隨著人工智慧科技發展逐漸成熟,帶動多元的數位科技智慧應用的發生,例如,倉儲管理與配送自動化系統、商品辨識自助結帳、智慧看護機器人、陪伴機器人…等。對於產業發展而言,透過自動化、智慧化的機器人與人類之間的互動,人機協同的確能改善生產效率、提高生產力、優化客戶體驗、改變商業模式…等;對於企業營運而言,愈來愈多的企業內部管理活動也開始導入數位科技,例如,人力資源管理活動以人臉辨識取代識別證、使用員工上班時間數位足跡觀測異動率…等。
透過資誠PwC全球企業CEO調查報告(2018)得知,最有可能因自動化、智慧化而發揮破壞式創新的行業是銀行業、商業服務業,然而,雖然數位科技智慧應用的確會減少企業人力雇用,但根據PwC調查結果指出,全球僅有28%企業CEO表示有可能因自動化而大幅減少人力雇用,此舉顯示出,自動化、智慧化的機器人帶給企業營運與人力市場的最大挑戰,並非是機器人取代人類的工作,而是企業主如何在人機協同當中,取得兩者之間的最佳均衡點,以發揮產品營收最大化、服務價值最佳化之綜效。
因此,未來產業人才需求變化將視AI發展程度對於人機協同的影響而定。根據資誠PwC研究(2017)指出,AI科技未來的演變趨勢將朝向三階段(AAAI)發展:輔助智慧(Assisted Intelligence)→擴增智慧(Augmented Intelligence)→自主化智慧(Autonomous Intelligence)。
輔助智慧:純粹接收指令、完成任務、只做不學的機器,可更快、更好、自動完成重複性高、具有標準作業流程(SOP)、耗時的工作,是人類好幫手(機器輔助人類),例如:汽車GPS導航系統所提供的圖片資料。
擴增智慧:透過高速認知運算、大規模機器學習,以分析結果提供人類擬定決策的建議,猶如人類與機器相互合作,將開始改變人類工作本質(人機協同),例如:汽車共乘商業模式。
自主化智慧:可自主感知、理解環境資訊,不需人類的指令,便可自主行動與決策,工作由機器自主完成即可,無需人類介入(機器自主),例如:自駕車。
圖一、AI智慧演變三階段(AI→AAAI)
資料來源:PwC,工研院產科國際所整理(2018/10)
過去,透過輔助型AI為人類節省許多時間心力,快速完成SOP工作,但是,隨著AI自主能力愈來愈強,人機關係將有可能會由人機協同,逐漸走向機器自主的時代,除了可以預見AI自主化智慧所驅動的產業創新效益,將發展到無人全自動的極致化之外,屆時,人類與機器之間的角色關係將出現大變動,因此,可自主感知、分析、評估與決策的AI機器,促使我們需重新評估人機之間的互動關係與模式。
未來人類需要具備哪些工作能力以因應數位科技創新?透過產業趨勢觀察可以知道,未來將會著重於五種能力:科技應用與設計規劃能力、系統化分析與評估能力、思維邏輯與分析能力、複雜問題解決能力、主動學習策略與能力。而機器所扮演的角色將能夠大幅減輕相對於人類勞力吃重,又細瑣耗時的工作負擔,因此,原本需要熟練手工、刻苦閱讀、手抄書寫…等能力,將可交由機器完成,讓人類空出雙手、騰出時間,去做更需要系統規劃、思維邏輯與分析的事情,意即,與人力手動操作與管理相關的能力,其重要性將隨著數位科技愈趨成熟而下降。
美國麻省理工大學(MIT)體認到AI科技對於未來的全面影響,於2018年10月宣布耗資10億美元打造AI學院,預計於2019年9月開學。相較於以往大學各學院之間的學術藩籬,MIT AI學院的特色將著重於以創新運作機制來突破聘用大學師資的傳統思維,並將AI科技應用到所有學術科目,例如,AI學院所雇用的50個教職,有半數(25個)教職放在AI學院本身,專注於電腦科學研究,另一半數(25個)的教職,則由MIT其他五所學院聯合聘僱,此作法期望能打破各學院之學術本位主義的思考方式,讓AI科技思維灌輸到各學院之內,各個學院之間能夠協作創新,以幫助學生於雙科系、雙領域之間的跨領域學習與應用。
反觀台灣,為能提升台灣數位科技人才競爭力,以因應未來的數位科技智慧應用浪潮,於人才培訓上,需能掌握以下特點:以共創式協作平台,匯聚業界之智慧應用商業需求、學界之理論基礎解決能力,以群智群力的方式,讓優秀的AI科技智慧應用人才、理想的智慧解決方案能夠脫穎而出。除此之外,此平台亦可發揮工作媒合之效,若企業於此平台可覓得優秀的人才、團隊,亦可進一步洽詢受聘意願,如同讓人才、團隊於企業正式運作之前的實戰能力測試與驗收。
出處/經濟部人才快訊
來源:黃筱雯/工研院產科國際所研究員
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