器使工人失业的担忧是否会成为现实?面对 人类命运之问 ,了解是沟通的前提,理念是实践的先导,更新教育和职业观念是当务之急。

在基础教育领域,有人建议在中学开设人工智能课程,让学生获得第一手的人机交互操作经验。其彰显的教育理念,正是倡导数据读写和动手实践,弱化简单记忆与复制。事实上,从儿童早教到高等教育,从技能培训到成人教育,学习人工智能都将成为必备的技能。有人说:要在人类DNA中编入终身学习的代码,学会与机器人 相处 ,正是不断跟进科技前沿、不断更新知识体系、时刻准备应对变化的表现。

学习、掌握高级技能就能更好地利用新技术契机,适应工作性质变革。反过来说,新技术也是职业迭代转型的催化剂。如著名的达芬奇手术系统,让机器人操作切割、电烧等手术,而医生凭借抽象感知、运筹决策能力,在远程控制终端随时指导和干预。人机协作,取长补短,既释放了医生的心理压力,也提高了手术的精准性与稳定性。归根结底,机器人无法掌握的技能,其价值持续攀升,人们理应做大做强 优势项目 ;另一方面,人与机器人合作的技能愈发重要,机器人做人的千里眼、顺风耳,人做机器人的指挥官、把关者,或许是未来的常态。

把吸纳新知当作燃油,将终身学习视为引擎,开掘职业发展新动力需要这样的坚持。当新一代人工智能在全球范围内蓬勃兴起,只有搞懂人工智能的底层逻辑,理解数据算法的本质规律,才能在工作中掌握主动,构建跨界融合、共创分享的智能经济形态,实现人机共舞。(康 岩)

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