技术:重新审视AI创造的就业机会

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我们可以利用自己特有的能力，人工智能对我们的工作方法、生活习惯和整体结果产生积极的影响。  

新员工角色的三大类

一般来说，我们把人工智能创造的新员工的作用分为训练者、解释者和支持者三大类。  

训练者

训练者一般从事数据科学工作，投入机器学习工程，积极构建人工智能系统。 同样的企业，培训者可能有很多不同的类型。 例如，特斯拉招募有机器人经验的流水线经理、机器人工程师、计算机视觉研究者、科学家和机器学习系统的专家。

团队内的技术专家非常重要，但培训者不一定是技术专家。 例如，具有市场营销背景和运营背景的人可以与数据科学家等技术专家合作确定和处理问题。    

其中，一位特殊的员工是人工智能人格训练者，他们对聊天机器人和智能虚拟代理进行了行动训练，现在很多企业都有这个岗位。 企业可以把这些处理方案活用于和顾客的交流等。 这需要非技术人员和工程师合作，使人工智能形成合理全面的行动习惯。

解释者

解释器是因为人工智能内置在非常复杂的系统和业务流程中而生成的。 所以，说明者必须证明人工智能本身，说明它是如何工作的，更普遍地说明开发中的系统产生的各种结果。

例如，在谈论自动驾驶时，人们不仅需要知道人工智能的部分，还需要知道环境条件、道路状况等，这有助于理解、调整系统，使其更有效地运行。 银行和顾客服务中心的数据观察者也回答了顾客关于算法决定的问题。 这些需要说明者发挥作用。

桃子

明明是真的

但是每天这些显然都要由uber和lyft等企业解决。 例如，有偏见的算法、歧视性的脸部识别系统最初可能不需要训练者过多考虑，但现在支持者必须根据情况提出建议，也可以在找到正确的应对方法之前停止人工智能系统。

支持者可以从事的部门有很多。 例如，为了满足供应链和产品的动态诉求，将机器人配置、调整到制造工厂的技术人员和没有驾驶汽车的后座的安全人员。

帮助员工和公司适应新的角色。

三把钥匙

可以看出，在这个日新月异的世界里，整个就业市场的迅速发展正在加快。 负责ai系统快速发展、管理的岗位层出不穷，ai创造了新的就业机会，改变了旧的。

facebook给了我们很大的启发。 它创造了数万个就业机会，使更多的人能够以更负责任的方式管理算法，参与实现预期结果的过程。 算法不能管理算法，所以需要人类管理算法。

ai人才争夺战和很多人最初想的有很大区别，第一，它涉及更大的范围。 第二，这些作用的影响根据行业、顾客、制度体制而变化。

几年前，业界领先的多个ai公司可能只关注ai培训人员。 但是现在他们正在努力迅速发展解释者、支持者这两个新作用。 但是我们在研究这些新岗位时发现公司面临的最根本的挑战之一是很多员工是新的，没有人受过同样的训练。 如何帮助员工和公司适应这些新角色，通过跟踪调查和分析发现需要三个事件。

关注更有经验的学习

如果采用以前流传下来的训练方法，一天大约会忘记80%的复印件。 怎样才能通过经验学习呢？ 实习是非常重要的做法。 因为实习中自己实践，可以全方位学习。

我们在一家大型飞机制造商受过有趣的训练。 通过ai和混合现实技术，我们给工人带了特殊的耳机，理解他们正在进行的工作，在全过程中提供指导，帮助他们更快地完成高技能的工作。

从个人学习到公司培训的转变

各公司应该把学习视为新的核心竞争力。 终身学习不仅是员工应该追求的东西，也应该是公司员工的核心。 因为将来根据特定的角色雇佣员工会变得困难，必须通过培训使员工更满足职场的诉求。

我们与石油公司合作，开发了新的钻井技术，采用可视化、ai、游戏等技术，为技术人员创造了各种钻井方法。 胃

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这些新事业对公司的迅速发展和人们的就业形态有很大的影响，必须从更大的范围内注意。

我们的研究表明，将来约10%的员工只能做人，约35%的员工可以自动化。 这部分员工通过机器、算法等实现自动化，另一半以上的员工可以扩张，这意味着自动化可以改善人类员工的方法，但相当需要人类。

根据最近吉森会议的数据，由于人工智能的投资，加拿大预计经济生产将增加160亿美元，同时有1.6万新岗位。 我们在世界各地看到同样的影响和趋势。

出现了新的职场，淘汰了一些旧的东西，很多事业以不同的方式转换是整个时代的背景。 我们应该做的是一边预测人工智能和其他技术给职场带来的变化，一边让人们为这些变化做准备。

回顾以前的技术浪潮，很难预料两三十年前，很多员工会受雇于各搜索引擎、网页设计、电子商务、社交媒体等领域。 同样，我们看到了ai给就业带来的挑战和机会。 我们需要做好准备，随着时间的推移继续创新，继续探索。