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【哈佛商评】人工智能的崛起使得情商更为重要  

2017-02-18 20:39:01|  分类: 人生探索 |  标签: |举报 |字号 订阅

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发展机器无法复制的技能。

【哈佛商评】人工智能的崛起使得情商更为重要

译者:ChaRlIEHeatHadJaNI 原文作者:Megan Beck and Barry Libert 
发布:2017-02-18 00:33:49 挑错

机器学习和人工智能(AI)现今蓬勃发展,而这如大多数变革性技术在过去一样,既让人兴奋,也使人担忧。一想到我们生活的方方面面——从管理我们的日历,到进行医学诊断,就非常激动;但是一想到此技术带来的社会和个人影响,尤其是对我们职业的影响,就挺让人恐惧了。随着机器学习持续发展,我们所有人都需要培育新技能,从而使我们自身有所不同。但是,我们该培育什么技能呢?

长久以来,人们便知道,AI和自动化技术/机器人技术将会变革市场和劳动力。无人驾驶汽车将强迫三千多名卡车司机寻求新岗位,而如特斯拉的机器生产线将持续蚕食制造业岗位;目前制造业岗位约为1200万,且持续下降。但这还仅仅是新技术扰乱格局的开端。随着AI快速地完善,一系列更为广泛的“思索”类而非“实干”类工作将受到深刻影响。我们所谈论的这些工作,现已能够在没有真正的、训练有素的人的参与下完成了,而此在几年前还是不敢想象的,比如教师、医生、财务顾问、股票经纪人、营销人员,以及商业顾问。

有许多事情,机器的确能够做得比人好,而我们不能太过高傲,不去承认此事实。许多需要特定技能的工作,大体上都遵循下面这套工作流程:

  1. 收集数据
  2. 分析数据
  3. 解读结果
  4. 确定一套合适的行动方针
  5. 执行此方针

我们大可审视任何类型的职业,我们将会发现,上面的说法是正确的。医生们进行测试,分析结果,解读结果以作出诊断,规划一套治疗方案,然后和病患一道,实行此治疗方案。

财政顾问收集和分析有关他们客户以及潜在投资工具的数据,在考虑各类因素,比如风险承受力的情况下,解读潜在后果,推荐一套投资策略,然后帮助客户实行这一套战略。

商业顾问所做之事几乎一样,区别只在于,他们诊断和解决的是商业问题而已。

这类技术高超的员工能够赚大钱,这是因为他们拥有三种能力。他们有能力快速准确地完成早期阶段那些简单重复的任务;他们在确定一套行动方针方面有丰富经验和良好判断力;他们非常精明,能够帮助客户顺利执行和完成其方针。AI和机器学习很快便将要在头两项能力上超越我们了——对于想要留在这些职业中的人们而言,从前完成这些工作所需的技能将会改变,因为这些工作正被人工智能改变。

我们不难发现自动化体系于数据收集和分析中的作用。我们早已接受机器的确能够高效地完成这类任务。然而,它们的潜能不仅如此。人类能力有限,且通常有偏见。医生永远无法紧跟其专业领域内每一项新的出版物。相反,他们必须依赖小部分个人经验,而不是其领域中的完整知识。顾问也如此,他们在生涯里体验的公司变革的数量是有限的。而从他们那狭隘的经验当中,他们形成自己的偏好、期望和见解。当人类在处理新信息过程中,达到极限后,我们无法简简单单地,如机器一般,接入更多的服务器,从而解决问题。反而,我们必须依靠自身偏好、习惯和经验法则(rules of thumb,又叫拇指规则),而这些通常会造成偏见。

有些人或许认为,我们永远不会把重要决定,比如健康和金钱管理,交给机器来掌管,但这是上世纪的老旧思维了。目前,新一代人越发与智能机器相融,他们信任这些机器,且通常,偏爱它们。更进一步说,和结果争论,对于任何人而言,都是困难的。IBM沃森现已破解了那些曾难道了众医生的医学案例,而投资者则越发逃离昂贵的积极管理型基金,转向表现更优的被动管理型基金。一些我们最为珍视的职业道路的价值已经被侵蚀了。

那些于行业中祈求置身事外的人,将需要着力增强人工智能无法复制的技能和能力——理解、激发,以及同人类交流。一架智能机器或许能够诊断疾病,且甚至推荐治疗方案,而它能做得比医生还要好。然而,陪坐在病人身旁,理解他们生活处境(财政、家庭、生活质量等等),以及帮助他们决定最佳治疗方案的,依旧是活生生的人。

类似地,一架智能机器或许能够诊断复杂商业问题,且推荐一套行动方针以改善组织。然而,如鼓舞领导团队投入到行动当中,避免踩到政治热点问题,发掘有经验的个体去领导变革等一类的工作,最合适去做的,依旧是人类。

在未来十年,越发受到珍视的,将会是这些人类能力。随着人工智能和机器学习逐渐接管其他任务,如说服、人情达练,以及同理心等技能将变成关键的因素。不幸的是,这些以人为本的技能通常被认为是次要的,培训和教育才是主要的。我们都曾遇到过这样一些医生、财政策划人,或顾问,他们更关注自身的报告和数据,而不是我们独特的处境和念想。

无论好坏,随着自动化体系于各领域持续扩散,任何人若想要不受影响,那么这些技能将会是至关重要的。我们对此有三项建议:

  • 不要和技术的进步作对。机器学习和人工智能拥有改善结果和降低成本的能力——所以,请别和机器作对。欢迎你所在行业发生的改变,努力使这些改变硕果累累,和填补当前的不足。
  • 检视自己和他人交流、激励他人以及评估他人的能力。了解自己在情商方面的优劣势。
  • 在增强情商方面有所投入。最简单的方式便是,改变你的心智模式,此心智模式有关什么对于你的职责而言是重要的。然后,开始关注你如何才能够更好地管理、影响他人,以及同他人建立联系。或者,向前更进一步,寻找训练和延伸的机会。

你所能够提供的——你能够做得比任何智能机器都好的——与你周围的人有关。你需要开始培育和为这些能力投资了,正如你曾经为你职业中更偏向技术的部分所努力的一样。尽管技术改变了你的行业,但如果你能够成为一名杰出的激励者,管理者或聆听者,那么你才会有立足之地。


Megan Beck是OpenMatters的数字顾问,以及沃顿SEI中心的研究员。她是The Network Imperative: How to Survive and Grow in the Age of Digital Business Models的合著者。

Barry Libert是OpenMatters的CEO,这是一家提供数字顾问服务的天使投资公司。Libert还是沃顿SEI中心的高级研究员。他是The Network Imperative: How to Survive and Grow in the Age of Digital Business Models的合著者。





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