為應對AI挑戰需持續學習和跨學科合作

在人工智能領域，關于AI如何影響就業的討論尤為頻繁。AI不僅可能取代某些職位，也將創造新的就業機會。

IEEE高級成員Ayesha Iqbal表示：“這將為那些掌握新技能的工作者帶來優勢，也可能創造前所未有的職位。”

這種演變將需要勞動力的轉變，為獲得新技能的工人提供優勢。它還可能創造前所未有的就業機會。專家表示，許多這類工作不需要修改和更新AI模型的技能，而是需要使用這些模型作為助手，審查和評估它們的輸出。

哪些技能將繼續受到大量需求？

人工智能模型依賴于復雜的數學。數據科學和統計專家一直是就業市場上的熱門商品。

構成機器學習和數據科學基礎的概率的基本概念可能會在相當長的一段時間內保持需求。根據IEEE計算機學會出版物ComputingEdge最近的一篇文章，當結合從網站和其他來源收集數據所需的能力和毅力，以及創建視覺表示的技能時，情況尤其如此。自然語言處理能力讓用戶可以通過語音而非鍵盤與AI系統交互，這將為AI系統的用戶界面設計開辟新機會。

IEEE會員Gabrielle Silva表示：“隨著人工智能在業務流程和戰略中越來越不可或缺，這些角色凸顯了企業整合AI時的不斷變化的需求?！?/p>

Silva說：“隨著AI在業務流程中的集成，數據分析師、數據科學家、網絡安全專家等多種職位將變得更加重要?！?/p>

人工智能中從未存在過的工作

在許多組織尋求管理道德、法律和技術問題時，與人工智能合作給他們帶來了新的挑戰。這意味著可能會出現新的機會。

自然語言處理功能允許用戶通過語音與人工智能系統交互，而不是在鍵盤上打字。這可能為人工智能系統的用戶界面設計開辟機會。

當人工智能在不能代表更大人群的數據集上進行訓練時，出現偏差的可能性會增加。組織將需要專家來確保他們用于構建人工智能模型的數據集與現實世界相匹配。他們還需要更新它們。

尋求基于軟件和物聯網系統生成的數據利用人工智能的公司可能會遇到一個獨特的問題。這些系統中的每一個都可以以稍微不同的方式收集數據。為了最大限度地利用他們的數據，公司可能需要策展人來管理數據。

隨著人工智能為現有員工節省時間，并自動化他們的一些日常任務，一些組織可能需要人力資源專家和生產力顧問為他們提供新的工作流程建議。

IEEE高級會員Santhosh Sivasubramani表示：“為專注于人工智能的工作做準備需要致力于持續的學習和技能發展。學生和工作人員可以通過磨練數據分析、編程和批判性思維等領域的技能來鍛煉自己。在不斷發展的數字環境中，開展跨學科合作也至關重要。”

文章來源：IEEE電氣電子工程師學會