沃顿教授:四类能力助应对AI冲击
沃顿商学院管理学教授伊桑·莫利克认为,单纯转向管道工、护士等动手职业未必能抵御人工智能冲击,个人应培养深度专业认知、广博知识面、审美判断力和主观能动性四类能力,以适应人工智能对工作内容和人才培养体系的影响。
驱动中国11月2日消息,沃顿商学院管理学教授伊桑·莫利克认为,面对人工智能对就业的影响,选择管道工、护士等被认为不易被自动化取代的动手类职业,未必能够长期抵御冲击;个人更需要培养深度专业认知、广博知识面、审美判断力和主观能动性四类能力。
据Business Insider报道,莫利克是关注人工智能能力边界及其对普通人工作方式影响的研究者,其新书《共存》提出,大模型迭代速度超过多数人的认知,应对人工智能发展的方向是学会与人工智能共存。这一观点意味着,个人当下掌握的很多能力,未来价值会持续下降,需要专注打磨人工智能难以复刻的特质。
在彼得·卡夫卡的播客栏目《Channels》中,莫利克与卡夫卡讨论了人工智能对工作、下一代职业选择以及传统人才培养体系的影响。针对“成为人工智能专家或选择不怕冲击的工作”的常见建议,莫利克认为作用有限。
莫利克表示,即使选择动手类职业,未来如果出现PlumBot 6000这类机器人,情况也会发生变化。他提到,机器人研究者的态度已发生转变,原本认为大语言模型与机器人属于不同领域、机器人研发难度极高,现在意识到两者之间存在打通可能。莫利克同时表示,未来走向难以准确预判。
在编程领域,莫利克认为变化最为剧烈。编程岗位正在发生变革,岗位总量未来可能增加或减少尚无法确定,但程序员工作内容会持续迭代。写出零错误代码的重要性,已经低于清晰构思需要搭建的目标。部分程序员的工作体验有所改善,也有人感到失落,这类岗位本身一直在演化。
莫利克在书中提出四种特质,认为至少能帮助个人建立部分优势。第一是深度专业认知,即深耕一个领域,依靠专业积淀形成优势;第二是广博知识面,即涉猎多个不同领域。他观察到,一些企业中出现程序员参与设计、设计师编写代码、市场人员起草商业方案的情况,跨领域知识越丰富,越有助于使用人工智能。
第三是审美判断力。莫利克认为,人工智能可以产出大量内容,个人需要具备筛选优劣的判断力,以避免成品质量粗糙。第四是主观能动性。莫利克认为,单纯“学会使用人工智能”这一说法意义有限,过去一些人工智能使用技巧正在失效。
莫利克将提示词工程与项目管理类比,认为重点不再是依靠特殊指令调用人工智能,而是清晰定义需求,包括产品目标、验收标准、测试方式、分阶段交付,以及要求人工智能提供多个方案供选择。
对于已有多年工作经验、具备阅历与审美能力的职场中年人,莫利克认为上述能力要求属于有利条件。对于刚进入职场的人,在人工智能能够辅助查资料和撰写文稿的环境中,如何培养相关能力成为难题。
莫利克认为,这一难题包含个体层面和现有教育培养体系两个层面。在个体层面,人类习惯将部分脑力工作交给工具,技术也被用于减少枯燥劳动。他举例称,洗碗机出现后,坚持手洗碗的人减少;类似地,人们也较少自己动手搅拌黄油。莫利克提到,其子女不再学习手写花体英文,他本人也不使用计算尺。
莫利克表示,难点在于分辨哪些能力可以交给工具,哪些能力需要保留。学生作业借助人工智能作弊,也被视为这一问题的体现。