人类与人工智能（AI）的协作到2030年有望释放高达15.7万亿美元的经济价值，但这取决于能否衡量双方的优势与技能。
迎接这一智能时代，意味着要着重衡量现实场景中的技能——包括人类和AI的技能，涵盖应用、熟练程度和终身学习。
四项要务将引领这一转型：明确人类和AI的角色、找出技能差距和盲点、为未来工作做好准备，以及确保AI的部署兼具伦理性和有效性。
在智能时代，人类与AI的有效协作是什么样的？许多人仍关注AI和人类各自能取得什么成就，但真正的突破在于弄清AI能力的边界，以及人类优势从何处发挥作用。人机协作尚处于起步阶段，需要审慎的方法，并以技能衡量为基础。
在许多方面，人机联系已经在改变我们的工作、学习和创新方式。AI有望为全球经济贡献高达15.7万亿美元，主要通过增强人类能力实现。这一快速演进要求我们转变衡量和培养技能的方式。
2025年，我们将进入以人为本的技能衡量新时代。未来的突破将超越追踪付出程度的数字徽章等传统工具，转而衡量技能在现实场景中的应用、熟练程度和成长情况。即使是长期以来被认为无法衡量的软技能，也将变得可量化，从而重塑我们在课堂、职场和职业生涯中释放人类潜能的方式。
要推动人机协作，我们需要衡量技能。这应应用于四个关键领域：
1. 明确角色，保留高价值工作
你如何判断哪些任务能让员工和AI各展所长？
明确角色对于人类与AI的有效协作至关重要。评估人类和AI的能力，有助于组织判断AI在哪些领域表现出色——例如自动处理重复且数据密集型的任务——以及哪些人类技能（如创造力和判断力）对于关键工作不可或缺，需要保留下来。
随着AI和人类技能的发展，持续衡量技能将有助于依据当前能力更有效地分配资源。这将使人们能够借助AI，专注于自身价值最高的工作。实现这种平衡对于促进创新至关重要，也能确保人类的独特贡献在AI驱动的世界中仍居于核心地位。
2. 找出人机协作中的盲点
你是否过度依赖AI？
如果不定期评估人类和AI的技能，协作就有可能变得低效。任务分配不当、过度依赖AI或未能发挥人类优势，都可能导致错失机会并引发伦理问题。
在当前的技能格局中，当组织高估AI处理细微复杂任务的能力，或忽视人类优势时，就会出现盲点。例如，在客户服务中依赖AI，却没有考虑同理心和适应能力的必要性。
当今的AI擅长处理数据和自动化任务，但在情商、批判性思维、情境意识和文化背景理解等方面有所欠缺。衡量人的能力，能确保在AI无法胜任时，人依然发挥关键作用。
技能评估还能发现人类提升技能的机会，确保人们在行业发展变化时保持竞争力。对于AI，持续评估可以揭示偏见和绩效差距，推动不断改进。定期评估双方，能让组织调整策略，快速适应人类和AI共同蓬勃发展的环境。
3. 为未来工作做好准备
你如何为人类和AI技能的持续演进做好准备？
工作性质在不断演变，人机伙伴关系中的角色也必须随之变化。工作并非一成不变；随着AI持续自动化处理常规和重复性任务，独特的人类技能正变得愈发重要。在人类与机器必须协作的劳动力队伍中，适应能力、韧性、沟通能力和AI素养等技能不再是可选项，而是应对颠覆和不确定性的关键。
AI已经在自动化许多过去与中等技能岗位相关的常规任务——其中82%的岗位如今都要求具备数字技能——这凸显了培养数字技能和AI相关基础技能的紧迫性。但要在未来的劳动力队伍中取得成功，仅有技术知识还不够，还需要具备与AI有效协作的能力。在这一新格局中，提示工程等技能正变得不可或缺；提示工程是指设计精准输入，以优化AI的输出。
《ETS 2025年人类进步报告》（计划于2025年1月21日发布）指出，76%的员工认为AI将创造全新的技能 ，这些技能目前尚不存在。衡量这些新兴能力，将使组织能够走在变化前面。例如，评估适应能力有助于领导者判断个人应对挑战的能力，而评估沟通技能则有助于促进人类团队与AI团队之间的协作。这些工作能确保员工在快速变化的世界中保持主动性和相关性。
4. 确保以合乎伦理的方式部署AI
你如何推动负责任的AI，保障公平、透明和信任？
以合乎伦理的方式部署AI，事关重大。如果缺乏适当评估，AI系统可能会加剧偏见、侵犯隐私或损害信任。
最近的一项研究由ETS研究所针对AI作文评分开展，分析了超过13,000篇作文。研究人员发现，GPT-4o模型给作文打分持续低于人工评审员，对亚裔美国学生的评分差异尤为显著。这些发现凸显出，如果缺乏监督，AI系统可能会延续不平等。
减少此类偏见需要提高透明度并使用多样化的训练数据集。将伦理原则纳入技能衡量，能确保AI系统不仅有效运行，也促进公平与信任。负责任的AI不止关乎技术指标，更在于确保技术在各个层面服务于人类价值观和优先事项。
打造面向未来的劳动力队伍
技能衡量不仅是一项技术要求，也是一项道德责任。它能帮助组织明确角色、弥补技能差距，并为未来做好劳动力队伍准备。
评估适应能力、韧性和沟通等人类技能，有助于确保人们积极塑造智能时代，而非被其塑造。同样，评估AI系统的性能、偏见和透明度，可以确保技术与人类目标相符，并推动负责任的进步。
人机协作的未来取决于我们衡量和完善技能的能力。优先推进这些工作的组织将促进创新、赋能劳动力队伍，并在不断变化的世界中蓬勃发展。将AI的效率与人类的创造力相结合，带来了无与伦比的机遇；但要实现这一点，需要审慎规划并有目的地进行衡量。
