人工智能如何重塑工作以及家長如何幫助孩子為成功做好準備

人工智能（AI）的飛速發展，理所當然地讓為孩子未來著想的家長們產生疑問和擔憂。新聞標題常常在烏托邦式的承諾和反烏托邦式的恐懼之間搖擺，有時甚至預測自動化將導致大規模失業。這種不確定的氛圍，會讓家長們疑惑，該如何最好地幫助孩子，為這個日益被智能科技塑造的世界做好準備。

然而，僅僅將人工智能視為威脅，會忽略其作為變革性工具的潛力。如同推動工業革命的蒸汽機，或定義了 20 世紀末的計算技術一樣，人工智能被視為一種通用技術（General Purpose Technology）。這意味著它不僅有潛力帶來顛覆，更能從根本上增強人類的能力，顯著提升各經濟體的生產力，並最終創造新的價值形式和全新的工作類型。人工智能的普及速度驚人；像 ChatGPT 這樣的工具，其廣泛使用的速度遠超互聯網早期。這種速度突顯了理解其影響的重要性。

本文章旨在為家長提供一個平衡的視角，其依據來自世界經濟論壇（WEF）、麥肯錫公司（McKinsey & Company）以及經濟合作暨發展組織（OECD）等領先機構的研究。文章將探討人工智能給就業市場帶來的真實變化，超越簡單的取代論述，去理解工作的轉型與創造。文章將指出預計在未來最有價值的技能，並提出實用、賦權的策略，家長可以用來幫助孩子發展這些能力。目標不是要準確預測未來，而是要培養一種積極主動的態度，專注於準備和眼前的機遇。雖然人工智能驅動的變革意義重大，但人類的創造力、適應能力和核心人文技能，仍然是成功駕馭這個新時代的關鍵。做好準備，可以建立孩子茁壯成長所需的信心和韌性。

人工智能會取代所有工作嗎？理解未來真實的變化

圍繞人工智能最普遍的焦慮之一，是擔心它會導致廣泛、永久性的失業，使人類工人變得過時。雖然這種擔憂可以理解，但這種說法與歷史模式或大多數研究未來工作的專家的預測並不一致。

戳破「完全取代」的迷思

歷史告訴我們，技術革命往往是轉變勞動力市場，而不是完全消滅工作。蒸汽機的發明、工廠自動化的興起以及個人電腦的出現，都導致了可用工作類型和所需技能的重大轉變，但並沒有造成持久的大規模失業。相反，生產力的提高往往刺激了經濟增長，並創造了對新型工作的需求。

目前對人工智能影響的分析顯示了類似的模式，儘管速度可能更快。雖然人工智能無疑會取代一些工作，但眾多報告指出，它同時也預計會創造新的職位並轉變現有職位，最終可能導致整體就業淨增長。例如，世界經濟論壇的研究預計，到 2030 年，人工智能及相關技術可能在全球創造 1.7 億個新職位，同時取代 9200 萬個現有工作，實現淨增長。其他分析也呼應了這一點，預測到 2025 年將出現 9700 萬個新職位，取代 8500 萬個，或者到 2022 年將有 1.33 億個新職位，取代 7500 萬個。雖然一些估計強調了巨大的潛在取代量，例如引述到 2030 年全球有 8 億個工作崗位受自動化影響，但更廣泛的共識指向一種轉型和創造的動態，部分或完全抵消了這些損失。例如，經合組織的研究發現，沒有證據表明自動化會導致就業總量出現長期的整體萎縮。此外，正如稍後將探討的，工作的許多方面依賴於獨特的人類能力，而人工智能以其目前和可預見的形式是無法複製的。

三重效應：取代、轉型與創造

人工智能對勞動力市場影響的現實是微妙的，涉及三個不同但相互關聯的過程：

• 工作取代（Job Displacement）：不可否認，人工智能和自動化將導致某些工作的衰落或消失。以例行、重複性任務為特徵的職位，無論是體力還是腦力勞動，都最容易受到影響。這包括數據輸入、基本會計功能、例行客戶服務互動以及某些生產線活動等任務。經合組織估計，在其成員國中，約有 27% 的工作崗位屬於被認為具有高自動化風險的職業。麥肯錫的研究表明，到 2030 年，佔美國經濟當前工作時間高達 30% 的活動可能會被自動化，這一趨勢因生成式人工智能而加速。這種取代很可能對低薪職業的工人產生不成比例的影響，如果轉型管理不善，可能會加劇現有的不平等。
• 工作轉型（Job Transformation）：也許人工智能最普遍的影響將是現有工作的轉型，而非徹底消失。人工智能工具將日益自動化工作中的特定任務，要求工人調整其角色，專注於不同的職責，並發展新技能。例如，人工智能可能處理數據分析，讓金融分析師能更專注於戰略解讀和客戶諮詢。或者，人工智能可能自動化例行的代碼生成，使軟件開發人員能夠專注於複雜的系統設計和問題解決。世界經濟論壇預計，到 2030 年，工人平均需要改變其核心技能的 39%，以跟上技術進步的步伐。這標誌著許多職業的日常性質發生了重大轉變，技術增強了人類的能力，並改變了由人類與機器執行的任務平衡。
• 工作創造（Job Creation）：在取代和轉型的同時，人工智能也是創造就業的強大引擎。與人工智能系統的開發、部署、管理和監督直接相關的全新職位正在湧現。高增長職業包括人工智能和機器學習專家、大數據分析師、軟件和應用程式開發人員以及網絡安全專家。除了純粹的技術職位外，對人工智能培訓師、人工智能倫理師、提示工程師以及能夠彌合人工智能能力與業務需求之間差距的專業人士的需求也在增長。此外，人工智能驅動的生產力提升可以刺激其他行業的增長，間接創造就業機會。世界經濟論壇預測，到 2030 年，僅人工智能就可能在全球創造 1100 萬個工作崗位，同時取代 900 萬個。

雖然關於就業淨增長的新聞標題看似令人安心，但它們掩蓋了一個關鍵的潛在現實。正在被創造出來的工作，通常需要先進的技術、分析或人際交往能力，與許多正在被取代的例行、低薪工作有著根本的不同。這種不匹配加劇了廣泛報道的「技能差距」，即雇主難以找到具備新職位所需能力的工人。解決這個問題需要大規模的職業轉型；麥肯錫估計，到 2030 年，歐洲和美國可能需要多達 1200 萬次轉型。成功應對這種大規模轉變，對於確保人工智能的益處得到廣泛分享，並且不會導致更大的經濟兩極分化至關重要。對於家長來說，這突顯了關鍵問題不僅在於未來是否有工作，更在於他們的孩子是否具備適應未來勞動力市場所定義的工作類型所需的技能和適應能力。

聚焦增長領域

對勞動力市場趨勢的分析指出了幾個在人工智能時代有望增長的關鍵行業和職業類別：

• STEM 領域：預計科學（Science）、技術（Technology）、工程（Engineering）和數學（Mathematics）領域專業人士的需求將顯著增加。這包括直接涉及人工智能的角色，如人工智能/機器學習專家和數據科學家，以及構建和維護技術基礎設施所需的軟件開發人員、網絡安全分析師和工程師。
• 醫療保健：受人口老齡化以及人工智能改善診斷、個性化治療和提升護理服務潛力的推動，醫療保健行業預計將實現強勁增長。護士和健康技術人員等職位正在擴大，通常得到人工智能技術的支持和增強。
• 創意、戰略和管理角色：隨著人工智能處理更多例行的分析和運營任務，人類的創造力、複雜問題解決能力、戰略思維和有效管理的價值隨之增加。需要創新和高層次決策的角色預計將保持需求。
• 教育與培訓：預計教育工作者、培訓師和教練的需求將會增長，既用於傳授基礎知識，也用於促進因應變化的勞動力市場所需的大規模技能重塑（reskilling）和技能提升（upskilling）。人工智能本身也可能被用作增強和個性化學習的工具。
• 綠色經濟：向淨零排放過渡的努力正在可再生能源、可持續基礎設施及相關領域創造新的就業機會。
• 護理經濟與社會/情感角色：需要大量人際互動、同理心和關懷的職業，如護理以及潛在的社會工作或治療領域的角色，預計將會擴大，部分原因是人口結構的變化，部分原因是這些技能難以被人工智能複製。

人工智能對就業市場的影響－概覽

層面	關鍵統計/發現
工作取代	到 2030 年全球有 9200 萬個工作被 AI/科技取代 (WEF)。經合組織國家 27% 的工作面臨高自動化風險。
	到 2030 年，高達 30% 的現有工作時數可能被自動化 (McKinsey)。
工作創造	到 2030 年全球由 AI/科技創造 1.7 億個新工作 (WEF)。預計到 2025 年將有 9700 萬個新職位 (WEF)。
	預計到 2030 年，AI 將創造 1100 萬個工作，取代 900 萬個 (WEF)。
淨變化	預計淨增長（例如，WEF 到 2030 年 +7800 萬；WEF 到 2025 年 +1200 萬）。
技能變化	預計到 2030 年，工人 39% 的核心技能需要改變 (WEF)。
高增長行業	STEM、醫療保健、教育、綠色經濟、創意/戰略角色、護理經濟。
高風險職業	例行文書（數據輸入、行政）、生產/工廠工作、基本客戶服務、部分運輸角色。

此表綜合了各項預測，突顯了取代、轉型和創造同時發生，並強調了所需的重大技能演變。

人類 + 人工智能：強大的夥伴關係

關於人工智能不可避免地取代人類的說法，常常忽略了一個更可能、也可能更具生產力的未來：一個由人類智能和人工智能協作定義的未來。與其說是一場零和遊戲，人類與人工智能的關係越來越被視為一種增強（augmentation）的關係，即技術提升人類的能力。

超越自動化：增強的崛起

雖然任務自動化是人工智能的一個關鍵功能，但其潛力遠不止於簡單地取代人類勞動力。人工智能越來越多地被開發和部署來增強人類工人，接管重複性、數據密集型或體力要求高的任務，從而解放人類，使其能夠專注於需要更高層次認知、創造性和人際交往能力的工作方面。這種「人機協作」或「增強」的概念被許多專家視為駕馭未來工作的核心策略。

將人工智能視為強大的工具或隊友，而非替代工人。它可以充當副駕駛，處理海量信息以輔助人類決策者；可以作為不知疲倦的研究助理，收集和綜合數據；或者作為複雜的診斷工具，識別肉眼無法察覺的模式。Salesforce 描述了一個擁有「數位勞動力」的未來，人類和自主人工智能代理共同努力以實現成果。研究表明，相當一部分工作任務已經涉及某種程度的人機互動，並且預計這種情況還會增加。例如，生成式人工智能可以起草文本、生成代碼或創建圖像，但人類的監督對於完善、事實核查以及確保輸出符合特定目標和道德標準至關重要。這種增強使人類能夠更高效地運作，處理更複雜的問題，並可能達到更高的績效水平。

不可替代的人類元素：人工智能（目前）做不好的事情

儘管人工智能取得了飛速進步，尤其是在語言處理和模式識別等領域，但仍然存在一系列人類擁有明顯優勢的能力。隨著人工智能處理更多例行功能，這些獨特的人類技能變得越來越有價值：

• 情商（EQ）與同理心：人工智能可以模擬反應，但缺乏對人類情感、社交線索和文化背景的真正理解。同理心、積極傾聽、衝突解決、激勵以及建立信任關係等技能，對於有效的團隊合作、領導力、客戶服務和患者護理至關重要，在這些領域，人際聯繫是至高無上的。
• 複雜問題解決與批判性思維：雖然人工智能擅長在既定參數內進行優化，但人類更擅長處理模糊性、新情況以及需要情境理解、倫理判斷和常識推理的問題。批判性地評估信息（包括人工智能生成的輸出）、質疑假設以及在複雜的現實世界場景中做出細緻入微的決策，仍然是人類的核心優勢。
• 創造力與創新：人工智能可以生成現有模式的變體，但真正的原創性、藝術表達、範式轉移的思想以及戰略性的獨創性，在很大程度上仍然是人類的領域。人類通過聯繫不同的想法、想像全新的可能性以及理解美學或文化相關性來推動創新。
• 倫理判斷與價值觀契合：人工智能系統基於被賦予的數據和算法運行，這可能嵌入偏見。需要人類來建立倫理準則、監督人工智能部署、確保公平、維護問責制，並做出符合社會價值觀和原則的決策。
• 適應性與情境理解：人類擁有非凡的能力來適應不可預見的情況，從有限的信息中學習，跨領域轉移知識，並掌握情況的更廣泛背景，這些能力對於當前的人工智能系統來說仍然具有挑戰性。
• 身體靈活性與現實世界互動：儘管機器人技術正在進步，但需要精細運動技能、複雜操作或在不可預測的物理環境中導航的任務，通常仍需要人類干預。

成功的人機協作範例

人類與人工智能協同工作的潛力已在各個行業顯現：

• 醫療保健：人工智能算法分析醫學影像（如 X 光片或 CT 掃描），以檢測人眼可能遺漏的異常情況，協助放射科醫生進行診斷。然而，醫生在結合患者病史解釋結果、與患者溝通以及制定整體治療計劃方面仍然至關重要。
• 金融：人工智能系統實時監控交易，以標記潛在欺詐行為或基於龐大數據集評估信用風險。然後，人類分析師調查被標記的案例，考慮定性因素做出最終判斷，並為客戶提供個性化的財務建議。
• 客戶服務：由人工智能驅動的聊天機器人 24/7 高效處理常見問題和例行請求。這使得人類客服能夠處理更複雜、敏感或獨特的客戶問題，這些問題需要同理心和複雜的問題解決技巧。
• 市場營銷：人工智能工具分析消費者數據以識別趨勢並大規模個性化廣告信息。人類營銷人員利用這些洞察力來制定引人入勝的創意活動，制定整體品牌戰略，並建立客戶關係。
• 製造業：人工智能驅動的視覺檢測系統以超人的速度和準確性檢測生產線上的微小缺陷，而預測性維護算法則預測設備故障。人類工人監督自動化系統，執行複雜的維修，根據新要求調整流程，並管理整體工廠營運 。
• 研究與內容創作：生成式人工智能可以快速綜合信息、起草初步文本或生成代碼片段。然後，人類研究人員和作者完善輸出，驗證準確性，添加批判性分析，確保倫理考量，並為作品注入獨特的視角和風格。麻省理工學院的研究表明，雖然人機協作在決策任務中並不總是更優越，但在內容創作任務中顯示出巨大的潛力。

重要的是要認識到，成功的人機協作並非自動發生。研究表明，簡單地將人類和人工智能結合起來，並不總能帶來比最佳執行者（人類或人工智能）單獨工作更好的結果，尤其是在決策任務中。其有效性取決於具體的任務、人類和人工智能在該任務上的相對優勢，以及至關重要的；人類批判性評估人工智能建議並知道何時相信自己的判斷而非算法的能力。這突顯了有效的協作需要對工作流程進行深思熟慮的設計，以及發展人類技能，不僅僅是使用人工智能，還包括解釋、評估和戰略性地整合其輸出。

此外，人工智能增強的興起從根本上改變了人類工作的性質。隨著人工智能接管更多例行、可預測和數據驅動的任務，人類工人的價值主張越來越在於他們執行需要判斷力、創造力、同理心、複雜問題解決和戰略思維的任務的能力。人工智能甚至可能降低某些技術任務的門檻，讓非專業人士也能執行以前專家才能完成的功能。這並不會降低專業知識的價值，但確實提升了那些人工智能難以輕易複製的核心人類能力的重要性。重點從任務執行轉向監督、戰略指導、人際互動以及處理超出人工智能程序化能力範圍的例外情況和複雜性。這種重新定義意味著教育和培訓體系需要優先發展這些更高層次的人類技能。

面向未來的技能組合：您的孩子茁壯成長需要什麼

隨著人工智能重塑勞動力市場，成功所需的技能也在不斷演變。雖然技術熟練程度仍然重要，尤其是在某些領域，但研究一致強調一套以人為本的技能日益增長的重要性。這些是認知、社會情感和適應性能力，它們補充了人工智能，實現了有效的協作，並且本質上難以自動化。

超越編程：以人為本技能的首要地位

一個常見的誤解是，為人工智能未來做準備主要意味著學習編程。雖然理解技術，包括人工智能原理，在許多職位中越來越有價值，但編程只是一項特定的技術技能。來自世界經濟論壇和麥肯錫等組織的報告一致強調，更廣泛的技能組合對未來的成功至關重要。這些通常歸入批判性思維、創造力、情商和適應能力等類別，這些技能使個人能夠駕馭複雜性、推動創新、有效地與他人合作，並在快速變化的環境中持續學習。

基本技能深入探討

根據對未來勞動力需求的分析，幾項關鍵技能顯得尤為重要：

• 分析與批判性思維：這仍然是雇主評價最高的技能之一。它涉及客觀分析來自各種來源（包括人工智能生成的內容）的信息，識別模式和偏見，評估論點，質疑假設，並做出合乎邏輯、基於證據的判斷的能力。在人工智能驅動的世界中，這項技能對於解釋複雜數據、驗證人工智能輸出以及解決缺乏明確解決方案的問題至關重要。
• 創造力與創新：隨著人工智能自動化例行任務，對人類的獨創性、原創性以及產生新穎想法的能力的需求增加。這包括藝術表達、科學發現、創業思維以及為複雜挑戰尋找創新解決方案。創造力常被認為是人類與人工智能的關鍵區別。
• 複雜問題解決：這涉及處理多方面、定義不清的問題，可能需要整合不同領域的知識，隨著新信息的出現調整策略，並考慮長期影響。它通常需要分析嚴謹性和創造性思維的結合。對於具有模糊性、倫理困境或人工智能難以建模的現實世界複雜性的問題，需要人類來解決。
• 情商（EQ）與同理心：理解和管理自己情緒，以及識別、理解和影響他人情緒的能力至關重要。情商是有效溝通、協作、領導力、衝突解決和建立牢固工作關係的基礎，在任何協作環境中都必不可少，包括涉及人工智能的環境。這是人工智能所缺乏的根本性人類能力。
• 溝通與協作：清晰表達想法（口頭、書面和通過數位媒體）、積極傾聽以理解他人觀點以及作為多元化團隊一部分有效工作的能力至關重要。這不僅包括與其他人類協作，還包括與人工智能系統有效互動。
• 適應性、韌性與靈活性：鑑於技術變革和經濟轉型的快速步伐，擁抱變化、快速學習、適應新情況、從挫折中恢復以及在壓力下保持績效的能力至關重要。世界經濟論壇將韌性、靈活性和敏捷性列為最受期望的技能。
• 領導力與社會影響力：激勵和指導個人與團隊、建立信任、促進協作、有效管理變革以及駕馭複雜社會動態，是日益重要的領導技能。
• 好奇心與終身學習：提出問題、探索新想法、尋求知識以及不斷更新個人技能和理解的內在動機，對於在不斷變化的世界中保持相關性至關重要。培養「成長型思維」（growth mindset），相信能力可以通過投入和努力來發展是關鍵。公司和政府都認識到技能重塑和技能提升的迫切需求。
• 技術素養與人工智能認知：雖然不是每個人都需要成為程序員，但對數位技術和人工智能如何運作、其能力和局限性以及其倫理影響的基本理解正變得至關重要。這包括知道如何在自己的領域有效且負責任地使用常見的人工智能工具。這種素養有助於更有效的人機協作。

重要的是要理解，這些技能並非孤立地發展或使用。它們是深度相互關聯的。例如，有效解決一個複雜問題可能需要分析思維來理解數據，創造力來構思解決方案，溝通技巧來呈現選項，情商來處理實施過程中的團隊動態，以及適應性來根據結果調整計劃。與人工智能的有效協作需要技術素養來使用工具，批判性思維來評估其輸出，以及溝通技巧來將發現整合到更廣泛的背景中。全面地培養這些能力，而不是作為單獨的清單項目，是幫助孩子為未來做好準備的關鍵。整合這些技能的教育方法，如項目式學習（project-based learning），因此特別有價值。

未來勞動力的頂級技能

技能類別	具體技能	在人工智能時代的重要性
認知	分析與批判性思維	評估信息（包括 AI 輸出）、解決複雜問題、做出理性判斷。WEF 引用的頂級技能。
	創造力與創新	隨著例行任務自動化，產生新穎想法，推動創新。基本的人類區別。
	複雜問題解決	處理超出 AI 當前能力的模糊、多方面問題。
自我效能	韌性、靈活性與敏捷性	適應快速變化、駕馭不確定性、快速學習。受到雇主高度重視。
	動機與自我意識	驅動自己學習和表現，了解自己的優勢和劣勢。
	好奇心與終身學習	在持續變化中不斷更新技能和知識以保持相關性。
人際	情商（EQ）	理解和管理情緒（自己/他人）以實現有效的協作、領導、溝通。關鍵的人類技能。
	溝通與協作	清晰傳達想法、積極傾聽、在多元化（人與人-AI）團隊中有效工作。
	領導力與社會影響力	激勵團隊、建立信任、引導他人應對變革。
技術	技術素養與人工智能認知	理解 AI 能力/局限性，有效且合乎道德地使用數位工具。促進協作。

此表總結了一貫被認為至關重要的技能，為考慮孩子發展優先事項的家長提供了一個框架。

家長如何提供幫助：培養基本技能和心態

了解未來所需的技能是第一步；積極地在孩子身上培養這些技能是下一步。家長在這個過程中扮演著至關重要的角色，通常是通過日常互動和營造鼓勵成長與探索的環境來實現。正規教育固然重要，但許多關鍵的未來技能是在傳統課堂之外發展起來的。

奠定基礎：STEM 素養的角色（但非唯一）

無論孩子最終的職業道路如何，對科學（Science）、技術（Technology）、工程（Engineering）和數學（Mathematics）（STEM）概念的基本理解都越來越有價值。STEM 教育有助於培養分析思維、邏輯推理和解決問題的能力，並為理解像人工智能這樣正在塑造世界的技術提供了一個框架。然而，這並不意味著每個孩子都需要成為程序員或工程師。重點應該放在素養上，理解基本原理和科學思考；而不是深度專業化，除非孩子表現出濃厚的興趣。至關重要的是，不應為了追求 STEM 而犧牲人文、藝術和社會科學。這些領域對於培養對社會和倫理的批判性思考、磨練溝通技巧、培養創造力以及培養情商至關重要，所有這些都被認為是未來必備的技能。均衡的教育是關鍵。

培養創造力和創新精神

創造力不僅僅適用於藝術家；它是任何領域解決問題和創新的關鍵組成部分。家長可以通過以下方式培養創造力：

• 鼓勵玩耍：提供時間和空間進行非結構化的玩耍，讓孩子們能夠實驗、想像、創造自己的規則和場景。
• 支持藝術表達：無論是繪畫、音樂、寫作、戲劇還是編寫創意項目，參與藝術有助於培養想像性思維和看待世界的新方式。
• 重視好奇心：鼓勵孩子問「為什麼？」和「如果……會怎樣？」的問題。一起探索答案，重視探究過程本身。
• 提供多樣化的材料：提供搭建、修補、實驗和製作物品的機會，讓孩子們能夠將他們的想法變為現實。

培養問題解決者和批判性思考者

分析情況、評估信息和設計有效解決方案的能力至關重要。家長可以通過以下方式幫助培養這些技能：

• 參與益智活動：拼圖、策略棋盤遊戲、邏輯問題，甚至有趣的謎語都可以磨練分析能力。
• 鼓勵探究：當面臨問題或疑問時，引導孩子從多個來源研究可能的答案，評估信息的可信度（尤其是網上信息），並闡述他們的推理過程。
• 支持項目式學習（PBL）：無論是通過學校作業還是個人項目，應對現實世界的挑戰都需要孩子定義問題、規劃方法、收集信息、協作並展示解決方案。
• 提出探究性問題：通過問「你為什麼這麼認為？」、「有什麼證據支持這個想法？」、「可能有什麼不同的觀點？」來鼓勵更深入的思考。

培養人際交往能力（情商、溝通、協作）

在日益數位化的世界中，強大的人際交往能力變得更加重要。家長可以通過以下方式培養這些能力：

• 促進團隊合作：鼓勵參與團隊運動、小組活動、社團或志願者工作，這些活動都需要協作和溝通。
• 示範和練習溝通：在家裡的對話中進行積極傾聽。幫助孩子學習清晰、尊重地表達自己的想法和感受。討論非語言線索和不同的溝通風格。
• 討論社會動態：利用故事、電影或現實生活中的情境作為機會，討論角色的動機、感受、觀點以及他們如何互動。角色扮演具有挑戰性的社交場景也可能有所幫助。

擁抱多元化的學習和體驗

學習無處不在，不僅僅在學校。廣泛的經驗對於建立適應性、韌性和全面的技能組合至關重要。家長可以通過以下方式支持這一點：

• 鼓勵課外活動：愛好、運動、藝術、社團和志願服務提供了寶貴的機會來發展團隊合作、紀律、創造力和領導力等技能。
• 促進探索：鼓勵廣泛閱讀、參觀博物館、旅行（即使是本地旅行）以及與來自不同背景和文化的人互動。這些經歷拓寬了視野，培養了好奇心。
• 重視不同的興趣：支持孩子追求他們的熱情，即使它們看起來不合常規或非學術性。多樣化的興趣往往會帶來獨特的技能組合。

灌輸成長型思維和韌性

相信能力可以通過努力和學習來發展，這對於駕馭持續變化的未來至關重要。家長可以通過以下方式培養這種心態：

• 讚揚努力和過程：將反饋集中在付出的努力、使用的策略、表現出的堅持以及從錯誤中學到的教訓上，而不是僅僅關注天賦或最終結果。
• 將挑戰常態化：將困難和失敗視為學習過程的自然組成部分和成長的機會，而不是終點。
• 示範適應性：分享學習新事物、適應變化或克服挫折的個人經歷。展現對終身學習的熱情。
• 建設性地利用技術

技術，包括人工智能，應被視為學習和創造的工具，而不僅僅是消費。家長可以通過以下方式引導：

• 鼓勵積極使用：幫助孩子利用技術進行研究、創意項目（如編程、數位藝術、影片編輯）、解決問題以及圍繞共同興趣與他人聯繫。
• 討論道德使用：談論負責任的網絡行為、數據私隱、識別錯誤信息以及圍繞人工智能等技術的倫理考量。
• 共同探索人工智能工具（適齡）：嘗試使用生成式人工智能或其他工具可以幫助揭開技術的神秘面紗，並培養對其能力和局限性的理解。

顯而易見，許多最關鍵的未來技能，創造力、協作、情商、適應性，很大程度上是通過正規課程之外的活動和互動培養的。團隊項目、藝術追求、體育運動、家庭討論以及追求個人興趣都發揮著強大的作用。這突顯了家長在幫助孩子做好準備方面所具有的巨大影響力，不僅僅是通過學術支持，更是通過營造一個包含豐富多樣體驗、開放溝通以及鼓勵探索和韌性的環境。

家長的實際步驟：您的行動計劃

將未來技能的培養融入日常生活並不需要複雜的計劃或專業知識。通常，在日常活動和對話中稍作調整就能產生顯著差異。以下是家長可以考慮的一些實際步驟：

將技能培養融入日常生活：

• 餐桌討論：超越「今天學校怎麼樣？」的問候，討論時事、新聞或故事中呈現的倫理困境，或對某個話題的不同觀點。這能鼓勵批判性思維、溝通和考慮多元視角。
• 協作解決問題：讓孩子（適齡地）參與解決真實的家庭挑戰，為一次郊遊規劃預算、想辦法修理壞掉的家居用品、組織一次家庭活動。這能培養實際的問題解決、規劃和團隊合作技能。
• 鼓勵創造：支持涉及創造新事物的項目，無論是搭積木、寫故事、編寫簡單遊戲、作曲、嘗試新食譜還是設計實驗。這能培養創造力、規劃和執行能力。
• 談論情緒：定期討論感受，識別它們、理解觸發因素以及找到健康的表達方式。利用書籍或電影中的角色作為提示，討論同理心和不同的情緒反應。

關於人工智能和未來的對話開場白：

• 發起開放式、非恐懼性的對話：「你聽說過關於人工智能的哪些有趣的事情？」、「你認為像 ChatGPT 這樣的工具如何能幫助別人做功課？可能有什麼缺點？」、「你認為哪些工作對機器人來說真的很難做？為什麼？」
• 關注可能性：「如果人工智能可以處理工作中無聊的部分，那麼會留下哪些有趣或有創意的事情讓人們去做？」這將人工智能定位為潛在的合作者，而不僅僅是威脅。

支持多元興趣：

• 抵制壓力，不要僅僅因為孩子們的熱情在其他地方，就強迫他們只朝著被認為是「安全」或高需求的領域（如 STEM）發展。鼓勵在藝術、人文、技藝、體育和技術等領域進行探索。廣泛的經驗能建立適應性，並常常帶來獨特而有價值的技能組合。

示範終身學習與適應性：

• 坦誠自己的學習歷程。分享你不得不為工作學習新技能、適應變化或克服挑戰的經歷。展現對學習新事物的熱情，無論是愛好、語言還是專業技能。孩子們通過觀察父母的態度和行為來學習。

關注過程，而不僅僅是結果：

• 當孩子面臨挑戰或執行任務時，強調他們付出的努力、嘗試的策略、他們的堅持以及從經驗中學到的東西（即使是失敗的經驗）。這能強化成長型思維，即學習和進步比僅僅取得完美結果更有價值。

尋求優質的教育體驗：

• 在評估學校或課外項目時，眼光要超越考試成績。詢問他們培養協作、批判性思維、創造力和項目式學習的方法。詢問他們如何深思熟慮地整合技術並為學生準備未來技能。

保持信息靈通（但不要不知所措）：

• 對主要技術趨勢和關於未來工作的討論保持大致了解是有幫助的。但是，避免陷入炒作或焦慮。將你的精力以及孩子的發展重點放在永恆的人類技能上，這些技能為駕馭任何未來提供了持久的基礎。

結論：培養自信的未來領航者

強大人工智能技術的出現無疑正在改變工作和社會的面貌。它既帶來了挑戰，例如勞動力轉型的需求和擴大技能差距的可能性，也帶來了提高生產力、促進創新以及創造全新角色和產業的重大機遇。認為人工智能將簡單地完全取代人類的說法過於簡單化。得到廣泛研究支持的更可能的未來是人機協作的未來，技術增強人類能力，並將人類工作的重點轉向需要我們獨特的認知、創造性和人際交往優勢的任務。

在這個不斷演變的格局中，獨特的人類技能變得不是不那麼重要，而是更有價值。諸如批判性思維、創造力、複雜問題解決、情商、溝通、協作和適應性等能力，是與智能機器共存並茁壯成長的關鍵。這些技能使個人能夠理解複雜性、推動創新、建立牢固的關係、有效應對變化，並提供人工智能所缺乏的倫理指導和情境理解。

對於家長來說，這種理解提供了一條充滿力量的前進道路。雖然未來本質上是不確定的，但為孩子做好準備的策略植根於培養基本的人類能力。通過理解正在發生的真實變化，專注於培養強調批判性思維和創造力以及同理心和協作的廣泛技能組合，鼓勵多元化的體驗，並灌輸一種有韌性的、終身學習的心態，家長可以為孩子們裝備所需的信心和能力。目標不是要保護孩子免受變革的影響，而是要培養適應性強、足智多謀、有道德基礎的年輕人，他們不僅準備好應對未來，而且能夠積極參與塑造未來，並在其中茁壯成長，無論未來會發生怎樣的轉變。