AI技能現況
首先，我們先來定義與分類，運用人工智慧的技術有哪些。
基本上，人工智慧技術就是替代人類的感官，包括眼睛看到的圖片、影像、文字與環境，及耳朵聽到的聲音、音樂，還有鼻子聞到的氣味等，再去進行辨識；也因此有了圖片辨識、語音辨識、文字辨識等技術。
更進階的是整合技術，再做類似人類理解的過程。例如，看一篇文章（文字）、看一本雜誌（文字與圖片）、聽一個Podcast（聲音）、分析一本記帳本（文字與數字）、分析一連串的數字資料（數字）。
單一的任務，我們會取一個技術名詞。例如，停車場的車牌辨識系統，使用了圖片辨識的技術；YouTube的自動產生字幕功能，則使用語音辨識的技術（辨識影片聲音，再將轉成文字）。
將多個單一任務組合在一起的，我們會稱這是人工智慧助理；英文稱呼上，我們不會說它是「assistant」，而是會稱為「agent」——因為整合的人工智慧能為我們做的事情，已經超過一位助理的事情了，稱呼為代理人（agent）算是合情合理。
整合性AI能組合多項服務與應用，且被稱為代理人（agent）。圖片來源：Shutterstock
目前的大型語言模型類的商品或服務，像是ChatGPT，就是整合多個單一任務的人工智慧應用，你可以透過打字、語音詢問。但整合式人工智慧較無法處理結構性的數值資料的處理、分析與趨勢預測——這也是人工智慧領域中的重要專業，更是資料科學及資料科學家在職場中非常熱門的原因。
總結來說，不論是單一任務或整合式任務的人工智慧應用或產品，都需要具有程式碼編寫基礎、系統開發經驗才能完成，這也是目前人工智慧的技能。
AI技能演變
隨著人工智慧技術不斷發展，我們發現，技術的應用門檻愈來愈低；也就是說，運用人工智慧的能力，愈來愈不需要人類介入。
我們能以人類的介入程度能作為等級區分，例如，人類的開車技術從人類開車、手動排檔，進化到人類開車、自動排檔，或人類開車、自動排檔、輔助駕駛，最後則是自動駕駛，人類介入程度愈來愈低。
人工智慧技術的技能演變，也類似開車導入人工智慧的進化過程。一開始，你要自寫程式才能完成AI應用或產品；接下來，低程式碼（Low-Code）開發方式，讓你透過視覺化工具完成開發；甚至到無程式碼（No-Code）的開發方式，便能利用生成式AI生成大部分的程式碼。
隨著科技進步，AI已可生成大部分程式碼。圖片來源：Shutterstock
AI未來發展
我認為，AI未來發展有兩大重點：
- 技能紅利週期縮短：依靠一個技能就能吃一輩子的故事將不再發生；
- 定義新技能：與人工智慧、機器人的合作和應用，並保持良好的（機器）人際關係、（機器）人際互動的技能，是未來一大課題。
未來，人工智慧應用將沒有技能門檻，每個人都能使用人工智慧助理。因此，我們與人工智慧生活時，應具批判性思考能力，並正確地善用人工智慧，讓生活更加輕鬆便利。
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