AI 不只搶工作也創造工作，盤點 4 大新興職位與必備技能
隨著人工智慧（AI）技術的迅速發展，未來的工作市場將出現許多新職位，這些職位在幾年前尚不存在。根據最新的報導和行業分析，以下是四個可能出現的新職位，以及它們的需求原因、核心任務和所需技能。
人才智慧專家（AI 驅動的勞動市場策略師）
隨著企業利用 AI 來映射技能、尋找全球人才並決定開設辦公室的地點，這個角色的需求日益增加。這使得招聘不再僅是交易性的行為，而是轉向數據驅動的戰略規劃。
核心任務：使用 AI 模型和勞動市場數據來識別地區人才庫、預測技能供需、建議高層的地點和招聘策略，設計融合人類和 AI 能力的人才管道。
關鍵技能：勞動市場分析、AI 工具流利度、數據可視化、戰略人力資源知識、跨文化招聘意識。
AI 輸出質量審核員／真實性評估員
隨著組織越來越依賴 AI 生成的文本、音頻和圖像，對人類監督的需求也隨之增加，以評估輸出的質量、事實準確性和真實性。
核心任務：抽樣和評分 AI 輸出的事實正確性和安全性，追蹤失敗模式，發布前認證內容，開發檢測幻覺的測試套件，並維護來源記錄。
關鍵技能：領域專業知識、批判性思維、提示和數據集取證、理解模型限制、基本的機器學習素養。
AI 輔助的網路安全工程師／威脅響應協調員
AI 不僅是檢測威脅的工具，還是一種新的攻擊向量；安全團隊必須將自動檢測與人類主導的策略和複雜的事件響應相結合。
核心任務：監督 AI 驅動的監控系統，調查和響應自動系統標記的複雜攻擊，調整和驗證用於威脅檢測的模型，設計防禦措施以應對 AI 驅動的對手。
關鍵技能：網路安全基礎知識、機器學習模型評估、事件響應、威脅情報、法規/合規知識。
AI 訓練與專業承包商（微專家培訓師）
許多 AI 系統需要人類標記的示例、專業知識或語言／文化專業知識來微調和監督模型，這導致了各種主題的自由職業和內部「培訓師」的出現。
核心任務：創建標記數據集，進行高質量標註，提供領域特定的修正，評估模型反應，幫助構建主題細化或檢索數據集。
關鍵技能：對專業領域的深刻理解（語言、法律、醫療編碼等）、標註/工具熟練度、質量控制實踐，以及能夠處理迭代反饋的能力。
這些新職位的出現反映了更廣泛的趨勢，許多新 AI 職位是混合型的，結合了技術流利度和人類領域專業知識、溝通能力及倫理判斷。隨著 AI 能力的進步，職位名稱和範疇將持續變化，這些角色是可能的短期結果，而非固定的長期職業。
（首圖來源：AI 生成）