XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemReskilling
缩小差距：人工智能时代的技能提升和再培训
此外，学习和发展资源的不平等可能会加剧劳动力人口结构挑战，而这种挑战可能会持续几代人。尽管今年的报告表明，时间和金钱不足等障碍正在消失，但学习人工智能技能的动机和收益仍然不均衡。关于工作场所人工智能培训的早期数据表明，随着人工智能变得越来越普遍，工人的说与做的差距（即说技能发展必不可少，但却被阻止付诸实践）可能会随着性别而扩大。当雇主将人工智能培训限制在选定的工人群体时，他们会加剧这种不平等，过于重视 DIY 探索，而对有意识的风险管理重视不够。如果雇主没有对提高员工的这项技术技能进行适当的控制和负责，他们可能会面临潜在的威胁。
未来AI劳动力
由Chatgpt，Dall-E 2和Google的Palm等系统举例说明，强调了熟练的劳动力擅长于导航AI应用程序的复杂性。1,7-8此外，计算机科学以外的技能的增长需求甚至更大。具体来说，行业正在寻求具有人工智能素养的人，并在各个行业中负责任地有效地了解，使用和互动的知识和技能。随着AI改变行业和学术界各个方面的规模和速度，AI技能差距正在出现，这可能会对行业进步，AI发展以及未来的劳动力供应产生重大影响。为了满足对AI专业知识和技能差距不断升级的需求，我们开发了领导者框架，概述了培训和发展未来行业领导者和开发商所需的必要技能。领导者框架是一个模型，包括对AI培训必不可少的七个关键支柱：识字，支持，应用，发展，伦理与治理，研究与改进以及社会。每个支柱旨在满足与AI和AI开发有关学术界和/或行业范围内的所有专业角色，从而创造了定制的途径来发展和培训个人以发展AI的能力。通过与技术进化一致的三个角色类别进行了说明。传统技术角色得到识字和
航空业的未来：360º 再培训和技能提升......
针对航空航天领域技能生态系统中各类利益相关者所面临的挑战：(1) 政治机构和政府；(2) 行业和教育机构；(3) 个人本身。尽管技能提升和再培训是不同行业关注的问题，并在复苏和复原力计划中增加了投资 [5]，但组织似乎对这些过程持狭隘的看法，只关注自己的公司和现有员工 [6]。他们可能会失去机会，特别是在政府没有执行协调技能发展战略的国家。通过专注于短期狭隘的方法，即关注当前的需求，组织正在失去潜在客户和未来的员工，因为技能提升和再培训尚未完全被视为一项长期投资，而仍然是一种成本。[6]。尽管如此，技能提升和再培训可能是未来的最佳解决方案，因为欧洲人口老龄化日益频繁。一些作者 [7] 将所谓的技能生态系统描述为“关注多方参与者的相互依赖性，以创造和维持在特定地区的企业集群中开发和部署适当技能的条件”（第 576 页）。在航空航天领域，葡萄牙航空、航天和国防 (AED) 集群等集群的创建就是国家层面此类举措的一个例子。该集群聚集了 AED 相关实体，包括学术界、公司和机构，共享协同效应以克服该行业的挑战，推动研究并发展人力资源能力 [8]。经济合作与发展组织 (OECD) 强调了围绕劳动力发展原则组织的区域和国际网络和伙伴关系的重要性。例如，欧洲航空航天集群伙伴关系 (EACP) 与 AED 集群类似，但在国际层面，以合作伙伴的相互交流为名将欧洲国家联合起来，以进化的名义 [9]。技能生态系统还强化了超越正规培训机构的更广阔的培训和专业发展愿景的理念，其中每个利益相关者都应平等地贡献和承诺，以更好地培训、技能发展和专业调整，不仅可以利用该行业，而且还能促进创新、经济价值和该行业及整个社会专业人员的福祉[7]。