師傅老了意味著手藝失傳？以後AI也能教出徒弟
4月28日消息，據VentureBeat報導，隨著經驗豐富的工人退休，他們的經驗和知識也可能隨之消失，
2016年，聯合國估算全球人口為74億人，其中1/8的人年齡超過60歲。此外，據世界健康組織和倫敦帝國學院估算，最早到2030年，多個國家的人口平均壽命可突破90歲障礙。其他研究預計，從2012年到2022年，隨著更多工人離開工廠，大約有1250萬個工作崗位無人填補。在此期間，200萬個新工作崗位將被創造出來，但只有700萬名新工人將會進入職場。
這意味著將留下許多空閒崗位缺口。如果目前職場退出率依然在50歲左右，特別是53歲後再就業率急劇下降，意味著勞動力短缺現象將更嚴重。對於公司來說，這是個巨大挑戰。審慎考慮和仔細規劃能夠減少損失，同時幫助退休者。可是在採取任何措施前，我們需要首先更多瞭解來之不易的經驗和知識的價值，以及它們正處於何種危險狀態。
理解知識的基礎
在任何人想要解決職場老齡化問題前，我們首先需要更多理解職場所包含的知識。特別是這些知識有什麼價值，在商業中如何能被掌握？在這樣的假設場景中，將知識想像為“專業堆疊”很有用。這些堆疊含有結構化、非結構化以及其他細緻入微的知識。
以電力行業為例，結構化知識包括資產資料庫或其他記錄系統，它們包含管道或電線佈局、服務時間表等關鍵資訊。
“依賴於”科學
想像下細緻入微的知識水準，員工經常使用“依賴於”這樣的詞彙。在這個領域，有時候沒有明確的答案，人們只能根據經驗和判斷做出決定。
現在，如果你還不到25歲，下面的情況就可能會發生在你身上。事實上，許多正要退休的人都很瞭解流程和系統，而對於下一代人來說，這些流程和系統已經過時了，他們對此完全不熟悉。比如VHS視頻播放機，
這就是細緻入微的知識。你可以在文檔中記錄詳細資料。可是，結果通常是一系列提示，這些提示非常模糊、依賴於情境以及缺少判斷，不容易理解。簡而言之，產生的東西可能無法使用。依然以電力行業為例，電力工人在現場或前往電塔的途中，他們可能需要更多資料，而不是閱讀企業網站資料。
認知推理可能有所幫助。它能捕捉許多微妙的判斷，這些判斷通常是經驗豐富的專家每天做出的。可是，只有技術顯然無法解決這個問題。這個過程並非一對一的記錄資訊，我們必須考慮這種專業知識如何能從人傳給電腦。
數位學徒
這就是“數字學徒”出現的原因。舉例來說，假如某人需要學習複雜的稅法。數位學徒可以記錄所有微妙的資訊，但技術熟練的人類可將其整理出來，幫助未來的稅務官和支持當前稅務官。實際上可一舉兩得。但成功的關鍵是在公司中找到正確傳播這些知識的人。你還需要有認知推理系統，它可供非技術人員使用。當這類系統受到訓練後，人人都可使用它。
另一個有價值的概念是“數字退出面試”。當你要離開公司退休時，不會迅速變得無所事事，人力資源部會將你的技術進行廣泛的技術評估。企業可以建立這類獲取知識的流程，甚至為工人額外付費以便其傳輸自己的知識。將AI應用到這樣的流程中特別有價值。這類技術可以整理某人的知識，並加入其它知識源，系統會逐步學習它們所需的知識。簡而言之，電腦會隨著時間推移變得越來越好、越來越智慧化。
AI副駕
對於老齡化勞動力值得關注的最後概念是：我們許多人都無法按時退休，即使壽命正在延長，我們需要繼續在職場中工作。在這種情況下，AI可被用於充當老年工人的“副駕駛”，幫助他們延長職業生涯。目前，我們已經可以看到許多處於半退休狀態的人正為Uber開車。如果沒有GPS系統，這幾乎是不可能的。而在20多年前，GPS就是我們認為的AI。
隨著我們年齡漸長，AI也會提供更多幫助。我們辛苦獲得的經驗和知識被記錄到系統中，並用於説明其他人，這可讓我退休後依然被滿足感所環繞。這種AI“副駕駛”能夠幫助我們繼續以半退休狀態工作的想法，讓我們對未來充滿了希望。
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結果通常是一系列提示，這些提示非常模糊、依賴於情境以及缺少判斷，不容易理解。簡而言之，產生的東西可能無法使用。依然以電力行業為例，電力工人在現場或前往電塔的途中，他們可能需要更多資料，而不是閱讀企業網站資料。認知推理可能有所幫助。它能捕捉許多微妙的判斷，這些判斷通常是經驗豐富的專家每天做出的。可是，只有技術顯然無法解決這個問題。這個過程並非一對一的記錄資訊，我們必須考慮這種專業知識如何能從人傳給電腦。
數位學徒
這就是“數字學徒”出現的原因。舉例來說，假如某人需要學習複雜的稅法。數位學徒可以記錄所有微妙的資訊，但技術熟練的人類可將其整理出來，幫助未來的稅務官和支持當前稅務官。實際上可一舉兩得。但成功的關鍵是在公司中找到正確傳播這些知識的人。你還需要有認知推理系統，它可供非技術人員使用。當這類系統受到訓練後，人人都可使用它。
另一個有價值的概念是“數字退出面試”。當你要離開公司退休時，不會迅速變得無所事事，人力資源部會將你的技術進行廣泛的技術評估。企業可以建立這類獲取知識的流程，甚至為工人額外付費以便其傳輸自己的知識。將AI應用到這樣的流程中特別有價值。這類技術可以整理某人的知識，並加入其它知識源，系統會逐步學習它們所需的知識。簡而言之，電腦會隨著時間推移變得越來越好、越來越智慧化。
AI副駕
對於老齡化勞動力值得關注的最後概念是：我們許多人都無法按時退休，即使壽命正在延長，我們需要繼續在職場中工作。在這種情況下，AI可被用於充當老年工人的“副駕駛”，幫助他們延長職業生涯。目前，我們已經可以看到許多處於半退休狀態的人正為Uber開車。如果沒有GPS系統，這幾乎是不可能的。而在20多年前，GPS就是我們認為的AI。
隨著我們年齡漸長，AI也會提供更多幫助。我們辛苦獲得的經驗和知識被記錄到系統中，並用於説明其他人，這可讓我退休後依然被滿足感所環繞。這種AI“副駕駛”能夠幫助我們繼續以半退休狀態工作的想法，讓我們對未來充滿了希望。
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