Fähigkeiten vs. KI -Fähigkeiten | Auf Knowledge Science

Publish untersucht die Fähigkeiten, die für die effektive Arbeit mit KI erforderlich sind und sich hauptsächlich auf Verbraucher von KI -Systemen konzentrieren. Im folgenden Textual content werde ich das analysieren KI -Fähigkeiten für den Rahmen für den Geschäftskompetenz entwickelt von Das Alan Turing Institutezeigen, wie die Fundament des Rahmens in zeitlosen Fähigkeiten verwurzelt ist, und empfehlen Sie Bereiche für Upskilling bei nicht-technischen Personen.

Mein Eindruck ist, dass wir in die globale Pandemie des Hörensagens eingetreten sind, indem wir Schlagzeilen und 1000-charakter-long-ai-generierte Zusammenfassungen (oder so viel wie LinkedIn zulässt) zu Themen, die uns alle betreffen.

Meinungen stapeln sich über die Zukunft des Arbeitsbereichs und der Themen wie Bildung, Sicherheit oder sogar menschliches Aussterben in der KI -Ära. Leider oft durch die neuesten, nicht peerbewerteten Forschungen, die oberflächlich rot und verstanden wurden. In einigen Fällen ist Verständnis nicht einmal das Ziel, für das man seine Funktion optimieren möchte. Ziel ist es, Hunderte oder Tausende von Likes zu verdienen und Dutzende neuer Anhänger zu erhalten.

Panem et Circens sind mit jeder neuen Feed-Aktualisierung erhältlich, frische (fehl-) Informationen serviert, sodass wir unsere graue Substanz nicht einbeziehen müssen, um die „Wahrheit“ zu finden. Was auch immer das heute bedeutet, wenn Grundlagenforschungsbemühungen an KI ausgelagert werden, und die intestine genug Wahrheit schleicht sich langsam dazu, ein neuer Customary zu werden.

Trotzdem fordert der Markt, dass wir eine richtige Reihe von…

KI -Fähigkeiten

Für die meisten von uns, die eng mit KI -Entwicklungen zusammenarbeiten, erkennen wir, dass Menschen, wenn wir aus unserem IT -Kreis herauskommenmöchte, dass sie) Tun.

Aber eine Sache, die sie interessieren, ist die Richtigkeit der von AI erzeugten Ausgänge: Ist es intestine oder nicht? Oder um es in meiner Schwester, auch bekannt als Mathematiklehrer, zu neu zu gestalten: “Wofür soll ich es verwenden? Es gibt mir falsche Ergebnisse aus den aufgeforderten mathematischen Gleichungen.”

Und doch wurde vor ein paar Tagen berichtet, dass das Gemini mit tiefem Denken erreichte bei der internationalen mathematischen Olympiade einen goldenen Medaillenstandard.

Additionally, wo ist die Lücke hier oder genauer?

Beginnen wir mit den Konzepten, die jeder jetzt erneut einpacken versucht, und das ist-a Skillset -Framework gemischt mit einer Model der Verantwortungsaufgabe -Matrix.

Obwohl diese Frameworks fragwürdige Klassifizierer sind, da sie dazu neigen, die Menschen und ihre Fähigkeiten ohne ordnungsgemäße Bewertung zu „kasten“, bieten sie einen nützlichen Ausgangspunkt für die Orientierung.

Trotzdem werde ich ein Beispiel für ein verwenden KI-Fähigkeiten für Unternehmenskompetenz (Meta-) Framework entwickelt von Das Alan Turing Institutewas umrissen vier Fähigkeit Ebenen Focusing on vier hauptsächlich Persönlichkeiten der Lernenden über fünf Abmessungen Darstellung einer Reihe von Kompetenzen, Verhaltensweisen und Verantwortlichkeiten 👇🏼.

Wenn ich leicht vom Postthema abweist, muss ich meine obersten, offensichtlichen Mängel in der Kartierung von Ability-Ranges durch den Rahmen zu Personas beachten, wie z. B.:

• Es ist vom Bedürfnis des Marktes getrennt M-förmige Profis aus dem „KI -Arbeiter„Persona, wo die Bezeichnung eines“Arbeiten„Degree für Dimensionen wie“Privatsphäre & Stewardship“ oder „Bewertung und Reflexion”Liegt nicht in realen Anforderungen. Dies gilt insbesondere für regulierte Industrien, wo Jeder Mitarbeiter handelt smart Daten Es wird erwartet, dass sie starke Kenntnisse über DSGVO- und Compliance -Frameworks haben – ein Mandat, das sich wahrscheinlich auf das Verständnis von KI -Risiken und Vorurteilen ausdehnen wird.
• Oder wie rahmt das “KI -Führer„Als“Experte“ im „Problemdefinition und KommunikationDie Dimension ist irreführend, da sie darauf hindeutet praktische technische Erkenntnisse bei Entscheidungen.

Und es steckt noch mehr, aber konzentrieren wir uns auf die KI -Kompetenzen. Dazu werde ich eine weitere Tabelle teilen, um das notwendige Verständnis der Persönlichkeiten der Lernenden zu ergänzen:

Jetzt werden wir annehmen, wie wir es allen geschafft haben, unseren „Platz unter der Sonne“ zu finden und uns einer der oben präsentierten Personas zuzuordnen. Die nächste Frage, die auftaucht, ist…

Welche Fähigkeiten sind zeitlos und wo sind die Lücken in den aktuellen Fähigkeiten gegen KI -Fähigkeiten?

Der Beweis für die erste Frage ist (irgendwie) unkompliziert: Wenn Wir analysieren das Bild Nr. 2, ohne sich auf den Begriff „AI“ zu konzentrieren. Es wird klar, wie die aufgelisteten KI -Kompetenzen die Anwendung vorhandener, zeitlos Einsen, wie:

• Kritisches Denken,
• Risikomanagement,
• Ethisches Urteil,
• Strategische Planung,
• Kommunikation und Zusammenarbeit,
• Kontinuierliches Lernen,
• Digitale Kompetenz,…

JedochAnwesend Die Neuheit kommt von der Anwendung auf KI. Der Kontext von AI führt unterschiedliche Herausforderungen ein, die erfordern, dass diese Fähigkeiten angepasst und vertieft werden. Zum Beispiel:

• “Risikomanagement”Ist nicht neu, aber das Risiko von voreingenommenen Sprachmodellen oder autonomer Entscheidungsfindung stellt eine Reihe neuer Herausforderungen für die Minderung.
• “Ethisch Urteil”Ist auch nicht neu, aber die Anwendung des Modells (MIS-) Gebrauch oder Arbeitsplatzverschiebung aufgrund der Automatisierung zeigt völlig neue Dilemmata.

Daher liegen die Lücken in den grundlegenden, domänenspezifischen Nuancen, die es einem Kollektiv ermöglichen, AI effektiv als Werkzeug zu nutzen, anstatt von ihm „verwendet“ zu werden.

In diesem Sinne gibt es bereits Lernwege, die angeboten werden, um die KI -nuancierten Fähigkeiten zu erwerbenUnd diese können Ihnen helfen, Ihre Lernreise zu starten.

Meine Empfehlungen sowohl für Nicht-Tech- als auch für technische Personen, die nicht in erster Linie AI-Lösungen entwickeln, sind:

• Meister Sie hochrangiges Verständnis verschiedener Sprachmodelle (z.B, Llms vs. slms vs. andere spezialisierte Modelle, „Denken“ gegen „nicht denkende Modelle“usw.), wie zu immediate sie und wann sie benutzt werden müssen (Was sind die Vor- und Nachteile der Verwendung von KI). Ein Verständnis dafür bekommen, was KI -Agenten sind und wo wir auf dem Agi -Weg stehenSie haben additionally ein Gefühl, mit welchen Werkzeugen Sie sich befassen.
• Verstehen Sie „Fehlermodi“ und lernen Sie, wie Sie die Ausgaben bewerten. Erfahren Sie, wie Modelle lügen und manipulieren können, wie z. VoreingenommenheitAnwesend Halluzinationenoder DatenvergiftungSie vermeiden es daher, Probleme zu lösen, die AI in Sekundenschnelle erstellt haben. Dafür müssen Sie eine entwickeln Bewertungs -Checkliste (vom Eingang zu Ausgang) für bestimmte (Arten von) Problemen und sicherstellen Ausgänge werden kritisch überprüft Und getestet bevor sie die Massen erreichen.
• Erstellen, nicht nur KI -Produkte konsumieren. Während Mushy Expertise ein großes Kapital sind, ist es genauso wichtig, praktische harte Fähigkeiten aufzubauen. Ich glaube KI -Werkzeuge in Excel. Von dort aus würde ich empfehlen, dass Sie anfangen zu lernen No-Code- und Low-Code-Lösungen (z.B, Copilot Studio oder KI -Gießerei) Zu Entwickeln Sie kundenspezifische KI -Agenten Mit einer einfachen „Clicky-Clicky“ -Methode. Wenn Sie diese Workflows beherrschen, steigern Sie Ihre Leistung und Ihr KI -Domänenwissen. Sie wettbewerbsfähiger machen im zukünftigen Arbeitsmarkt.

Um diesen Beitrag zu beenden, hoffe ich, dass wir alle die mentalen Anstrengungen unternehmen müssen, um unsere aktuellen Fähigkeiten mit KI zu bereichern.

Da die Effektivität von KI davon abhängt, wie sorgfältig wir damit interagieren, und das erfordert das gleiche kritische Denken, die Risikobewertung und das ethische Urteilsvermögen, das wir immer benötigt haben, nur auf neue Herausforderungen angewendet. Ohne diese grundlegenden Fähigkeiten zur Bewertung von Ergebnissen und zur Vermeidung von übermäßiger Abhängigkeit riskieren wir, von KI (oder von Personen, die wissen, wie man sie benutzt), anstatt sie zu unserem Vorteil zu nutzen.

Danke fürs Lesen!

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Dieser Beitrag wurde ursprünglich veröffentlicht Medium im KI Fortschritten Veröffentlichung.