人工智慧正在改變工作：一位專家提出了一個30天計劃，幫助人們跟上快速發展的步伐。
適應工作中的人工智慧革命！一位未來專家提供了一個實用的30天計劃，幫助您跟上快速變化的步伐，保障您的職業未來。
你需要知道的最重要的事情
- 專家認為，人工智慧對勞工的最大威脅不是失業，而是「結構性邊緣化」以及社會和功能重要性的喪失，尤其是在知識型工作方面。
- 勞工不應該在核心任務上與人工智慧競爭，而應該透過培養判斷力、創造力、領導力、建立自信等技能，並利用這些技能來提高生產力，進而提升自身在價值鏈中的地位。
- 這位專家為員工提供了一個為期 30 天的計劃，其中包括分解任務以定義人工智慧的作用，掌握一種人工智慧工具，用它來建立一些切實可行的東西，並展示結果以提高職業價值。
人工智慧快速發展帶來的最突出擔憂之一是，人們擔心人工智慧將成為就業保障的最大威脅。
為了證實這種日益增長的情緒，只需看看蓋洛普2026年報告的數據即可，該報告題為「此外，有百分之一的美國工人擔心因技術進步而失業」。調查顯示，27%的受訪工人擔心科技進步會讓他們的工作過時。自2021年以來，這種焦慮在大學畢業生中尤其明顯，科技顛覆如今已成為45歲以下勞工最擔憂的就業問題。
科技未來學家阿曼多·潘托哈（人稱「高個富翁」）對人工智慧的發展及其可能導致的失業問題提出了不同的見解。潘托哈認為，人工智慧驅動的工作自動化最大的隱患並非失業本身，而是「結構性邊緣化」。他解釋說，員工擔心失去地位和職業認同感，是因為科技發展的速度遠遠超過學校、法律和製度的更新速度。
隨著他的新書《財富的未來：未來五十年的金錢、權力和智慧》即將出版，阿曼多回答了我關於勞工如何在人工智慧驅動的社會中提升自身價值的幾個問題。他也提出了一個為期30天的計劃，幫助勞工為人工智慧主導的工作環境做好準備。
我認為，人工智慧自動化對人類勞工的最大威脅不是失業，而是「結構性邊緣化」。這是什麼意思呢？
失業固然痛苦，但通常很快就能找到另一份工作。更深層的危機在於，當數百萬人不再清楚自己的處境和貢獻。如果科技侵蝕既有角色的速度超過了社會創造新的尊嚴、目標和參與途徑的速度，那麼怨恨和不穩定情緒將會蔓延開來。
這並不意味著人類變得無關緊要。而是意味著我們不能再想當然地認為就業市場會自動為每個人提供意義和社會地位。在人工智慧時代，我們必須有意識地建構新的途徑，使人們能夠做出貢獻、獲得歸屬感，並感受到自身的價值。
自動化帶來的最深重創傷並非失業，而是邊緣化和意義的喪失。工作帶給人們的遠不止薪水；它也賦予人們社會結構、地位、歸屬感、認同，以及自身貢獻被認可的證明。
蓋洛普的一項研究顯示，27%的美國勞工擔心科技會讓他們的工作過時，而蓋洛普在2017年首次提出這個問題時，這一比例為13%。為什麼這種焦慮情緒現在加劇了？為什麼年輕的勞工也表達了同樣的擔憂？
以往的自動化通常與工廠、倉庫和重複性的體力勞動連結在一起。然而，這波自動化浪潮正直接影響著認知性工作：寫作、程式設計、分析、設計、客戶服務、金融、法律和研究。那些曾經認為教育和專業資格能夠保護他們的人，如今意識到智慧本身正變得越來越可擴展，這引發了關於人類在認知任務中扮演何種角色的討論。
年輕員工感到擔憂，因為許多傳統上有助於培養專業技能的入門級任務，正是人工智慧可以率先完成的任務。如果人工智慧撰寫初稿、進行初步研究、分析電子表格並產生基本程式碼，那麼原本應該透過這些任務學習的入門級員工該怎麼辦？
他們不僅擔心失去目前的工作，還擔心在他們有機會攀登之前，職業階梯就會消失。
以往的自動化通常與工廠、倉庫和重複性的體力勞動連結在一起。但新一輪的自動化浪潮正直接滲透到腦力勞動領域……那些曾經認為教育和專業資格可以保護自己的人現在意識到，智慧本身是可以擴展的。
如果人工智慧使某些工作變得過時，那麼這個人除了與科技本身競爭之外，該如何提升自身價值？他們現在應該培養哪些技能或特質？
相反，應該向價值鏈上游發展。
學習如何引導智慧系統，評估其輸出，將這些輸出與實際目標連結起來，並在答案不完整或不確定時做出決策。培養系統思維、良好的判斷力、創造力、溝通能力、領導力、專業知識、贏得他人信任的能力。
最有價值的員工可能不是單項任務完成能力優於機器的人，而是能夠理解如何將多項任務、技術、人員和業務目標整合起來的人。這種轉變凸顯了理解人工智慧對工作的影響以及如何適應這種影響的重要性。
利用人工智慧來提高工作效率、深化專業技能並解決更複雜的問題。最終目標是讓您成為流程設計者、系統指導者、結果驗證者，並對最終結果負責。
不要試圖在人工智慧天生擅長的任務上與它競爭。你不可能在速度、記憶力、重複次數或處理大量資訊的能力上贏得比賽。相反，你應該努力提升自己的價值鏈。
個人身分認同的很大一部分與其職業息息相關。如果人工智慧改變或取代了賦予他們地位、目標感或專業成就感的工作，他們該如何重建自己的專業認同？
職位名稱描述的是你在組織系統中的位置，但它並不能完全反映你的智力、經驗、人脈、判斷力或解決問題的能力。即使職位名稱消失了，這些能力依然存在。
問問自己四個問題：我周圍的人相信我能理解什麼？我能解決什麼問題？我能改進哪些決策？我能創造、解釋、組織或領導哪些事情？
接下來，根據這些答案，重塑你的專業形象和價值主張。
任何人都不應該這樣想：“我以前是會計，人工智能會取代會計。”相反，他們應該想：“我了解財務系統、風險、激勵機制以及公司如何做決策。我如何利用人工智能來增強我的優勢，讓自己變得更有價值？”
你的身分必須具備可轉移性。它必須能夠在不同的公司、技術和產業之間自由流動。在經濟快速發展的今天，適應並非放棄你的身份，而是拓展你的身份。鑑於人工智慧對就業的影響日益加劇，這種適應至關重要。
不要再用職位頭銜來定義自己，而應該用你創造的價值來定義自己。職位頭銜只是描述了你在某個組織體系中的位置，它無法全面體現你的智慧、經驗、人脈、判斷力或解決問題的能力。
她認為科技發展速度遠超過學校、法律和機構的適應能力。這些機構在哪些方面未能讓人們做好準備？教授人工智慧和培訓勞動力的最佳方法是什麼？
這個世界正在走向滅亡。
在資訊爆炸的時代，學校仍然注重死記硬背。一些學校甚至禁止使用人工智慧，而不是教導學生如何使用並將其融入學習中。勞動力培訓計畫培養的是當下的工作，而不是未來的工作。人工智慧對就業的影響需要我們採取不同的因應方式。
最佳模式會將人工智慧素養視為一項基本要求，而非曇花一現的潮流或終將消失的東西。人們需要學習如何使用人工智慧，驗證其輸出結果，識別偏見和虛假訊息，保護敏感訊息，並了解這項技術如何影響更大的系統。
在學校、大學和職業培訓中，我們需要更短的教育課程、標準化的認證（模組）、職業培訓計劃以及借助人工智慧解決實際問題的實踐經驗。
對於那些擔心人工智慧將在未來五年內取代他們工作的人，您會推薦什麼樣的 30 天計畫來確保他們在人工智慧驅動的工作環境中擁有未來？
第一周，將你的工作分解成一個個具體的任務。確定哪些任務可以由人工智慧自動化，哪些任務可以由人工智慧改進，以及哪些任務仍然嚴重依賴人類的判斷、人際關係、責任感或專業知識。
第二週，選擇一個與你工作直接相關的AI系統，並每天使用它。不要試圖學習所有工具。精通一個能夠提升實際工作流程的工具。
第三週，著手建立一些可衡量的成果。創建一個能夠節省時間、提高準確性、增加收入、更好地服務客戶或幫助團隊更快做出決策的流程。記錄改進前後的結果。記住，人工智慧的目的是提高生產力，而不是助長懶惰。
在最後一周，將這一結果轉化為優勢。向你的雇主或同事展示你的成就。將其添加到你的作品集中。教導其他人如何運用它。
同時，開始加強你那些難以自動化的價值面：判斷力、信任、溝通能力、領導力、創造力和人際關係。
不要等著你的雇主為你的職業生涯制定人工智慧策略，自己制定吧。
不要等著你的雇主為你的職業生涯制定人工智慧策略，自己制定吧。
展望未來十年，哪些因素將決定哪些人能夠駕馭人工智慧並取得成功，而哪些人則會覺得被時代拋在後面？此外，員工現在應該開始做的一件事，是他們可能希望自己早點做的嗎？
在這個新時代，成功者將是學習能力極強的人。他們懂得如何運用人工智慧，同時具備良好的判斷力、創造力、領導力、人際關係技巧和責任感。他們著眼於系統而非孤立的任務。隨著科技的不斷變革，他們也能自如地重塑自身技能和身分。
那些感到被時代拋棄的人，往往是那些等待確定性的人。他們會停留在我所謂的「抵抗區」：在這個階段，更優越的系統已經存在，但人們仍然繼續使用舊系統，因為它讓人感到熟悉。最終，他們會達到“否認閾值”，那時維持現狀的痛苦會超過改變的痛苦。
現在，員工需要開始做的一件事就是在實際工作中運用人工智慧，儘管人工智慧的應用目前仍是可選的。
不要只閱讀相關資料。不要等到公司強制要求或業務受到威脅才開始行動。要開始培養對人工智慧優勢、不足之處以及如何將自身技能與人工智慧結合以提升價值的直覺。
最大的機會往往在變革顯而易見之前就已經出現。等到所有人都認同必須做出改變時，大部分優勢早已落入那些先行者手中。
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