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早在2016年，人工智慧領域的幾位傑出人士撰寫了一份關於人工智慧在未來100年將如何影響人類的報告（https://ai100.stanford.edu/2016-report）。作者們提出了一種在當時被認為令人震驚的關於未來工作的觀點。他們表示，人工智慧將取代的是任務，而非工作崗位。近十年過去了，這一觀點在很大程度上似乎依然成立。
然而，職場正在發生變化。職場中智慧代理型人工智慧的興起意味著一種新型的職業靈活性正在形成，這種靈活性將機器的自主性與人類的判斷力相結合（https://transmitter.ieee.org/what-is-agentic-ai/）。
在此，IEEE會員Saptarshi Ghosh、IEEE高階會員Eleanor Watson和Arpita Soni，以及2024年IEEE主席Thomas Coughlin將探討職場中的智慧代理型人工智慧將如何塑造職業發展，以及專業人士可以採取哪些策略來適應這種變化。
在未來十年，智慧代理型人工智慧將以哪些具體方式顯著增強專業人士的能力呢？
Ghosh：“智慧代理型人工智慧擅長在極少的人工監督下執行復雜的多步驟任務。這些系統能夠維持長期目標，管理複雜的流程，並隨著時間推移跟蹤進展，同時持續適應不斷變化的情況。人工智慧代理能夠獨立執行，使專業人士從對日常流程的持續監督中解脫出來，讓他們能夠專注於更具高價值的戰略活動。”
職場中人工智慧的自主性日益增強，職業發展專案應如何隨之演變呢？
Watson：“職業發展必須與時俱進，跟上人工智慧的發展速度。首先，職業發展專案應專注於培養創造力、情商和批判性思維等獨特的人類技能。這些專案還需要支援終身學習，而不僅僅是偶爾獲得的一些證書。
跨學科培訓是另一個關鍵方法。例如，市場營銷專業人員可以從學習資料分析中受益，而工程師則可以研究人工智慧倫理。這種交叉培訓確保專業人員能夠勝任將人類判斷力與人工智慧驅動的見解相結合的工作。這樣一來，專業人員就能作為與人工智慧緊密結合的戰略合作伙伴，繼續發揮重要作用。”
專業人士需要培養哪些獨特的技能或能力，才能與智慧代理型人工智慧系統高效協作呢？
Soni：“職業發展專案應該強調並專注於與人工智慧系統的協作，尤其要注重整合並提升人工智慧素養。專業人士仍需要接受資料分析、問題解決和需求分析等技術方面的培訓，以輔助人工智慧發揮其能力。”
關於自主性人工智慧在職場中的作用，您最常看到的誤解是什麼？企業又該如何澄清這些誤解呢？
Coughlin：“最大且最危險的誤解在於認為人工智慧能夠替人思考。人們需要培養批判性思維能力。批判性思維至關重要，同時，能夠識別出人工智慧何時犯錯的能力也同樣重要。”
對於職場中人工智慧的使用日益增加，你有什麼擔憂？
Watson：“人們越來越擔心演算法管理，即人工智慧系統越來越多地控制和支配職場活動，這可能會削弱員工的自主性。企業必須謹慎避免將工作‘機器人化’，或無意中篡奪人類的代理權。相反，引入人工智慧的方式應該是增強和支援人類的決策，而不是取而代之。
企業可以透過公開討論人工智慧的侷限性、潛在錯誤以及人類監督的必要性來解決這個問題，這也能建立起符合實際的期望和信任。
瞭解更多：Peter Stone領導了撰寫2016年釋出的AI100報告的團隊。這群研究人員試圖預測人工智慧在未來一個世紀將如何影響人類、社群和社會。他在最近為《IEEE智慧系統》（IEEE Intelligent Systems）撰寫的一篇文章中對這些預測進行了反思。”
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