“智能 ”时代:就业迎来怎样的机遇?

如今,以人工智能为代表的新一轮科技革命方兴未艾,教育模式和社会分工发生了深刻的变化。 
 5月16日,习近平主席致函国际人工智能与教育大会。他指出,把握全球人工智能发展趋势,明确突破和主攻方向,培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才,对教育具有重要意义。 
 mission。  
 Guangxuan Kuote邀请三位学术和行业专家专注于“智能”时代的就业问题,如何看待和如何做两个方面,并联合探讨如何动员多种力量,深化教育改革,激活就业领域的泉水池。  
本期客人  
马明杰,国务院发展研究中心创新与发展研究部主任,研究员  
黄荣怀,北京师范大学互联网教育智能技术与应用国家工程实验室主任  
吴庆军,中国人民大学劳动与人力资源学院劳动关系系主任  
总就业人数不受影响太多了,但就业结构会发生变化。  
轻智能图书馆:人工智能的快速发展正在改变我们的生产和生活。 
今年的政府工作报告指出了情报的概念。 
对不起,人工智能对就业的挑战是什么? 
有什么新机会?  
黄荣淮:中国社会正处于转型期,以人工智能为代表的新一轮科技革命正在影响人们的日常生活。 
世界经济论坛发布的未来就业报告在2018年指出,该机器目前可以完成的任务时间是29,2022,预计在目前的总工作时间后达到42。 
可以看出,在智能和行业完全整合后,就业结构将发生巨大变化,需要出现更多新的权力集团。  
满足这一需求,教育部门也在积极响应。 
近日,教育部发布了关于2018年普通高校本科专业成绩和审批结果公布的通知。全国共有35所高校被授予首批人工智能新专业建设资格,并开始在专业调整中发挥积极的政策引导作用。  
吴庆军:为了评估人工智能对就业的影响,我们不仅要考虑增加或减少就业,但也影响劳动生产率,社会总产出,就业质量,就业结构和劳动技能。  
在人类历史上,没有任何技术创新导致大规模失业在整个社会。 
我们的研究发现,从长远来看,总就业不会受到太大影响,但就业结构会发生变化。 
人工智能确实对某些程序工作产生影响,但复杂的工作和非程序工作不会受到影响,但会创造新的机会。  
随着信息的快速发展技术,市场需求将促进人才培养体系的改革和创新。 
高校的人工智能课程和专业设置表明我们迈出了第一步,下一步将是推动经济和管理等其他学科的改革和创新。  
新技术和新商业模式的发展打破了传统工作
工业时代的岗位设计和职业规划已经在生产和服务领域产生了大量的新职业。 
背后的原因是社会分工正在发生变化,与数字经济相匹配的新型专业系统正在逐步形成。 
最近,人力资源和社会保障部正式发布了电子运动员,云计算工程和技术人员等13个新职业,成为中国未来发展的热点。 \\ n r \\ n 
马明杰:所谓智能可以理解为基于人工智能的新一代信息技术,广泛应用于各个行业,从而改变传统的工业形式和就业模式,促进更好经济和社会发展。 
目前,人工智能处于快速发展时期,对就业的影响将是一个渐进和逐步扩大的过程。  
实际上,工业的历史革命是一个不断取代传统劳动力并创造新工作的过程。 
纺织机械,蒸汽机和自动化技术等重大技术变革引发了失业恐慌,但新技术,新形式和新兴产业创造了更多的就业机会,而情报可能会延续这一趋势。 
虽然从长远来看人工智能有利于促进就业发展,短期内可能会对就业产生一些压力,因为求职者需要时间来转换劳动技能和个体差异。 
#n ##促进教育培训模式的重建  
轻型图书馆:有人认为中国的教育主要是基于吸收知识教育模式,人工智能需要深入开展学习,这对传统的学习模式提出了挑战。 
未来的人工智能可能会使毕业生在当前教育模式中的优势消失。 
这引发了对如何进行教育改革,促进人才培养的思考。 
您如何看待它?  
马明杰:随着中国经济的经济转型升级和高质量的发展,大数据和人工智能等新技术正在进行中知识结构更新速度越来越快,未来就业的不确定性明显提高。 
这要求工人具备更强的学习,适应和创新能力。  
目前,全国各地的大专院校在培训等关键领域进行了大量探索。目标,课程,教学方法创新,实践培训,教学人员和孵化资源。 
然而,人工智能时代所需的独立学习,批判性思维和创新潜力的培养仍然不足。 
传统的postforce能够掌握新技能以满足数字经济时代的就业需求的速度是当前就业的关键挑战。 
因此,中国的教育模式需要加快变革的步伐,以满足未来的就业需求。  
吴庆军:标题中的观点有偏见。 
目前,许多学校正在培养专业人才,大量的课程是技术或技能教育。 
但这不仅仅是中国特有的问题。世界各地的教育领域都存在这样的问题。  
为了适应第三次工业革命带来的产业结构和发展特点,人才培养要求更加专业化。 。 
未来,人工智能最严重的影响可能是这些专业和程序性工作。 
然而,许多大学已经开始教育
模型改革解决了这些挑战。 
在培训方法方面,它已从专业化转向全面的人才培养;在课程体系中,基于大量基础课程,增加了技术技能课程;在培养模式方面,它已经从专业思维培养出来,逐渐转向思维文化来解决复杂问题。 
。  
黄荣淮:基于知识和基于知识的学习是两种不同的学习方式。 
前者类似于吸收性知识教育,强调如何在训练中找到并记住答案,并且不需要过多地思考问题的来龙去脉。这是一个浅层次的学习。 
后者与连通学习理论一致,强调知识之间的联系,理解问题的背景,提出问题,并找到解决问题的方法。 
在内存存储和信息处理以及计算处理方面,机器已超越人类;但在解决复杂问题时,未来的机器很难超越人类。 
因此,从基本的生存性和创新的角度来看,学生需要从基于知识的转变为通过学习。  
在智能时代,两者之间存在着数字鸿沟。学生们。作为数字移民教师,如何管理数字土着学生与技术与教学的深度融合有关。 
我们可以尝试将学生的好奇心从单一的课堂教学扩展到项目学习,探究学习和其他各种情况;利用翻转教学弥补同质化教室的教学缺陷,满足学生的需求;优化信息化
环境提高学习效率。 
特别是有必要促进教育设备等行业的发展,增加对教学硬件的支持。  
在智力时代,求职者应该做些什么? r \\ n  
光明图书馆:人工智能技术的出现改变了就业结构。 
同时,新技术在推动新旧动能转化的过程中延伸了产业链,创造了许多新岗位。 
学生,家长,再雇员和企业家都在关注:数字时代将出现哪些新兴产业和新职业,以及他们应该为此做些什么准备?  
吴庆军:数字技术发展太快,难以准确预测哪些新职业和新职位的创建。 
将来,雇主需要培养两种能力,这样他们就不应该改变。 
首先是解决复杂问题的能力,而不是简单的专业技术能力;二是终身学习的能力,随着技术的发展保持学习状态。 
除了上述两种能力外,未来的企业家必须培养自我判断能力。 
创业的成功需要市场预判,管理和沟通技巧。 
我不建议年轻人盲目创业。在开展业务之前评估自己的能力非常重要。  
黄荣淮:目前,智能技术领域的人才供不应求,如人工智能和机器学习专家,数据分析师,信息安全分析师,用户体验和人机交互设计师,区块链专家等。 
目前,人工智能广泛应用于服务行业,如客户服务,销售,培训和发展岗位。 
此外,人机协作将成为未来的主要工作。
借助智能语音识别系统可以翻译口译员等服务方式,医生可以借助智能诊断系统对患者进行检查。  
未来就业报告在2018年指出,在2018年至2022年之间,所需劳动技能的平均转移是42;到2022年,至少有54名员工需要接受广泛的再培训和技能升级。 
因此,未来就业和创业的学生需要提高他们的数字生存能力。 
提高好奇心对学生来说非常重要,学习在冗余信息中探索事物本质的能力;提高学习能力可以适应社会发展带来的挑战和机遇;良好的自我控制对提高个人能力也至关重要。 
回应变革时期的软实力。  
马明杰:中国正处于转换新旧动能的过程中,技术创新正在迅速发生变化。准确预测非常困难。 
一些曾经活跃的新格式和新模型很快就会被市场证明是失败的。 
归根结底,创造新工作的主体是企业,它抓住机遇,创新并试图犯错误。 
总的来说,新技术和新产业的发展往往会造成人才缺口。 
例如,根据教育部,人力资源和社会保障部,工业和信息化部,2025年,新一代信息技术产业联合制定的人才发展规划指南,生物医学和高性能医疗设备,节能和新型
在能源汽车,新材料和机器人领域,人才缺口将分别达到450万,40万,103万,400万和450万。 
在快速变革的新时代,工人应该注意提高他们学习新知识的能力,提高他们适应新情况的能力和创新能力,使他们成为挑战。  \\ n 
协调多种力量,营造良好的就业环境  
轻型图书馆:就业不仅取决于就业人员的个人努力,还取决于整体的整合社会。 
为了应对人工智能时代的新需求,政府,学校和雇主如何不时地采取行动,利用这一趋势为大多数就业企业创造更好的环境? \\ n  
马明杰:一方面,我们必须加快中国教育体制改革。 
短期内,加强技术和职业培训以及政府对终身教育的支持,支持离职人员的再培训;鼓励各种形式的创业,例如支持零工作经济中的新工作,并改善跨部门的劳动力流动。 
从中长期来看,要注重培养学生的科学精神,创新思维和创新能力,从培训机制,课程体系,教学方法和考核方法等方面深化教育改革。 
另一方面,有必要打破限制企业创新,改进新产品,新形式,新技术标准,坚持宽容和审慎监管,营造鼓励创新和公平竞争的市场环境的制约因素。黄荣怀:除了重视智能技术的发展外,政府还加大了投入,重视人才培养。它还需要为城市建立一个智能的学习环境,充分利用公共场所设施,并为公民的终身学习提供保障。 
在社会治理中,也可以引入智能技术。
 

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