政府AI技能培训计划 - 英国政府与亚马逊 BT 谷歌 IBM 微软 Sage等科技公司合作 计划培训750万名英国工人掌握基本AI技能[3] - 微软承诺在2025年底前提升100万名工人的技能 另有一项1.87亿英镑(2.53亿美元)的TechFirst计划旨在为所有年龄和背景的人提供AI技能培训[2] AI技能短缺现状 - 超过四分之三的公司面临AI技能短缺 AI暴露行业的技能要求变化速度比其他行业快66%[6] - 斯坦福大学研究发现 ChatGPT推出后(2022年底至2025年中) AI暴露行业的入门级职位在美国减少了16%[12] AI素养定义与挑战 - AI素养核心包括理解聊天机器人的潜在益处和局限性 以及模型偏差 数据来源和准确性验证能力[1][7] - 消费者层面的AI素养与构建模型者的AI素养存在显著差异[7] 企业培训框架 - 企业AI采用策略中需区分三类人员培训：需要理解AI商业潜力的高管层 使用AI驱动成果的普通员工 以及精通大语言模型技术的技术人员[8] - 95%的生成式AI试点项目未能推动收入增长 主要原因是工具和组织的"学习差距"[21] 劳动力市场影响 - 世界经济论坛估计到2030年AI将创造1.7亿个新工作岗位 同时消除9200万个工作岗位 全球就业净增7800万个(增长7%)[14] - 英国51%的成年人担心AI对其工作的影响 年轻求职者因AI面临更严峻的劳动力市场[11][12] 培训成功要素 - 最成功的AI技能提升计划以业务成果为导向 反向设计培训内容 而非泛泛地要求"更多人使用AI"[22] - 国家培训计划需明确目标 否则可能陷入通用化采用陷阱 无法吸引外国投资者[24] 持续学习必要性 - AI技术快速演进意味着技能培训必须是持续终身的过程 而非一次性活动[9][10][25] - 代理式AI等新兴技术可能在未来几年彻底改变AI素养的定义[9] 人口结构因素 - 英格兰和威尔士生育率处于历史低位 长期来看工作年龄人口减少 AI可能帮助提高效率应对劳动力短缺[15] - 如果企业未来几年自动化大多数入门级工作 可能造成年轻工人职业发展断层[16][17] 技术部署方式 - AI对工人的赋能或约束更多取决于雇主部署方式而非工具本身 亚马逊仓库案例显示AI可能加强监控而非提升决策自由度[19][20] - 全球税收协调变得必要 因为大多数AI赢家企业位于英国境外 限制了英国通过企业税获得的收益[21]