Daily News 2023.5.2---2027年就業市場

According to the World Economic Forum, a lot of new jobs are coming in a few years… but even more jobs will be disappearing! Its new report, based on surveys collected from over eight hundred companies, suggests that employers will be creating sixty-nine million new jobs by 2027 while eliminating eighty-three million. That’s a net loss of fourteen million, or roughly two percent of current employment. Another way to think of it is nearly a quarter of jobs will be changing, with growth of roughly ten percent and decline of roughly twelve percent! The big drivers of employment will be renewable energy and AI… though AI is also expected to put many jobs at risk. In fact, the fastest growing job category is AI and Machine Learning Specialists, while the fastest DECLINING job category is Bank Tellers and Related Clerks. Do these numbers and the onset of AI, have YOU worried about your job? Let us know in the comments and make sure to like and follow the Bikini Report for more daily headlines. Powered by Naked News!


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世界經濟論壇預測， 儘管到 2027 年將創造 6900 萬個新工作崗位，但企業也將裁減 8300 萬個工作崗位，導致淨損失 1400 萬個工作崗位，約佔當前就業人數的 2%。 可再生能源和人工智能有望成為就業的主要驅動力，但人工智能也有望使許多工作面臨風險。 增長最快的工作類別是人工智能和機器學習專家， 而下降最快的工作類別是銀行出納員和相關文員。


Q:個人如何才能最好地為人工智能和機器學習導致的潛在失業做好準備？
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個人可以考慮學習新興行業急需的新技能，緊跟技術進步和行業趨勢，並尋求公司或政府提供的工作再培訓計劃。 此外， 個人可以專注於培養批判性思維、創造力和適應能力等軟技能，這些技能不容易自動化，並且受到雇主的高度重視。


Q:公司或政府是否正在採取任何措施來減
輕人工智能對就業率的負面影響？
Chat YouTube: 一些政府和組織提出了解決方案，例如提供教育和培訓計劃以幫助工人發展新工作所需的技能，制定新的法規和政策以鼓勵公司優先考慮人類工人而不是人工智能，以及擴大社會福利計劃以提供 為因技術進步而失業的工人提供安全網。 一些公司還投資於員工的工作技能再培訓和技能提升計劃，以此讓他們為未來的工作做好準備。


Q:職場需具備哪些AI技能

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以下是一些職場需要具備的 AI 技能： 1. 機器學習與深度學習：職場上需要透過深度學習和機器學習來分析大量的資訊，與建立自動化的決策系統。
2. 自然語言處理（NLP）：能夠處理和分析大量的文字和語音數據，例如機器翻譯、自動式應答系統等。

3. 機器視覺：能夠識別圖像和影像中的物件，並且能夠分析和處理圖像或影像中的資訊。 4. 數據分析：需要能夠掌握基本的統計學知識和數據程式設計，並且能夠有效的管理、分析和利用大量的數據。
5. 自我學習與更新：因為 AI 技術在快速發展，職場上需要能夠自我學習和更新技術知識，並且盡早掌握新技術。
總結而言，AI 技術在職場上的應用越來越普及，具備 AI 技能的人才也越來越受到歡迎和重視。


Q:職場需具備哪些AI工具
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以下是一些職場需要具備的 AI 工具：
1. 深度學習框架：例如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，用於建立、訓練、和部署深度學習模型。
2. 自然語言處理工具：例如NLTK、SpaCy、Gensim等用于文本解析、分類和生成，以及機器翻譯、命名實體識別等NLP相關應用。
3. 資料可視化工具：例如PowerBI、Tableau等，用於可視化和探索數據，支援拖放式設計報表、圖表等數據應用。
4. 虛擬助手：例如 Amazon Alexa、Google Assistant、Microsoft Cortana等，用於開發自然語言對話應用。
5. 數據分析工具：例如Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-Learn等主流工具，專門用於大數據分析、機器學習、數據視覺化方面。
總結而言，隨著 AI 技術的不斷進步，相應的 AI 工具也在不斷豐富，職場上需要具備能夠運用這些工具的能力，以更好地應對職場的挑戰。