「AI 會搶走我的工作嗎？」在過去的幾十年裡，這個問題常常被拿出來討論。直到2022年11月ChatGPT的推出後，給人們生活帶來的影響更大了，瞬間大家都馬上能夠使用並透過 ChatGPT 解決他們生活與工作上的各種問題，也讓這個話題比以往任何時候都更受歡迎。
現在看起來 AI 幾乎可以做任何工作取代人類 —— 撰寫程式碼、生成內容大綱、完成稅務表格、整理資料、做財務分析 —— 人類如何在未來保持職場競爭力？
事實證明，有些非技術性技能是人工智能無法模仿的。如果你在這個AI時代導航就業領域，你需要發展這些無形的技能。它們不僅會讓你在AI方面擁有優勢，而且還會增強你的整體工作表現和職業成長。
在這篇文章中，你將學到在AI時代與AI共事所需的技能、AI無法取代的技能，以及如何提升你的批判性思維技能，以在AI時代中保持競爭力。
目錄
- 與AI共存所需技能
- AI無法取代的技能
- 如何提升批判性思維技能
與AI共存所需技能
如果你在工作中使用AI工具，這裡有一些技能你需要以最大化這些工具的效能。
1. 好奇心
好奇心是一個人渴望並願意深入表面以學習新事物的慾望。
作為使用AI驅動工具的專業人士，這種軟技能幫助你分析工具生成的信息，並提出必要的問題以確定該信息是否可以幫助你實現你的目標。
例如，社交媒體經理可以要求ChatGPT為他們工作的公司類型（例如，SaaS、科技、律師事務所）擬定一個社交媒體策略。
然而，社交媒體經理不會原封不動地實施AI生成的策略。
相反，他們會深入基礎策略，弄清楚每個組成部分（社交媒體平台、帖子格式等）扮演什麼角色，以及如何定制它以符合公司的產品、目標受眾和目標。
智性好奇心幫助你以更多創造性的方式接近你的工作。你不會堅持過去有效的方式，你會離開你的舒適區，跳出框架思考，並提出解決方案 —— 有時是非傳統的 —— 比你之前嘗試的任何事情都更有效
2. 適應性
無論你所在的行業或你擔任的角色如何，快速適應變化的能力在你使用AI工作時也是必需的。
商業世界不斷進化，但一旦AI工具被編程，它就無法在沒有外部干預的情況下改變。因此，作為員工的你必須願意適應工作環境的變化，並根據需要承擔不同的責任。
適應性不僅給你嘗試新策略的機會，而且還展現了你的領導技能，展示了你的資源利用能力、分析能力和決心。這些都是招聘經理在潛在員工中尋找的品質。
3. 客觀性
關於AI的一個最常見的誤解是它本質上是一個客觀而公正的工作夥伴，擁有所有正確的答案。這與事實相去甚遠。
人類天生存在偏見，傾向於主觀真理。他們創造的AI工具也繼承了這種偏見。谷歌首席決策科學家Cassie Kozyrkov用「貓與非貓」的例子來說明這個陷阱。
假設一位AI專家創建了一個機器學習模型，用於確定這六張照片中哪些動物是貓，哪些不是。
從圖片1到圖片5，哪些動物是貓（與非貓）相當明顯。然而，機器學習模型將如何對第六張圖片進行分類，取決於AI專家是否認為老虎是貓。
我們都知道老虎屬於貓科，但它真的可以與圖片1、3和4中的動物相比嗎？它是一種不同類型的貓嗎？如果是，將它與家貓歸為同一類別是否正確？
答案取決於AI專家所相信的主觀真理。
在她文章「為什麼AI和決策制定是同一枚硬幣的兩面」中寫道：“AI不能為你設定目標 —— 那是人的工作，而機器學習的‘正確’答案通常在觀察者的眼中，因此為一個目的設計的系統可能不適用於另一個目的。”
如果在上述例子中，AI專家編程模型確定圖片6中的動物不是貓，從某種意義上說他們是對的
。但如果你，作為使用該模型的人，認為那個動物是貓，你也是對的。
Shipyard共同創辦人Blake Burch表示：“根據我們團隊進行的實驗，當結果可以是主觀的（藝術、寫作、創意生成等）或當一些錯誤是可以容忍的（數據分類），AI表現最佳。”
“當你需要某事百分之百正確時，只有在你有其他方式來驗證準確性，如代碼執行或進行人工回顧時，你才能依賴AI輸出。”
對於AI如何定義每個人都會同意的類別，從來沒有一個“正確”的方式。你選擇相信什麼並加以複製，取決於你自己。
4. 整體理解
整體理解是對整個系統各組成部分之間關係的理解。
在企業中，整體方法將組織中的每個部門聯繫起來，幫助他們作為一個團隊為實現企業的整體目標而努力。
如果您使用人工智慧工具，就必須了解您的工作如何使整個公司受益，並找出如何與其他團隊合作的方法，無論他們看起來與您相距多遠。
例如，要了解產品團隊和行銷團隊之間的關係以及他們的工作如何相互影響很容易，但要了解產品團隊和法務團隊之間的關係就比較困難了。整體理解可以幫助你建立這種聯繫。
正如來自 JobLens.ai 的 Brian Rhea 所說："人類非常擅長整體理解：我們能夠將看似不相關的資訊和經驗聯繫起來，從而得出有意義、有創意的見解。原因: 我們比人工智慧更善於從生活中反覆出現但又毫不相關的模式中吸取經驗教訓"。
專業建議： 在團隊中促進整體理解的一個好方法是使用 Notion, Trello, Asana 和 Slack 等項目管理和通信工具，在團隊間溝通和發布資訊。
5. 撰寫良好提示的能力
如果ChatGPT教給我們任何東西，那就是知道如何撰寫良好的提示對於我們從生成AI工具獲得的信息質量有著所有的區別。
幸運的是，新一代的生成AI工具允許你非常具體和創造性地使用你的提示。這增加了你獲得對你有用的信息的機會。
例如，假設你被任務解釋量子色動力學給中學和大學的學生。
你不用費神試圖將這個複雜的概念轉化為12歲的孩子能理解的東西，你可以問ChatGPT，並指定學生所在的年齡或年級。
所以不是“解釋什麼是量子色動力學”，你的提示可以是“我如何向一個中學生/12歲的孩子解釋量子色動力學？
你會得到什麼？
請注意 ChatGPT 將膠子和磁鐵相提並論。這是小孩子都能理解的。但如果讓 ChatGPT 向大學生或研究生解釋量子色動力學，你會得到以下結果：
請注意，這個答案更長，而且有更複雜的術語，如 "強子"、"漸近自由 "和 "大型強子對撞機"。但這不是問題，因為你將與對這一主題有更深入理解的人進行討論。
這裡的重點是 如果你想充分利用人工智慧工具，就必須知道如何寫出好的提示語。要盡可能具體和直接，並相應地調整你的提示，以獲得不同的結果。
AI 無法取代的技能
AI 或許在人類過去作為工作部分的某些事情上非常有效，但人類擁有一些 AI 無法取代的技能。這裡有一些這樣的技能。
1. 保持批判性思維
在 LinkedIn 工作列表的第一季度研究中，超過 564,000 個列表將“批判性思維技能”列為角色的要求。這表明了公司對員工良好思維能力的重視程度。
“優秀的內容行銷人員和銷售人員會批判性和創造性地思考，分享想法和意見，使用良好的判斷力，並做出明智、有根據的決策。”
儘管 AI 工具在分析數據方面具有超群的能力，但它們無法做出明智的判斷和決策 —— 這是商業、法律和醫學等不同領域所必需的技能。
例如，一家律師事務所可以使用先進的 AI 工具找到法律案件中相關的文件，但我們仍然需要人類法官和陪審團聆聽案件的事實並作出判決。
2. 同理心
AI 工具可以評估情況並對其做出回應。然而，人類必須找出最佳方式來向他人傳達這種回應，特別是在令人痛苦的情況下。
例如，醫生可能使用 AI 來識別掃描中的疾病，但他們不會通過機器人來通知病人癌症診斷的消息。
原因很簡單：AI 工具無法真正理解人類情感並適當地回應它們 —— 至少目前還不行。
然而，需要同理心的不僅僅是醫學領域。所有類型公司的客戶服務團隊也需要具有同理心的人。
"AI 驅動的客戶成功系統可以協助進行工單路由，但在處理敏感或緊急問題時，沒有什麼比人類的觸摸更好，" Undivided.io 的首席執行官 Seth Besse 說。
“在危機時刻，富有同情心的方法和量身定制的支持可以產生所有的區別。在客戶服務中追求卓越需要在 AI 的效率和人類互動的個人觸摸之間找到平衡。這種方法確保以關懷和有效性滿足客戶的獨特需求。”
儘管我們在情感計算方面取得了進展，但需要同理心的工作不會很快被外包給 AI。
3. 情緒智慧
情緒智慧是管理自己情緒和理解周圍人情感的能力。
在團隊中工作意味著你周圍有不同個性和情緒的人。由於AI本身沒有情緒，所以它幾乎不可能有效地理解，更不用說管理你和你團隊成員的情緒了。
談到情緒意識和敏感，LVBET的SEO負責人Dominik Maka闡述道，“AI很酷，但它能理解當你解決客戶一直在煩惱的問題時，客戶的那一聲如釋重負嗎？或者當團隊成員有一個突破性想法時，他們聲音中的那份興奮嗎？這就是同理心和情緒智慧的魔力。
“在我的旅程中，這一點一直是無價的，尤其是在導航不同的文化和市場時。雖然我全力支持AI及其奇蹟，但我們人類帶來了一種溫暖。這就像比較AI生成的歌曲和你能感受到藝術家靈魂的歌曲。”
無論是團隊領導幫助員工完成一個艱難的項目，招聘經理為一個角色找到最佳候選人，還是銷售人員試圖將潛在客戶轉化為付費客戶，情緒智慧對於成功都是必要的。
在團隊中，情緒智慧幫助你保持和平，促進創新，並提高生產力。
4. 人員管理
人員管理是聘用、培訓和發展員工的過程，以支持組織的使命，增加工作場所的生產力，並促進專業成長。當然，AI可以在招聘過程中篩選簡歷，列出任務和分配截止日期，但在實際領導和激勵員工方面，它的表現不佳。
成功的人員管理結合了創造力、創新和情緒智慧——這是人們通過經驗和時間發展出來的才能。
正是這種才能幫助人類領導者將任務委派給合適的個體，制定幫助員工完成艱難項目的流程，解決工作場所的衝突，並激勵團隊實現他們的目標。
5. 創造力
創造力（和創新）是我們擁有音樂、汽車、智能手機、搜索引擎和人工智能等驚人發明的原因。
當然，現在正在使用AI使這些產品更先進，但即便如此，這也是人類發明者所擁有的創造力的產物 —— 這是AI本身無法複製的。
一方面，AI是被程式化的。另一方面，創造力是自發的，需要想像力和靈感。
一個明顯的例子是內容創建 —— 許多行銷人員使用ChatGPT和其他生成AI工具進行。
根據我們的經驗。“雖然AI工具可以生成許多類型的事實內容，但它們難以反映真正的人類經驗。這種微妙之處，生活經驗、個人趣聞和過去情況中的智慧的無形價值，在AI生成的內容中仍是盲點。”
“你可以告訴它從某人做過或用過某事的角度寫作，但即使如此，它仍然是膚淺的，傾向於作出廣泛的概括。它缺乏人類的細膩，因為它不能像人類那樣體驗生活。”
6. 戰略思維
許多企業開始自動化他們的大部分行銷實踐 —— 這是合理的。這通常是成本效益高的，並為員工節省時間去做重要的工作。
然而，在自動化任何部分之前，人類員工必須自己創建整體策略。
例如，你可以告訴一個AI驅動的排程工具從週一到週五特定時間為你發送一條推文（或者是Xeet？）。然而，自動化這些推文可能只是更大策略的一小部分，該策略旨在分發內容、驅動流量並為公司生成合格的潛在客戶。
創建該策略不是AI的工作；這是員工必須應用批判性思維和他們獨特技能來制定計劃的工作，一旦執行，將促進業務增長。
4. 整體理解
整體理解是對整個系統中各部分之間關係的理解。
在商業中，整體方法將組織中的每個部門連接起來，幫助他們作為一個團隊朝著實現企業的整體目標工作。
如果你使用AI工具，了解你的工作如何整體上惠及公司並弄清楚如何與其他團隊合作是很重要的，無論他們看起來與你有多遠。
例如，很容易看出產品和市場行銷團隊之間的關聯以及他們的工作如何互相影響，但產品和法律團隊之間的關聯就難以看出。整體理解幫助你建立這種聯繫。
5. 撰寫好提示的能力
如果ChatGPT教會我們什麼，那就是知道如何寫好提示對於我們從生成AI工具中獲得的信息質量有很大的影響。
幸運的是，新一代生成AI工具允許你非常具體和有創造性地撰寫你的提示。這增加了你獲得對你有用的信息的機會。
例如，假設你被任務解釋量子色動力學（嘿，年輕的Sheldon粉絲！）給中學和大學的學生。
你不必為了將這個複雜的概念變成12歲的孩子能理解的東西而絞盡腦汁，你可以問ChatGPT，並指定學生所在的年齡或年級。
所以，你的提示不是“解釋量子色動力學是什麼”，而是“我如何向中學生/12歲的孩子解釋量子色動力學？
提問能力
當面對信息時，無論是你在網上偶然發現的文章還是在工作中給你的一條數據，對其提問。
從你已知的事實開始，確認你擁有的所有信息都是正確的。如果你在會議中，提問以確保你理解。如果需要，要求重複某些要點以確保你沒有遺漏任何事情。
發揮你孩童般的好奇心，對你擁有的信息提出很多開放性的問題。什麼？何時？在哪裡？誰？為什麼？如何？
考慮信息的來源。它值得信任嗎？為什麼它會帶有這些信息？它希望實現什麼目標？這些信息是否有超出這個來源所呈現的更多內容？
提問是驗證信息和避免做出錯誤假設和/或錯誤的好方法。
質疑偏見
對某些信息提問可以揭示出來源的偏見。
但你自己的偏見呢？
眾所周知，我們的喜好、不喜歡、信仰、經歷和偏好會影響我們在某些情況下得出的結論。雖然這並不總是壞事，但它是批判性思維的對立面。
要在無偏見的情況下做出結論，你需要退一步，挑戰你可能會做出的假設。問問自己：
- 我對這些信息是否有所假設？
- 我是否錯過了任何觀點或視角？
- 還有哪些變量/組件我尚未考慮？
- 我是否已從各個角度分析了這些信息？
如果你意識到你的認知偏見參與到你的決策中，你將需要將它們擱置並用全新的眼光（和思維）來評估信息。
尋求多元化的意見
多樣性不僅僅是在招聘過程中需要勾選的標準。它是批判性思維過程的一個不可或缺的部分。
思考和行動相似的人聚集在一起是正常的。在線上這種情況會更加激烈，因為社交媒體算法分析我們過去的互動，以提供符合我們個人信念的內容。
問題是：如果我們周圍的每個人都像我們一樣思考，我們的思維過程將變得僵化，當面對新的（更有說服力的）信息時，我們越來越不可能改變我們的信念。
詢問具有不同文化/種族背景、年齡、信仰體系和經驗的人的意見，可以幫助你獲得更全面、更包容的情況畫面。
你將能夠從不同的角度看待事物，這可能會影響你從可用信息中得出的結論。這不僅可以防止團體思維，還可以擴展你的知識。
注意： 如果你不確定如何獲得多元化的意見，可以先培養與與你不同的人的關係。與年齡比你大或小的人進行對話。在工作中，與不同團隊的人交朋友。
如果你是高級員工，可以和你的初級同事一起去吃午餐或玩遊戲。與不同類型的人交朋友使你在需要時更容易詢問他們的意見。
AI 不會取代你 —— 如果你擁有正確的技能
儘管人工智能在過去幾十年取得了進展，但它還沒有達到完全取代人類所有工作的階段。
擁有正確的軟技能，如批判性思維、情緒智慧、智性好奇心和創造力，可以幫助你在這個AI時代保留你的工作。
這並不意味著你不會在工作中使用AI。你可能會，但它不是取代你的位置，而是你將無法替代的軟（和硬）技能與AI工具的效率結合起來，以提供你可能做到的最好的工作。
