10月29日，Google DeepMind联合创始人、首席AGI科学家Shane Legg，以及AGI经济学总监Alex Imas等研究人员，共同发布了《The Economics of Intelligence》（智能经济学）研究文章。
研究团队从经济学角度分析了AI能力提升后，企业组织、就业市场及劳动报酬可能发生的变化。
其中一个重要判断是：AI带来的经济影响，可能率先反映在薪资水平上，随后才逐渐改变企业的人员配置与组织形式。
▽来源：DeepMind Institute《The Economics of Intelligence》
以软件开发为例。
过去，企业想要找到一名经验丰富的工程师，往往需要支付较高的薪酬。
因为掌握编程、算法及复杂系统开发能力，需要多年学习和实践积累。
随着AI编程工具不断进步，这种稀缺性正在受到挑战。
DeepMind研究团队提出了一个关键区别：
人类的专业能力受到个人时间和精力限制，AI则可以通过增加计算资源，将已有能力大规模复制。
在研究设定的“最小AGI”情景下，当AI能够达到人类在多项任务上的平均能力水平，部分可被替代技能的市场报酬便很有可能下降。
对于普通职场人而言，薪酬受到影响的方式也可能更加隐蔽。
比如，企业招聘同类岗位时降低薪资标准，年度调薪幅度逐渐缩小，或者在业务扩张时优先使用AI工具控制人力成本。
员工的日常工作看似没有变化，市场对这类能力的估值却可能已经发生调整。
未来衡量个人职业竞争力，需要更加关注自己的技能在市场上还有多少不可替代性。
DeepMind研究团队曾邀请100名参与者，测试他们在六个知识领域的能力。
研究发现，一些人虽然单项能力并不突出，却擅长组织协作、分配任务，能够帮助团队创造更高的整体价值。
未来更具竞争力的人才，需要具备专业深度，以及整合资源、解决复杂问题的能力。
企业又该如何判断求职者是否具备这样的能力？
除了项目成果和工作经验，学历也是企业评估人才的重要参考。
尤其是在计算机、人工智能等专业领域，相关硕士学位能够体现一个人接受过系统的专业教育，为招聘筛选和职业晋升提供参考依据。
对于希望转型AI、进入技术管理岗位的职场人而言：
专业能力决定职业发展的空间，相关学历则有助于让自己的知识背景更容易被企业识别。
因此，在AI时代持续积累专业能力，同时建立能够向外部展示的教育资质，也是一种值得考虑的职业投资。
对于已经工作多年的职场人来说，想要重新学习一门专业、提升学历，往往面临不少现实困难。
一边工作一边备考，时间和精力有限；辞职脱产读研，又意味着收入中断，还可能错过重要的职业发展机会。
如今，海外大学提供的在线硕士项目，为在职人士增加了一种更适合的选择。
申请更加灵活。部分项目采用申请制，无需参加国内研究生统一入学考试，也不强制要求托福、雅思或GRE成绩，部分专业接受跨专业申请。
工作学习两不误。课程采用在线学习模式，无需辞职出国，部分项目最快1年即可完成学业。
专业知识系统学习。人工智能、计算机科学等专业覆盖算法、机器学习、数据分析及软件系统等课程，帮助学员建立更完整的专业知识体系。
获得正式硕士学位。按照大学规定完成课程及毕业要求后，可获得相应大学颁发的硕士学位，为个人教育背景增加一份正式资质。
对于希望补齐学历、提升专业能力，或者向AI相关领域发展的职场人来说，可以结合职业规划选择适合自己的深造方向。
AI时代，提前积累专业知识与学历资质，也是在为未来争取更多职业选择。
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