研究人類與人工智能交互的專家表示，隨著人工智能(AI)技術變得越來越復雜，未來IT專業(yè)人士將需要提高軟技能，使他們比人工智能更有優(yōu)勢。

美國馬里蘭大學商學院的一份調(diào)查報告表明，人工智能已經(jīng)在從事一些日常工作，并將創(chuàng)造對具備“人事管理、與他人合作、情商和談判等技能”工作人員的需求。

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馬里蘭大學市場營銷學教授Roland Rust說：“每個人都將或已經(jīng)與人工智能技術進行合作，關鍵是要認識到與人工智能合作至關重要。人類必須意識到人工智能具有的優(yōu)勢，最好不要與其在這方面進行競爭。與之相反，人類應該專注于他們天生擅長的技能，即人際交往能力。工作人員應培養(yǎng)與人工智能交互所必需的技能，并委派人工智能實施最適合的工作。”

像其他領域的工作人員一樣，技術專家將看到他們?nèi)〉贸晒Φ姆绞降霓D(zhuǎn)變，經(jīng)常撰寫有關人工智能文章的貝恩公司業(yè)務經(jīng)理Megan對此表示認同。

Beck說：“就像工業(yè)革命使體力勞動實現(xiàn)自動化，降低人類力量的價值卻提高人類認知的價值一樣，人工智能現(xiàn)在正在重塑這種景觀。如今，人工智能正在使諸如數(shù)據(jù)處理之類的認知任務實現(xiàn)自動化，這意味著這些認知任務的價值越來越低，而諸如創(chuàng)造力和情感理解之類的更高層次的任務卻越來越受到重視。”

人工智能與感覺經(jīng)濟的興起

Rust的研究將人們對技能的需求變化描述為他和他的團隊所稱的“感覺經(jīng)濟”的興起。研究人員研究了美國勞工部關于數(shù)百萬名工作人員從2006年到2016年的調(diào)查數(shù)據(jù)。研究人員發(fā)現(xiàn)，他們所描述的感覺任務或是思考的任務正在快速增長。他們還發(fā)現(xiàn)，薪酬增長與感覺和思考工作的增長相一致。

Rust說：“需要常識和直覺的工作技能起初將會很安全。不過，在一段時間之后，即使是這樣的技能也將由人工智能來實現(xiàn)，到那時，具有感覺技能的情感和同情心才是差異化因素。一般來說，人類的工作接觸的人越多就越安全。管理和人際溝通是人們需要尋找的工作崗位特點。”

調(diào)研機構Gartner公司人力資源業(yè)務主管Rose McRae說：“當我們考慮不會受到人工智能影響的技能時，我們想到的是一個比感覺技能更廣泛的類別，我們稱之為社會創(chuàng)意。這些都是人工智能真正難以完成的任務的技能，比如同理心，還有創(chuàng)造力、策略制定以及即興發(fā)揮。”

Gartner公司的調(diào)查與馬里蘭研究中心的調(diào)查相呼應。McRae說：“事實上，2018年63%的招聘職位是針對過去五年中四分之一以上的技能發(fā)生了變化的職位。特別是，工作正朝著需要更多社會創(chuàng)新技能的方向轉(zhuǎn)變。隨著人工智能學會更多的技能，我們希望這種趨勢一直持續(xù)到未來。”

McRae建議說，“如果IT人員展望其未來的職業(yè)生涯，現(xiàn)在就要問自己一些關于工作的問題：做的哪些工作是重復性的，或者是基于明確的決策規(guī)則的?如果人工智能可以完成這些工作，還能做什么?在自己的工作崗位上，會更專注于不那么容易預測的任務嗎?可能會花更多的時間處理人工智能的工作，能完成這個過程嗎?能夠在戰(zhàn)略會議上花更多的時間，還是和團隊合作?回答這些問題將有助于IT人員想象當前職位的未來發(fā)展，以及現(xiàn)在是否有需要發(fā)展的技能。”

McRae建議在工作、學習甚至是愛好中積極獲得創(chuàng)造力。他說，“研究表明，創(chuàng)造的最大因素不是天生的能力，而是需要有規(guī)律地進行創(chuàng)造。”

Tractica公司首席分析師Mark Beccue表示，人工智能最終也會以復雜的情商為目標。

Beccue說：“人工智能(尤其是深度學習)可以利用數(shù)字捕獲的數(shù)據(jù)來學習同理心?，F(xiàn)在有一些對話式人工智能公司專注于客戶服務、輔助駕駛技術、自動駕駛汽車、客戶體驗和銷售，正在開發(fā)具有情感分析和情感識別技能的虛擬數(shù)字助理。工作人員可以從以前的經(jīng)驗中發(fā)展情商。”

就現(xiàn)在的工作而言，Beccue認為專注于收集和處理數(shù)據(jù)的工作機會很少。他說，“如果人們的工作主要是關于信息的常規(guī)處理，那么最好另謀高就。人們需要專注于提高非線性思維能力和抽象思維，即在無關概念或想法之間建立聯(lián)系的能力。大多數(shù)人經(jīng)常同時使用線性和非線性思維，但傾向于一種思維方式勝過另一種思維方式。自然而然地被線性思維所吸引的人員面臨風險最大，因為他們將始終傾向于讓他們利用這種思維的角色。我認為將看到越來越多的教育資源幾乎完全集中在非線性思維上。”

在未來，人工智能將要做一些人類目前擅長的工作，人們需要采取哪些實際步驟得以應聘?

貝恩公司的Beck認為，IT專業(yè)人員應該專注于創(chuàng)造力、說服力和領導力等技能，想要證明自己未來職業(yè)生涯的員工應該投資于人工智能難以模仿的技能上。

McRae說：“不要專注于學習一種技術，要專注于發(fā)展適應新技術的能力。在短期內(nèi)，某些工作將需要特定的技術，如果人們要在該領域中尋求工作崗位，則學習該技術可能很有意義，但長期來看，技術的變化和發(fā)展速度非?？?，因此善于學習新技術是極其重要的技能，也是管理者希望員工具備的一項技能。”