Цифровую грамотность и адаптивность назвали важными навыками в эпоху ИИ

В эпоху активного внедрения ИИ наиболее востребованными критериями для работодателей становятся критическое мышление, цифровая грамотность, навыки коммуникации, адаптивность и готовность к постоянному обучению и самообучению. Об этом рассказала в беседе с RT Дарья Касьяненко, академический руководитель онлайн-магистратуры «Инженерия данных» ФКН НИУ ВШЭ. «Уже сейчас ИИ вполне может выполнять задачи на уровне человека во многих областях, но он не способен выйти за рамки тех алгоритмов, которые были заданы инженерами. У нас пока что нет искусственного интеллекта, способного к самосознанию и самостоятельному мышлению (AGI). Существуют прогнозы, что он может появиться в течение двух — десяти лет, но не очень понятно, как технология будет выглядеть и какие вычислительные мощности потребуются», — отметила эксперт. Она добавила, что ИИ способен не только создавать текст, программный код, изображения, но и распознавать эмоции человека. Однако он всё ещё склонен к «галлюцинациям» — генерации неверной информации, особенно в креативных индустриях и программировании, напомнила Касьяненко. «Поэтому, несмотря на активное использование ИИ, конечную проверку и интерпретацию данных всё ещё должен осуществлять человек. При этом искусственный интеллект не сможет заменить высококвалифицированных специалистов. Сейчас ИИ может взять на себя монотонные и однотипные задачи. Но те рабочие позиции, которые предполагают наличие опыта и понимание предметной области, не могут быть замещены технологиями, поэтому ИИ используется скорее как помощник или второе мнение, но не как специалист с готовым решением», — считает эксперт. По её словам, в эпоху активного внедрения ИИ наиболее востребованными критериями для работодателей становятся критическое мышление, цифровая грамотность, навыки коммуникации, адаптивность и готовность к постоянному обучению и самообучению. «На первый план выходят способности специалистов анализировать, понимать суть информации, грамотно раскрывать проблему и аргументировать выбранные решения. Не менее важны знания сотрудников в области компьютерной безопасности, особенно в контексте работы с данными. Например, в компании не следует загружать конфиденциальную информацию в сервисы на основе ИИ», — объяснила специалист. Кроме того, необходимо понимать этические нормы при работе с персональными данными во взаимодействии с ИИ, добавила она. «Помимо этого, для эффективной работы с ИИ ключевым навыком является промпт-инжиниринг — искусство составления запросов к моделям, особенно если речь идёт о генеративном искусственном интеллекте. Это целая наука, и достаточно сложная, которой необходимо учиться», — заключила собеседница RT.