現時人工智能發展比想像中快好多，近年更以幾何級數上升，不少人認為十年內人類有機會被人工智能所消滅。但喺我哋被消滅之前，打工仔仍要面對AI帶來各種問題，學會如何喺職場上求生。臨時臨急先去學寫code做AI程式員看似唔太可行，所以我哋都要轉換對待AI方式，學會如何利用/ 配合呢個大趨勢，或搵出自己最佳位置先係職場上策。

　　首先要了解人工智能嘅構成，大眾可能對AI 認識主要源於去年ChatGPT出現，但其實AI 發展早喺50至60年代已經開始。數十年來不斷演變，而大約2000年代出現「機器學習」（Machine Learing）技術，令發展更為成熟。以大量數據為基礎，訓練AI系統辨識不同事物令其變更「智慧」。所以喺新時代職場上，先要提高自己對數字／數據嘅敏感度，學會將數字／數據繙譯成有用資料或觀點。

　　對比人工智能，人腦未必夠快或準，但人腦更懂得喺不同情況下分辨真偽。所以「自動」、「快」同「準確性」工作就交由AI ，而「智能」就交回人腦處理。雖然較強大嘅AI系統都能夠將不同基礎數據結合，智能地搵出數據間嘅關聯性，再推觀點斷出高一個層面。但可惜未必好多公司會投放資源去買呢類系統，所以只要我哋加強對數字敏感度同邏輯思維，人腦亦能夠處理部分簡單數據關聯性，分析／翻譯經自動化處理過嘅數據，產出進階分析。例如利用AI做營銷資料搜集同分析時，會經AI得出大量基礎數據，不同年齡層消費金額、消費模式、對不同產品嘅需求等等。因多數公司未能有較好AI系統，如你能分析呢類數據，就係你嘅競爭優勢。

（圖片來源：Unsplash）

　　另一方面，我哋亦要搵方法同AI和睦共處，效益最大化時亦唔會撞板。先唔談及企業級別利用AI嘅個案，現時不同行業打工仔都有嘗試用類似ChatGPT等工具，但因各種問題而停用，如資料欠真確性或欠創意，內容多時似模板欠人性化等。主因多數係大家對系統背後邏輯不理解，當AI 作「速食」方案而唔係深入利用，最後搵唔到其位置。以ChatGPT為例，如多次輸入同一組指令會得出差不多結果，速食心態令你最後一係照抄，一係就放棄。但其實只要學習如何多角度向系統問問題，推使系統從另一資料庫或維度搵答案，結合幾組答案後得出更立體結果。

　　自AI出現後每個科技突破點嘅間距愈來愈近，以前約十年先有一次大革新，未來可能二／三年、甚至數月就有革命性科技出爐。普通人未必能夠深入學習其運作或科技結構，亦難以每次都成為先驅。而最重要係人類嘅靈活性，能隨時改變自己去融入科技新世代。