在当前时代，生成式人工智能技术引发了广泛的讨论。这一技术对就业岗位的深远影响，以及随之而来的风险和机遇，成为了公众关注的中心议题。
AI对就业岗位的冲击
数据显示，未来60%至80%的就业岗位将受到生成式AI的显著影响，这一比例令人咋舌。麦肯锡的最新调研揭示，38%的企业首席执行官及48%的首席人力资源官认为，技术短缺将成为未来最大的风险。这一观点暗示，众多职位可能面临被AI替代的威胁，尤其是那些高度重复且规律性强的岗位。这些岗位的从业者通常缺乏应对AI挑战的技术能力，一旦失业，他们及其家庭将面临极大的困境。与此同时，对高端职位的需求将上升，这些职位往往需要跨学科的知识和团队合作能力，预示着就业结构将经历一场重大变革。
各机构及个人需直面此问题，并深入探讨增强自身职场竞争力的策略，以便更好地应对AI技术迅猛发展的时代潮流。
机构的持续学习能力重要性
超过七成的高管普遍认为，持续的学习能力将成为未来最为关键的十项任务之一。面对技术迅猛发展的背景，机构亟需更新知识储备、掌握前沿技术，以适应时代的发展。以科技公司为例，它们需持续培训员工掌握新的编程算法，以应对AI技术的更新需求。同样，对于制造业等传统机构，也需探索如何将AI技术融入生产流程的优化之中。
若机构无法保持持续的学习能力，便难以在激烈的市场竞争中站稳脚跟。为此，机构必须构建一套高效的学习体系，并将必要的资源投入到员工培训等领域。
人类判断力依然关键
芝加哥大学Booth商学院院长马达夫·V·拉詹指出，在机器提供反馈、人类进行整合与判断、选择最优方案的过程中，人类的判断力显得尤为关键。尽管人工智能能够提供海量的信息和建议，但最终的决策仍需人类根据自身经验和价值观进行独立判断。以医疗领域为例，AI能够提供疾病诊断的建议，然而，决定治疗方案的关键还是医生的判断力。
人们需重视提升自身判断力，而非过度依赖人工智能。在教育等关键领域，此观点尤需关注。在人工智能时代，如何增强人类判断力，已成为一个亟待研究的焦点问题。
AI在教育领域的作用及风险
人工智能在教育领域中展现出正面影响，例如它有助于更精准地监测学生知识掌握水平，迅速识别学生遇到的难题，并有助于促进教育公平，实现资源的更合理分配。但不同地区获取资源的差异可能加剧不平等现象。比如，发达地区学校的学生能够更有效地利用AI进行学习，而偏远地区的学生则因缺乏相应资源而受限。此外，AI的应用还可能引发数据安全和个人隐私问题，并可能增加学术不端行为，诸如抄袭和捷径行为等风险。
教育机构在应用AI技术时，如何实现利益与风险的平衡？既要确保AI在教育领域的正面效应得到充分发挥，又要妥善处理与之相关的潜在风险。
AI带来的相关伦理法律问题
欧洲地区在应用AI工具方面面临更多限制，涉及隐私保护、知识产权等方面的风险。以训练大型AI模型为例，需搜集大量数据，而在基于原始数据生成新内容时，所有权归属问题复杂。同时，在学术领域，判断生成式AI何时构成篡改或抄袭颇具挑战，现有的检测工具亦存在可靠性不足的问题。
那么未来该如何制定完善的法律法规来规范AI的发展？
高等教育行业对AI的态度
安德里亚·西罗尼指出，高等教育界普遍对人工智能持积极态度，尽管AI带来了显著影响，但并未引发根本性的变革。以商学院为例，其核心任务是教授学生如何运用AI工具来提升业务决策质量。此外，博科尼大学在去年设立了涵盖跨学科背景的人工智能硕士学位，然而，将AI的专业技能和知识全面融入全校，实现跨项目的整合却面临重重困难，甚至有时会遇到教职工的反对。
高等教育机构在面临内部阻力等挑战时，应如何主动接纳AI技术的进步？这一问题引发了广泛的关注，值得众人共同深入讨论。欢迎各位在评论区留下您的见解，并请各位读者点赞并转发本篇文章，以促进知识的传播。
