'人工智能的未來仍然難以預料，通過多樣化技能改善職業發展軌跡'
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本文由Rehoo團隊Tin原創，獨家發佈在今日頭條，無授權禁轉！(圖片來自網絡)
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我們越來越依賴人工智能（AI）來自動化我們日常生活中的各種事物，從發出提醒到重要工作任務的後續工作，再到調節家庭溫度。自動化已經開始接管制造業的工作崗位，隨著人工智能的爆炸式增長，數百萬人擔心他們的工作也可以通過足夠複雜的機器（或算法）來完成。
人工智能有許多好處，即節省時間，提高可靠性和安全性，但它也有缺點。人工智能可以將新的安全漏洞引入其他安全系統，並且實際上可以取代或取代數百萬曾被認為無法替代的白領工作。
那麼你應該考慮被AI驅動算法取代的前景嗎？如果是這樣，你有什麼方法可以證明你的職業生涯嗎？
高層視圖：AI即將來臨
讓我們從對AI未來的高級評估開始。人工智能將繼續推進，其速度將繼續加速到未來。在2040年，我們可以回顧今天的人工智能，就像我們無處不在的互聯網享受文化回顧1999年的互聯網一樣。
從本質上講，可以想象，有一天，遠在未來，自動化和人工智能將能夠處理幾乎任何人的責任。這更多的是人工智能接管何時完成的問題。幸運的是，到那時，人工智能將如此嵌入，如此強大，我們對資源的訪問幾乎是無限的，找工作可能不是什麼大問題。
但是，拋開那些科幻幻想，假設AI很快就會開始彌合藍領和白領工作之間的差距，這是切實可行的。自動化算法已經開始處理曾經被AI認為不可觸及的新聞，製藥，人力資源和法律領域的責任。簡而言之，您應該考慮AI將如何影響您的職業生涯。
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我們越來越依賴人工智能（AI）來自動化我們日常生活中的各種事物，從發出提醒到重要工作任務的後續工作，再到調節家庭溫度。自動化已經開始接管制造業的工作崗位，隨著人工智能的爆炸式增長，數百萬人擔心他們的工作也可以通過足夠複雜的機器（或算法）來完成。
人工智能有許多好處，即節省時間，提高可靠性和安全性，但它也有缺點。人工智能可以將新的安全漏洞引入其他安全系統，並且實際上可以取代或取代數百萬曾被認為無法替代的白領工作。
那麼你應該考慮被AI驅動算法取代的前景嗎？如果是這樣，你有什麼方法可以證明你的職業生涯嗎？
高層視圖：AI即將來臨
讓我們從對AI未來的高級評估開始。人工智能將繼續推進，其速度將繼續加速到未來。在2040年，我們可以回顧今天的人工智能，就像我們無處不在的互聯網享受文化回顧1999年的互聯網一樣。
從本質上講，可以想象，有一天，遠在未來，自動化和人工智能將能夠處理幾乎任何人的責任。這更多的是人工智能接管何時完成的問題。幸運的是，到那時，人工智能將如此嵌入，如此強大，我們對資源的訪問幾乎是無限的，找工作可能不是什麼大問題。
但是，拋開那些科幻幻想，假設AI很快就會開始彌合藍領和白領工作之間的差距，這是切實可行的。自動化算法已經開始處理曾經被AI認為不可觸及的新聞，製藥，人力資源和法律領域的責任。簡而言之，您應該考慮AI將如何影響您的職業生涯。
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人工智能並不完美
也就是說，AI不是一個完美的工具。人工智能和自動化在執行快速，可預測的功能方面要比人類好得多，但有一些關鍵領域AI傾向於掙扎，包括：
- 抽象的頭腦風暴和解決問題。如果問題很簡單並且很難解決，那麼人工智能可能比人類更好地解決問題。但是人類具有更優越的抽象思維能力。由於缺乏更好的術語，我們跳躍性思考，並且可以將新穎的想法應用於各種情況。因此，在可預見的未來，我們可能會成為更好的更具創新性的問題解決者。
- 人際互動。雖然有些團隊致力於開發可以複製基本人類互動的AI助手（甚至是治療師），但事實上人們更願意與其他人交往，至少在某些行業。例如，當您購買新房時，您將希望與合格的房地產經紀人進行真正的對話，當您遇到心理健康問題時，您會想要與人交談坐在你對面。因此，嚴重依賴人類互動的工作可能會受到一段時間的保護。
- 具有許多（或不可預測的）變量的情況。AI在具有堅定，牢不可破的規則的情況下表現最佳，並且規則越少越好。當你遇到變量越來越多的情況，或者當這些變量變得不可預測時，AI開始掙扎。因此，您走的管理鏈越高，AI就越不可能處理責任。
更換或置換？
您還應該考慮人工智能是否有可能真正取代您的工作，或者僅僅取代它。這裡的爭論雙方都有專家，不同的行業和不同的立場可能得出不同的結論。
擔心新技術的興起並不是一個新概念，數百年來，人們一直害怕失去工作。我們經常使用術語“luddite”來描述一個非理性地害怕（或不願意使用）新技術的人，但這個術語起源於一種描述紡織工人的方式，他們害怕紡織機器會使他們的工作變得無關緊要。我們以某種程度的幽默回顧這個工業化階段。我們知道大多數工人沒有被機器取代;相反，他們只是開始使用機器作為他們工作的一部分。
對於許多職位來說，這可能是不久的將來;而不是將整個職位和業務替換為機器，個人和組織將採用和整合AI。即便如此，如果你因為AI產生的壓力而擔心你的職業生涯的未來，你可以採取一些策略來證明你的職業生涯。
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我們越來越依賴人工智能（AI）來自動化我們日常生活中的各種事物，從發出提醒到重要工作任務的後續工作，再到調節家庭溫度。自動化已經開始接管制造業的工作崗位，隨著人工智能的爆炸式增長，數百萬人擔心他們的工作也可以通過足夠複雜的機器（或算法）來完成。
人工智能有許多好處，即節省時間，提高可靠性和安全性，但它也有缺點。人工智能可以將新的安全漏洞引入其他安全系統，並且實際上可以取代或取代數百萬曾被認為無法替代的白領工作。
那麼你應該考慮被AI驅動算法取代的前景嗎？如果是這樣，你有什麼方法可以證明你的職業生涯嗎？
高層視圖：AI即將來臨
讓我們從對AI未來的高級評估開始。人工智能將繼續推進，其速度將繼續加速到未來。在2040年，我們可以回顧今天的人工智能，就像我們無處不在的互聯網享受文化回顧1999年的互聯網一樣。
從本質上講，可以想象，有一天，遠在未來，自動化和人工智能將能夠處理幾乎任何人的責任。這更多的是人工智能接管何時完成的問題。幸運的是，到那時，人工智能將如此嵌入，如此強大，我們對資源的訪問幾乎是無限的，找工作可能不是什麼大問題。
但是，拋開那些科幻幻想，假設AI很快就會開始彌合藍領和白領工作之間的差距，這是切實可行的。自動化算法已經開始處理曾經被AI認為不可觸及的新聞，製藥，人力資源和法律領域的責任。簡而言之，您應該考慮AI將如何影響您的職業生涯。
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人工智能並不完美
也就是說，AI不是一個完美的工具。人工智能和自動化在執行快速，可預測的功能方面要比人類好得多，但有一些關鍵領域AI傾向於掙扎，包括：
- 抽象的頭腦風暴和解決問題。如果問題很簡單並且很難解決，那麼人工智能可能比人類更好地解決問題。但是人類具有更優越的抽象思維能力。由於缺乏更好的術語，我們跳躍性思考，並且可以將新穎的想法應用於各種情況。因此，在可預見的未來，我們可能會成為更好的更具創新性的問題解決者。
- 人際互動。雖然有些團隊致力於開發可以複製基本人類互動的AI助手（甚至是治療師），但事實上人們更願意與其他人交往，至少在某些行業。例如，當您購買新房時，您將希望與合格的房地產經紀人進行真正的對話，當您遇到心理健康問題時，您會想要與人交談坐在你對面。因此，嚴重依賴人類互動的工作可能會受到一段時間的保護。
- 具有許多（或不可預測的）變量的情況。AI在具有堅定，牢不可破的規則的情況下表現最佳，並且規則越少越好。當你遇到變量越來越多的情況，或者當這些變量變得不可預測時，AI開始掙扎。因此，您走的管理鏈越高，AI就越不可能處理責任。
更換或置換？
您還應該考慮人工智能是否有可能真正取代您的工作，或者僅僅取代它。這裡的爭論雙方都有專家，不同的行業和不同的立場可能得出不同的結論。
擔心新技術的興起並不是一個新概念，數百年來，人們一直害怕失去工作。我們經常使用術語“luddite”來描述一個非理性地害怕（或不願意使用）新技術的人，但這個術語起源於一種描述紡織工人的方式，他們害怕紡織機器會使他們的工作變得無關緊要。我們以某種程度的幽默回顧這個工業化階段。我們知道大多數工人沒有被機器取代;相反，他們只是開始使用機器作為他們工作的一部分。
對於許多職位來說，這可能是不久的將來;而不是將整個職位和業務替換為機器，個人和組織將採用和整合AI。即便如此，如果你因為AI產生的壓力而擔心你的職業生涯的未來，你可以採取一些策略來證明你的職業生涯。
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AI-Proofing：學會接受機器
你最好的選擇之一是學會接受AI，而不是試圖打擊或避免它。企業主將被鼓勵儘可能地將AI集成到他們的企業中，但是他們需要幫助才能做到這一點。如果你將自己定位為利用人工智能來使自己的職位更有價值，那麼你將會從AI中獲得更多的好處，而不僅僅是受到它的威脅。
您可以通過了解行業中嶄露頭角的AI應用程序，並更加了解其集成，從而使自己處於更有利的位置。在某些行業中，您甚至可以瞭解有關開發和修改AI系統的更多信息。如果您覺得自己的工作確實受到了威脅，您可以完全改變職業，學習開發和自己的AI系統。
AI-Proofing：融入AI挑戰技能
您還可以通過將更多技能融入到對AI具有挑戰性的工作中來證明您的職業生涯。有幾種方法可以假設這樣做。監督和管理角色需要處理許多不可預測的變量，有時需要進行抽象思考。人工智能系統傾向於與這些類型的責任鬥爭。
您還可以=學習當前角色的新技能或將行業更改為不太可能受自動算法威脅的位置。例如，您可以嘗試過渡到涉及更直接的人際互動的角色。
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我們越來越依賴人工智能（AI）來自動化我們日常生活中的各種事物，從發出提醒到重要工作任務的後續工作，再到調節家庭溫度。自動化已經開始接管制造業的工作崗位，隨著人工智能的爆炸式增長，數百萬人擔心他們的工作也可以通過足夠複雜的機器（或算法）來完成。
人工智能有許多好處，即節省時間，提高可靠性和安全性，但它也有缺點。人工智能可以將新的安全漏洞引入其他安全系統，並且實際上可以取代或取代數百萬曾被認為無法替代的白領工作。
那麼你應該考慮被AI驅動算法取代的前景嗎？如果是這樣，你有什麼方法可以證明你的職業生涯嗎？
高層視圖：AI即將來臨
讓我們從對AI未來的高級評估開始。人工智能將繼續推進，其速度將繼續加速到未來。在2040年，我們可以回顧今天的人工智能，就像我們無處不在的互聯網享受文化回顧1999年的互聯網一樣。
從本質上講，可以想象，有一天，遠在未來，自動化和人工智能將能夠處理幾乎任何人的責任。這更多的是人工智能接管何時完成的問題。幸運的是，到那時，人工智能將如此嵌入，如此強大，我們對資源的訪問幾乎是無限的，找工作可能不是什麼大問題。
但是，拋開那些科幻幻想，假設AI很快就會開始彌合藍領和白領工作之間的差距，這是切實可行的。自動化算法已經開始處理曾經被AI認為不可觸及的新聞，製藥，人力資源和法律領域的責任。簡而言之，您應該考慮AI將如何影響您的職業生涯。
圖片來自網絡
人工智能並不完美
也就是說，AI不是一個完美的工具。人工智能和自動化在執行快速，可預測的功能方面要比人類好得多，但有一些關鍵領域AI傾向於掙扎，包括：
- 抽象的頭腦風暴和解決問題。如果問題很簡單並且很難解決，那麼人工智能可能比人類更好地解決問題。但是人類具有更優越的抽象思維能力。由於缺乏更好的術語，我們跳躍性思考，並且可以將新穎的想法應用於各種情況。因此，在可預見的未來，我們可能會成為更好的更具創新性的問題解決者。
- 人際互動。雖然有些團隊致力於開發可以複製基本人類互動的AI助手（甚至是治療師），但事實上人們更願意與其他人交往，至少在某些行業。例如，當您購買新房時，您將希望與合格的房地產經紀人進行真正的對話，當您遇到心理健康問題時，您會想要與人交談坐在你對面。因此，嚴重依賴人類互動的工作可能會受到一段時間的保護。
- 具有許多（或不可預測的）變量的情況。AI在具有堅定，牢不可破的規則的情況下表現最佳，並且規則越少越好。當你遇到變量越來越多的情況，或者當這些變量變得不可預測時，AI開始掙扎。因此，您走的管理鏈越高，AI就越不可能處理責任。
更換或置換？
您還應該考慮人工智能是否有可能真正取代您的工作，或者僅僅取代它。這裡的爭論雙方都有專家，不同的行業和不同的立場可能得出不同的結論。
擔心新技術的興起並不是一個新概念，數百年來，人們一直害怕失去工作。我們經常使用術語“luddite”來描述一個非理性地害怕（或不願意使用）新技術的人，但這個術語起源於一種描述紡織工人的方式，他們害怕紡織機器會使他們的工作變得無關緊要。我們以某種程度的幽默回顧這個工業化階段。我們知道大多數工人沒有被機器取代;相反，他們只是開始使用機器作為他們工作的一部分。
對於許多職位來說，這可能是不久的將來;而不是將整個職位和業務替換為機器，個人和組織將採用和整合AI。即便如此，如果你因為AI產生的壓力而擔心你的職業生涯的未來，你可以採取一些策略來證明你的職業生涯。
圖片來自網絡
AI-Proofing：學會接受機器
你最好的選擇之一是學會接受AI，而不是試圖打擊或避免它。企業主將被鼓勵儘可能地將AI集成到他們的企業中，但是他們需要幫助才能做到這一點。如果你將自己定位為利用人工智能來使自己的職位更有價值，那麼你將會從AI中獲得更多的好處，而不僅僅是受到它的威脅。
您可以通過了解行業中嶄露頭角的AI應用程序，並更加了解其集成，從而使自己處於更有利的位置。在某些行業中，您甚至可以瞭解有關開發和修改AI系統的更多信息。如果您覺得自己的工作確實受到了威脅，您可以完全改變職業，學習開發和自己的AI系統。
AI-Proofing：融入AI挑戰技能
您還可以通過將更多技能融入到對AI具有挑戰性的工作中來證明您的職業生涯。有幾種方法可以假設這樣做。監督和管理角色需要處理許多不可預測的變量，有時需要進行抽象思考。人工智能系統傾向於與這些類型的責任鬥爭。
您還可以=學習當前角色的新技能或將行業更改為不太可能受自動算法威脅的位置。例如，您可以嘗試過渡到涉及更直接的人際互動的角色。
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AI-Proofing：讓您的職業多元化
無論你對未來的想法有多遠，人工智能的未來仍然有些難以預料。它可能會侵佔比我們原先想象的更多的工作，或者可能會成為一個完全可以忽視的威脅。無論哪種方式，您都可以通過多樣化您的技能組合來改善您的職業發展軌跡，並使您的潛在職業選擇多樣化。
例如，您可能會開始學習許多不同類別的新市場技能，即使它們不直接適用於您當前的職業。你也可以開始接受一小部分不同的側面延伸。這樣，如果您的任何收入流或技能受到威脅，您可以輕鬆過渡到其他方面。這種方法讓您擁有最大的靈活性。
你的工作可以被足夠強大的AI算法或機器取代，但是人工智能在未來肯定會變得更加複雜。如果你擔心自己職業生涯的未來，或者你只是想在未來幾十年內最大化你的潛力，那麼前面提到的策略都可以幫助你“證明”你的職業生涯，至少在你的能力範圍內。
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