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【拓墣专栏】AI 时代的创造力,微软、Google 都抢着要的人才要素是什么?

2024-11-02 206

“AI 可能是有 3 个大脑(指决策、预测、分类):可深度学习,凭深度学习就能让 5 成的人失业。”创新工场董事长李开复在近期的演讲直指 AI 对于就业市场的影响。

AI 技术与日俱进,导入领域也不断扩大,当然也为各产业带来不同程度的冲击与影响,若从拓墣统计的数字来看:AI 机器学习应用最大宗就是金融与资讯安全,占比 20%,其次是数位广告科技的 18%,前两大产业都与大量的数据息息相关,也成为 AI 最快、最容易切入的领域。

而如此庞大的产值占比是否意味着对原本的工作机会造成影响?无论是从应用别分布数据、或是近一年来媒体揭露的金融业裁员消息来看,AI 时代来临,首当其冲的不外乎是已经发展成熟的金融产业,海量的数据判读、预测、分析已经逐步能由 AI 取代,而受到最明显的冲击。

这是否也意味着 AI 时代的来临,我们都有可能被机器人所取代?

或许也不用这么悲观。

尽管许多工作机会因为 AI 技术的成熟而逐渐消失,新兴工作机会却同时正快速地增加,其中就以能掌握数据、分析数据,并且能从数据中找到商业价值的“资料科学家”、“资料分析师”一举成为职场的明日之星。

“资料科学家”、“资料分析师”的人力缺口究竟有多大?实际从 Linkedin 搜寻这两项职缺,全球就有近两万笔相关职缺讯息跳出。而根据微软的说法,台湾就有超过 10 万名的资料科学家职缺,然而目前却只有 1,800 多位的资料科学家,看到了这个缺口,而让微软开始进行资料科学家的认证培育计划。

那么,到底资料科学家、资料分析师需要具备什么样的条件?想要在一个 AI 盛行的新时代,三项基础能力是我们必须具备的:“程式语言能力”、“统计学知识”、“跨领域知识”(Domain Knowledge)。

程式语言能力

对于将资料导入实务应用的工作者来说,如何让 AI 按照需求行动将会是一门重要的功课,AI 的开发除了硬件能例外,背后也有着无数的算法与软件应用相搭配,才能让 AI 正确收集、理解、应用大量资料。

现在各家国际软件平台大厂所提供的开源框架(Open Source Framework),都是针对降低 AI 系统开发难度所推出,目的是要吸引更多应用开发伙伴一同加入,越大的开发者社群,就能将语言框架的结构设计更为完备、同时降低新人加入的门槛。

目前这些开源框架都是建立在既有高阶程式语言的基础上,以 Python 和 C++ 为主流。我们也可以从这些国际厂商的发展动向推估,AI 的时代来临将会推升学习 Python 和 C++ 等程式语言的重要性。

统计学知识的重要性

有了程式语言能力作为基础,处理数据及数据可视化的能力也是不可或缺的。

而上述的数据处理能力正是建构于统计学的知识,将大量资料变成更有价值的资讯。

统计学概念在机器学习上也扮演相当重要的角色,因为现在的AI系统其实都是透过模拟人脑的架构进行学习,利用输入大量 Data 的方式,从中统整出一套规则,因此专门应用于大量数据处理与回归分析的统计学自然不可或缺,透过机器学习让 AI 得以提升模预测精准度,并不断借由不同算法自我提升。

关键的 Domain Knowledge(跨领域专业知识)

具备了工具使用的能力后,累积跨领域的专业知识,将是 AI 时代中,能否成为抢手的资料科学家关键环节,毕竟只懂数字、但对需求产业不理解,也无法在该领域中发生作用,如同一个文字运用能力顶尖的工作者,如果对于时尚产业完全不理解,也难以写出关于时尚产业的优秀文章。

因此,除了分析数据的统计学知识,并利用程式语言作为辅助工具外,了解个别产业的专业知识,进而能以切中要害的命题、资料分类,灵活地解析数据或判读资讯,才能从中找到真正的商业价值。

最终,创造力也是不可或缺的一环

工具、知识皆能掌握后,创造力也会是资料科学家不可或缺的要素,资料的累积与分析经验,固然将成为判读数据资讯的重要依据,但从不同的面相出发并透析出更为难解的资讯,也是资料科学家或分析师得以出类拔萃的重要指标。

包括产生全新的特殊命题与分类、从新颖的角度切入与解读数据,进而产生全新的商业价值,并让 AI 能借此跨入全新的领域,也将是资料科学相关工作的重要特点。

(首图来源:Flickr/A Health Blog CC BY 2.0)


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2019-03-19 13:31:00

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