生成式 AI 將如何改變職場？人資研究單位：有 15 種技能更重要，另外 5 種將被淘汰

隨著生成式 AI 成為各大企業營運不可或缺的一部分，許多職務內容會有所轉變，提升並再培訓人類員工的技能將愈來愈重要。人力資源研究單位 The Burning Glass Institute 與人力資源管理協會（SHRM）合作，探討生成式 AI 如何影響企業和工作內容。

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AI 取代員工工作，雇主可推廣「再培訓」課程提升士氣

生成式 AI 大爆發，取代不少工作，代表企業愈來愈可能為了節省成本而裁員，但裁員會打擊公司的士氣。報告指出，透過新工具和培訓有助於將原本的人力資源轉移到不同的角色，可以確保企業文化與經驗得以傳承，並提升員工士氣。

管理階層要理解生成式 AI 的潛力、限制以及如何融入現有工作流程，這也意味著員工學習和發展課程將需要與時俱進，教育和培訓機構需要提供以 AI 為中心的技能課並教人類與 AI 合作。

例如培訓傳統的客服人員，讓他們轉向管理聊天機器人或監督自動化流程，或讓數據分析師擔任 AI 數據專家，都是可行的人力資源運用方式。專門從事 AI 工具創建和管理、研究、開發和在商業環境中應用的技能將最搶手。另一方面，人類獨特的批判性思維、同理心和適應性將變得更加突出，報告整理各個技能的重要性變化如下：

重要性提升的 15 項技能

• AI 素養（AI literacy）：熟悉 AI 基礎知識，理解 AI 的潛力與限制。
  

• 系統性評估：評估 AI 的表現與預測 AI 可能產生的問題。
  

• 數據素養：解釋由 AI 處理的大量數據。
  

• 情商（EQ）：具備同理心和人際理解，能處理與人互動的工作。
  

• 持續學習：訓練、改進及提升 AI 模型，適應 AI 快速發展的環境。
  

• 批判性思維：評估複雜情況或 AI 產生的內容與決策的思維能力。
  

• 資安與隱私：維護數據安全，理解 AI 系統的安全隱患。
  

• 創造力：運用人類創造力，以超越 AI 的生成能力。
  

• AI 模型訓練：訓練、優化並改善 AI 模型。
  

• 神經網絡理解：了解神經網絡的結構與可能的應用。
  

• AI 優化：調整演算法使其更有效率並更精準。
  

• 增強 AI 學習力：提升機器透過試誤法（trial and error）學習和進步的能力。
  

• 自然語言處理：教機器理解人類語言，AI 的一個專業領域。
  

• 生成對抗網絡（GAN）技能：一種深度學習架構，能夠生成模仿真實數據集的數據。
  

• 可解釋 AI（XAI）：使人類能夠理解 AI 產出的成果。
  

重要性下降的 5 項技能，以及下降的原因

• 初階內容工作：AI 可以生成基本的文字、視覺或多媒體內容。
  

• 平面設計與基礎網頁開發：AI 驅動的設計工具能夠建議顏色、設計 LOGO 和排版網頁，以及自動生成網頁區塊和產生常見功能的程式碼。
  

• 初階研究工作：AI 能夠自動化數據收集和進行初步分析。
  

• 編寫基本程式碼：AI 能生產基本的程式碼。
  

• 簡單數據分析：AI 可以做到基本數據分析。
  

資料來源：The Burning Glass Institute, The New York Times

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