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当人们谈论自动化时，大多数人可能会想象工厂装配线上的机械臂。而且，在过去几十年的大部分时间里，这是一种看待自动化的合理方式，因为它的重点是用机器取代人类的体力劳动。
但这种形象越来越过时了。随着人工智能技术的进步，自动化仍在取代人类，只是现在发生在认知领域和物理领域。
这也不是什么遥远的未来愿景。当美国财政部长史蒂文·姆努钦今年早些时候表示，人工智能是“甚至在我们的雷达屏幕上都看不到他补充说，他认为人类将在“50到100年”之后开始被人工智能取代，他大错特错了。
例如，我们看到人工智能技术公司的目标是取代估计达到的水平现有员工的50%在未来10年的金融领域。就在几年前，我们还认为这类工作不受自动化影响是“安全的”。
根据牛津大学的研究人员，47%的员工他们可能面临着被自动化取代的风险，尤其是那些中等技能的零售工作，以及收银员和电话销售员等办公室工作人员。一个麦肯锡最近的报告预测一小部分工作将面临被机器完全取代的风险，但指出大多数工作的一些任务将被自动化取代。
换句话说，我们都将在某种程度上感受到人工智能的影响。我们的技能跟不上步伐。
大多数现代公司已经要求的软技能和技术技能的绝对数量正在爆炸式增长。与此同时，人们获得的技能在越来越短的时间内仍然具有相关性。人工智能只是加速了这一趋势。我们已经跨越了一个门槛，在这个门槛上，技能的过时时间比单一职业的时间要短。
其中传达的信息是:人们需要比以往更快地适应环境。这可能会产生巨大的后果，包括大范围的失业和对全球部分经济的毁灭性破坏。
一个很容易想象的场景是:在美国，大约有350万卡车司机。假设一家卡车公司可以改装一辆卡车需要3万美元让它成为一辆可靠安全的自动驾驶汽车。这将是一次性的成本，成本将低于一名卡车司机的年薪。一旦这种情况成为可能，该行业可能会以极快的速度对其机队进行全面检修。
那350万前卡车司机会怎么做呢?那么现在的出租车司机、优步和来福车司机呢?事实上，当优步司机走上街头开始抗议自动驾驶汽车时，我们完全有可能仍然会有出租车司机在街头抗议优步。
然而，好消息是，以前的技术革命已经证明，这些变化也会创造新的机会和全新的工作。世界将需要更多的人来做人工智能做不到的工作。因此，要想成功，我们需要“防机器人”我们的劳动力。
重塑教育和技能发展
要做到这一点，我们需要一种教育和培训方法，支持持续学习，灵活和吸引人——一种适合各种人的需求的方法。
不幸的是，我们目前的教育模式主要是针对刚开始职业生涯的年轻人进行培训，那时学习是他们的全职工作。总的来说，这种模式是建立在“座位时间”的概念上的:如果你需要40个学分才能毕业，你就需要在教室里花一定的时间听教授讲课。如果你有很多时间的话，这是可以的。但是，随着人工智能加快了员工不断更新技能的需求，时间正迅速成为稀缺商品。
那么，另一种方法可能是什么呢?
一个方向可能是改变什么人的研究。人类可以增加的价值越来越多地来自创新和创造力:从看似不相关的事物中发现联系。强调跨学科知识可以促进这些创造性的联系;为了实现这一目标，一些大学已经开始围绕现实世界的职业领域，而不是狭隘的学术学科，重新调整院系的方向。
举个例子:亚利桑那州立大学(Arizona State University)已经创建了一系列以职业为中心的院系，比如其“地球与空间探索学院该课程融合了地球科学、天体物理学和环境工程学的元素。
我们还需要改变我们对学习责任的定位。在我们很小的时候，父母负责我们的教育;后来，这个责任就转移到了我们的老师身上。相反，我们需要一种模式，在这种模式中，个人可以为自己的行为负责自己的终身教育，即使在毕业后。公司需要承担起持续为员工提供发展机会的责任。
高等教育和劳动力市场之间需要加强联系。大学可以通过专注于真正需要的技能来满足这一需求。这在一定程度上可以通过企业和高等教育机构之间的更多合作来实现。也可以通过创造更多的机会将工作和学习结合起来来实现——例如，更多更好的实习项目。
因为你知道的而获得荣誉
提高高等教育水平很重要，但我们大多数人都希望在毕业后能不断提高自己的技能。事实上，非传统学生——在职接受高等教育的成人学习者——已经是大学和学院中增长最快的群体之一。
为了满足这些非传统学生的需求，教育机构是时候全面接受专注于掌握和展示能力的认证，而不是坐班时间。通过这种方法，学生们将根据他们实际知道的知识获得学分，而不是他们在课堂上花了多少时间。
总之，学习不能随着毕业而结束。为了保持竞争力，企业需要加大力度，自己提供教育机会，同时鼓励自主学习，这样才能确保员工在旧技能过时时不断获得新技能。
一个现代的，以能力为基础的学习方法不仅会给员工提供他们所需的技能，而且还会提高员工满意度帮助公司招聘和留住员工。
