解锁人工智能驱动型学习

人工智能成功吸引了那些渴望在本行业中实施新技术解决方案的企业领导者，但它也可以应用于一些更广泛、更复杂的问题，尤其是在教育领域。这一愿景正在成为现实，因为人工智能已经在帮助学生提升学习能力，创造通往成功职业的新路径，并使当今的教育与未来的工作相匹配。

最近发表的一份报告发现，受访的美国教师和学校管理人员中，约有一半正在工作中使用人工智能，并对该技术的潜力持乐观态度。但培训的缺乏，却阻碍了人工智能的广泛采用。

幸运的是，克服这一障碍的方法相对简单直接。首先，企业领导者和政策制定者应共同努力，为教师提供有关人工智能的基础知识及其实际应用的免费培训，还可以通过低成本或免费的在线学习来提供一个培训者培养模式，并根据特定教育水平或当地课程进行定制。这种做法使教育工作者能够对新技术充满信心，并开始在课堂上尝试实际应用。

此外，接受过人工智能培训的教师，能够更好地帮助那些希望学习更多该领域知识的学生。IBM公司的一项调查显示，许多学习者希望从事高薪技术工作，但却认为自己因缺乏学历证书而不具备资格。还有一些人表示，他们根本不知道从哪里入手。

而这就是生成式人工智能的用武之地：它可以推荐符合学习者水平和兴趣的课程，并在学习过程中提供实时反馈。人工智能驱动的解决方案，甚至可以为学生匹配那些可以为其提供高等教育和职业发展建议的导师。与以往的在线学习相比，这种解决方案能够提供一个更个性化、更直接的教育体验。

而缩小人工智能技能差距的一大障碍，则是创新步伐的加快，这导致大量对专业知识的需求无法得到满足。根据世界经济论坛的数据，全球有一半的劳动力需要提升技能或重新学习，但目前的培训市场无法满足这一需求。

令人鼓舞的是，人工智能生态系统正不断推出从关于伦理和提示工程的课程到面向学生的创意体验资源的新产品。随着各类技术技能的使用寿命不断缩短，我们必须鼓励年轻学生和终身学习者花钱参加人工智能培训。

与此同时，人工智能正在推动各个行业和市场的翻天覆地变化，而这一变革的广度要求我们做出同样全面的应对—仅凭个人努力是不够的。帮助学习者找到未来工作方向的第一步，是确保这些职位能存在。为此，企业高管和政策制定者必须共同努力去为合格的候选人创造更高价值的工作，而合格的候选人反过来也能借此更好地养家糊口。

同样重要的是多部门合作，比如旨在鼓励这些系统开放并加速知识共享的人工智能联盟，以及指导工人参加相关培训计划的人工智能信息通信技术劳动力联盟。此类集体行动正在创造机会，利用人工智能带来的兴奋感去建立共同框架，并制定以技能为先的做法，去识别和培养未来的技术领导者。

但这项工作才刚刚开始。行业领导者和政策制定者，必须继续制定人工智能时代教育和就业的共同手段，并鼓励更广泛地开展技术基础培训。

作为IBM公司的首席影响力官，我将不断询问我的组织如何才能确保学生、教师、员工和求职者从这些进步中受益。虽然我们已经通过IBM SkillsBuild项目朝着这个方向迈出了一步，但塑造未来的行业和就业需要一系列人工智能驱动的功能和项目，以此为学习者提供贯穿一生的个性化教育体验。