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新的人工智能职业阶梯（博客）
工作性质的变化意味着工人需要新的教育和培训基础设施来配合。
来源:斯坦福社会创新评论(SSIR)在工作场所越来越多地使用生成式人工智能，这给初级员工带来了一个悖论。曾经培训新员工的任务——例如总结会议、清理数据和起草备忘录——现在越来越自动化。这意味着当今的入门级工作需要入门级职位不再提供的经验。
人工智能已经取代了常规的、低风险的工作任务，这些工作任务过去用来教新人如何在复杂的组织中运作。如果没有这些任务级别，攀登机会阶梯以获得更好的就业选择就会变得更加困难，而且对许多人来说，这是不可能的。这不是暂时的故障。人工智能正在重新组织工作，重塑重要的知识和技能，并重新定义人们获取这些知识和技能的方式。
其后果从个人职业生涯开始，一直延伸到美国对经济和社会流动性的更广泛承诺，其中包括来自我们建立的网络和关系的金融财富和社会财富。然而，使第一份工作变得复杂的技术可以帮助我们重新发明经验的获取、验证和扩展方式。如果我们利用人工智能来扩大（而不是缩小）获得教育、培训以及知识和技能证明的机会，我们就可以建立通往中产阶级及其他阶层的更强大的职业阶梯。做到这一点的关键部分是重新设计教育、培训和招聘基础设施。
用 Burning Glass Institute 主席马特·西格曼 (Matt Sigelman) 的话来说，“人工智能不会自动取代工作。它会自动执行任务。这是否会为承担更有价值的任务提供时间，新的效率是否会释放潜在需求，从而真正增加机会，或者雇主是否决定节省成本，取决于一系列因素并随着时间的推移而发挥作用……首先，我们需要一个可访问的基础设施。”
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