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人工智能作为一项新兴的科技,在其向善应用方面需要应用者具备一定的胜任能力。然而,当前社会对于这些能力的理解和认知存在缺失,这也造成了很多非人工智能领域专业人士的使用困惑。事实上,过往的研究为我们回答这一问题提供了成熟的思路和方向。
文|汪严磊
中国技术经济学会神经经济管理专委会副秘书长,《科学画报》编委会人工智能专委会常务委员。
01.
人工智能应用的主角是谁
谁是人工智能的真正应用者?是计算机科学学者,还是程序开发工程师,抑或是深耕于产业发展的数字化专家?这些问题看似简单,却引发了不少人的深度思考。
如今,无论是在报纸杂志,还是在自媒体平台,我们看到与人工智能有关的人群主要是信息技术领域的学者和相关行业的技术人员。整个经济社会和行业市场存在一个共识:与人工智能息息相关的人更多是计算机技术的专业人士。事实上,人工智能作为一项具有代表性的新质生产力,其应用场景和用户需求越来越丰富。回顾这些场景和需求,有很多都来自千行百业和百姓生活。因此,普通大众所组成的群体,在人工智能应用中的力量不容小觑。但是,由于专业知识和技能背景的差异,他们需要有针对性的赋能才能更好地驾驭日新月异的人工智能技术和产品。
我们大致可以将人工智能的应用人群分为两类:行业人士和普通大众。他们所对应的应用场景也可分为行业生产和日常生活两大类。
行业人士对行业需求、运作机理及合规经营等具备十分完整的知识储备和专业见解。普通大众则出于对人工智能的兴趣和价值认同,自愿使用相关技术来改善日常生活。这两类人群所组成的群体是人工智能应用发展的重要驱动力量。然而,在助力他们高效使用人工智能方面,我们还需要注入更多的赋能手段,如专业教育、技能培训及开放活动等。为此,我们需要首先理解应用人工智能的能力构成。
02.
应用人工智能需要哪些能力
作为人工智能的应用者,我们应该做些什么来赶上这波技术红利呢?目前,市场上已经有不少关于人工智能的培训、认证和讲座。它们的存在很大程度上是为了鼓励行业人士和普通大众能够在各种场景中使用人工智能。然而,目前大多数课程都聚焦在高深的数学、复杂的编程和专业的工程内容上,这无疑引发了应用者的恐慌。其中,可能存在的问题就是人工智能应用者的能力组成不够明确。
能力,是人类承担特定工作所需的各类素质。20世纪80年代,美国哈佛大学心理学教授戴维·麦克利兰就提出用于描述人类能力的分层结构。同时,为了更完整地描述这些能力,他用了“胜任力”(competency)这一延续至今的专有名词。麦克利兰认为,胜任力由底层的动机和价值观念、中层的个性和行为风格,以及上层的知识和专业技能所组成。如今,我们普遍使用冰山模型来诠释这样的分层结构。其中,知识和专业技能是冰山的水面以上部分,其余两者则是水面以下更大的那一部分。
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虽然胜任力模型更多地被用于企业管理中,但是在人工智能应用的场景里,我们同样可以用该模型进行对应,其中就包括理念(对应动机和价值观念)、风格(对应个性和行为风格)和手段(对应知识和专业技能)三个层面。
在理念层面,作为应用者,我们需要清楚地理解人工智能能做什么和不能做什么。为了具备这些方面的理解和意识,我们应当知晓人工智能发展的历史脉络。因为在能力塑造中,对于技术发展史或思想史的学习有助于我们树立正确的思维观和价值观。人工智能作为一项强大的技术,只有合理的应用才能使其获得向善的发展。
在风格层面,我们需要养成良好的认知习惯,如尊重隐私、警惕风险、理性甄别等。这些风格和习惯的养成依赖于我们对人工智能应用过程中信息和数据流转基本原理的知晓。同时,理解各类技术和模型运作的大致原理也有助于我们与人工智能形成有效的协同与融合,以塑造人工智能应用时代的新行为模式。
在手段层面,我们需要明确人工智能技术或产品的具体操作方式和流程。作为一种专业的信息技术,人工智能的有效使用涉及计算机、网络、模型和其他相关软硬件的操作知识。其中,能够针对不同的模型提供合理的指令来获得希望的输出决定了人工智能应用的效率。这既需要培养一定的逻辑和语言能力,还需要掌握具体操作技能才能实现。
由此可见,应用好人工智能对每个人来说都是一次自我能力的综合提升。事实上,在人类文明的进程中,我们一直都身处这种技术变革所引发的适应和再适应过程。未来,随着我们在理念、风格和手段三大层面的提升,我们将越来越熟悉人工智能的秉性,并且与之高度融合以形成跨时代的新质生产力。
03.
为人工智能深度融合做好准备
人工智能的发展关系到全民的工作和生活方式。作为一种新质生产力(而非单一学科或技术),人工智能对社会的发展所起到的作用,既依赖于开发者对新技术、新功能的不断探索,也依托于我们作为应用者能够紧扣行业和生活需求进行有效运用。为此,我们需要改变自己的能力构成来适应人工智能赋能下的新社会。同时,人工智能也将为我们人类发展带来意想不到的推动。这种双向奔赴也正是人工智能向善发展的重要内涵。
*本文刊登于《科学画报》2025年第8期人工智能专栏,更多相关内容欢迎订阅。
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