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當(dāng)公司提出“無論你是什么崗位，都要加強(qiáng)對(duì)AI的使用”的時(shí)候，個(gè)人應(yīng)該怎么應(yīng)對(duì)？

當(dāng)我們?cè)诮o不同的公司做AI項(xiàng)目咨詢的時(shí)候，幾乎每個(gè)公司的主管或HR都會(huì)問同樣的問題：現(xiàn)在AI的發(fā)展這么快，我要怎么把非產(chǎn)研的同學(xué)們也都培養(yǎng)一下，大家能更好地使用AI，提升工作效率？

由于這個(gè)問題提出頻繁，也促使我們?nèi)ニ伎迹涸贏I時(shí)代，當(dāng)公司提出“無論你是什么崗位，都要加強(qiáng)對(duì)AI的使用”的時(shí)候，個(gè)人應(yīng)該怎么應(yīng)對(duì)？有哪些必備技能和認(rèn)知是需要補(bǔ)齊的?；诖?，我們做了一些調(diào)研，在此和感興趣的朋友做一個(gè)分享。

一、公司的需求是什么？

當(dāng)公司談到“我們希望員工AI能力能有所提升時(shí)”，背后的潛在訴求是什么？掌握AI的技術(shù)原理？了解AI技術(shù)的前沿發(fā)展？根據(jù)我們和公司主管或HR的交流，其實(shí)都不是。

公司的本質(zhì)的需求還是“提質(zhì)增效”。

引用一位高管的原話：“我希望提升員工的AI敏銳度，這樣工作可以完成得更快、交付質(zhì)量更高?！彼?，AI的理論、技術(shù)掌握并不是重點(diǎn)，公司更期待的是“人+AI → 工作產(chǎn)出”的效率鏈。

二、產(chǎn)出導(dǎo)向的“AI敏銳度”

那么，如何能讓這個(gè)問題得以解決？我們查閱了相關(guān)的研究，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外的主流觀點(diǎn)可以總結(jié)為以下這個(gè)“三層次”。

第一層：對(duì)AI的正確認(rèn)知

正如吳恩達(dá)在AI for everyone里所說的，AI和人類目前在職場(chǎng)上其實(shí)并不是“替代”的關(guān)系。因?yàn)槿四芡瓿傻氖恰癑ob”，而AI能處理的只是“Task”，所以與其說是AI會(huì)替代人，更不如說是互補(bǔ)和協(xié)作的關(guān)系。

另外，發(fā)表在《Science》雜志上的研究文章Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence也提到，目前LLM能處理的工作有它的邊界，并不是所有的工作任務(wù)都擅長。

這篇文章將工作任務(wù)分為兩類：一類是在AI能力范圍內(nèi)的任務(wù)，另一類是在AI能力范圍之外但對(duì)于人類可能相對(duì)容易完成的任務(wù)。

這兩類任務(wù)的難度相近，但基于任務(wù)屬性的不同，一類在AI能力范圍內(nèi)，另一類對(duì)于AI來說較為復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性。然后研究發(fā)現(xiàn)，AI擅長的任務(wù)是創(chuàng)造性任務(wù)。

例如，在某個(gè)尚未受到足夠關(guān)注的特定市場(chǎng)或運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域提出10個(gè)創(chuàng)意點(diǎn)子，此類任務(wù)是AI擅長的，因?yàn)樗婕暗絼?chuàng)造力的工作。然而，AI不擅長的任務(wù)是基于詳實(shí)數(shù)據(jù)和訪談給出一個(gè)準(zhǔn)確答案，即需要根據(jù)這些數(shù)據(jù)指向一個(gè)正確答案的任務(wù)。

因此，從職場(chǎng)人的角度，我們需要對(duì)AI的“邊界”和使用條件有清晰的認(rèn)知——知道什么樣的工作是適合AI來做的，什么樣的工作還是得自己上；并且能判斷和選擇使用合適的AI工具來完成對(duì)應(yīng)的工作。

第二層：人機(jī)協(xié)作技能

有了清晰的認(rèn)知，那么在真正的人機(jī)協(xié)作中，個(gè)人確實(shí)需要一些實(shí)操技巧來讓LLM能更好地產(chǎn)出結(jié)果。這部分的能力主要以“提問為主”，即：?jiǎn)T工知道在什么樣的工作場(chǎng)景中用合適的方法向LLM獲得最佳的結(jié)果。這部分通常分為三類：

• 對(duì)提示詞通用模版的掌握程度：是否提示詞通用模版中各個(gè)模塊的設(shè)計(jì)技巧，如“角色、任務(wù)、要求”等。
• 掌握提示詞的進(jìn)階技巧：如Few shot，COT等等，并能正確高效地使用。
• 對(duì)常用的工作場(chǎng)景，如寫作任務(wù)、創(chuàng)意生成、方案產(chǎn)出等，能通過LLM獲得好的產(chǎn)出。

第三層：“人”的底層能力

關(guān)于人機(jī)協(xié)作的研究中，還有一個(gè)很有趣的發(fā)現(xiàn)，就是關(guān)于“能力的遷移和重塑”。研究者發(fā)現(xiàn)，由于有了AI，過往我們?cè)诼殘?chǎng)中看中的一些“技能”，如：寫作和表達(dá)、excel能力等，并不是那么重要了，因?yàn)橛辛薃I這個(gè)工具，人和人在技能上的差距在逐步變小。反而是在這些技能之下更“深層”的職場(chǎng)軟實(shí)力，會(huì)變得更重要。比如：

• 分析和判斷能力：與AI的合作過程中，個(gè)體要扮演判斷者的角色，能在AI協(xié)作中判斷出值得進(jìn)一步探索的答案和方向、哪些并不值得去做，等等。
• 目標(biāo)解構(gòu)能力：當(dāng)面對(duì)復(fù)雜任務(wù)時(shí)，個(gè)體能有效拆解和重組任務(wù)，來確定哪些是AI介入的task，哪些是人類自己需要發(fā)揮的。
• 創(chuàng)造力：AI的創(chuàng)新力往往局限于細(xì)節(jié)內(nèi)容的生成，如生成10條創(chuàng)新的文案、生成10種不同的營銷策略等……但是，在大方向上的突破和顛覆，依然還是要靠人類自己的努力思考和創(chuàng)新。因此，創(chuàng)新力也是在AI時(shí)代中，個(gè)人需要的核心底層能力。