人工智能在工作中的應(yīng)用：未來技能的轉(zhuǎn)變和未來工作的前景就業(yè)和技能調(diào)查的見解多元化研究所致力于開展并協(xié)調(diào)跨學(xué)科、多利益相關(guān)方的研究，以滿足多元加拿大人的需求，應(yīng)對技能與能力的演變趨勢，以及推動經(jīng)濟(jì)包容與成功的政策、流程和工具。我們采取以行動為導(dǎo)向、基于實證的研究方法，深入解析弱勢群體面臨的復(fù)雜障礙，引領(lǐng)實踐變革并取得切實成效。作為未來技能中心的研究牽頭機(jī)構(gòu)，我們持續(xù)推動相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。未來技能中心（FSC）是一個前瞻性的研究與合作機(jī)構(gòu)，致力于推動技能發(fā)展領(lǐng)域的創(chuàng)新，讓加拿大每個人都能為未來的工作做好準(zhǔn)備。我們與政策制定者、研究人員、從業(yè)者、雇主以及勞工和高等教育機(jī)構(gòu)攜手合作，共同應(yīng)對勞動力市場的緊迫挑戰(zhàn)，確保每個人都能從相關(guān)終身學(xué)習(xí)機(jī)會中受益。該中心由多倫多都會大學(xué)、藍(lán)圖組織和加拿大會議委員會組成的聯(lián)盟創(chuàng)立，并由加拿大政府的未來技能計劃提供資金支持。inm環(huán)境研究所（EnvironicsInstituteforSurveyResearch）致力于開展與公共政策及社會變革相關(guān)的原創(chuàng)性民意調(diào)查與社會研究。通過這些研究，個人與機(jī)構(gòu)能夠更深入地理解當(dāng)今能計劃資助。本出版物中的觀點和解釋是作者的觀點，不一定反映加拿大政府的觀點。作者WendyCukier博士多倫多都會大學(xué)多元化研究所創(chuàng)始人兼學(xué)術(shù)主任，創(chuàng)業(yè)與戰(zhàn)略教授，泰德·羅杰斯管理AlyssaSaiphoo博士AndrewParkin博士發(fā)布日期就業(yè)與技能調(diào)查由環(huán)境研究所（EnvironicsInstituteforSurveyResearch）聯(lián)合未來技能中心及多倫多都會大學(xué)多樣性研究所共同開展。該調(diào)查最初于2020年初啟動，旨在探究加拿大人面對工作性質(zhì)變革的體驗，包括技術(shù)驅(qū)動的變革、日益加劇的不確定性以及技能需求的轉(zhuǎn)變。新冠疫情暴發(fā)后，調(diào)查范圍進(jìn)一步擴(kuò)展，重點考察危機(jī)對加拿大人就業(yè)狀況、收入水平及工作環(huán)境的影響。調(diào)查分六輪開展：2020年12月進(jìn)行第二輪，2021年6月進(jìn)行第三輪，2022年3月至4月進(jìn)行第四輪，2023年3月進(jìn)行第五輪，2023年10月至11月進(jìn)行第六輪。每輪調(diào)查覆蓋全省及各地區(qū)5000名18歲及以上加拿大人，六輪共調(diào)查34,740名受訪者。本次調(diào)查特別擴(kuò)大了小省份及地區(qū)居民、34歲以下群體、少數(shù)族裔加拿大人以及原住民身份認(rèn)同者的樣本比例，旨在全面呈現(xiàn)全國范圍內(nèi)的多元社會圖景。除特別說明外，本報告中的調(diào)查數(shù)據(jù)均經(jīng)過年齡、性別、地域、教育程度、種族認(rèn)同及原住民身份等維度的加權(quán)處理，確保其能真實反映加拿大全國人口的整體特征。調(diào)查報告可以在網(wǎng)上找到：/projects/listing/-in-tags/type/survey-on-employment-and-skillsfsc-ccf.ca/research/2020-survey-on-employment-and-skills/www.torontomu.ca/diversity/research/future-skills/survey-on-employment-and-skills/i執(zhí)行摘要ii上下文1方法3結(jié)果6討論和結(jié)論17參考文獻(xiàn)21加拿大是人工智能（AI）領(lǐng)域的人才聚集地，但其AI應(yīng)用普及率卻在全球墊底。加拿大企業(yè)在AI應(yīng)用中面臨雙重挑戰(zhàn)：一方面對職場可用的AI工具缺乏認(rèn)知，另一方面在將AI融入運營時存在倫理與隱私顧慮。然而，加拿大企業(yè)最頭疼的問題是——即便數(shù)據(jù)顯示市場上AI專業(yè)人才充足，企業(yè)仍難以招到能支撐這項技術(shù)落地的合格人才。這不禁讓人疑惑：既然數(shù)據(jù)擺在眼前，為何雇主們依然舉步維艱？研究設(shè)計在環(huán)境研究所與多倫多都會大學(xué)多元化研究所及未來技能中心合作開展的《就業(yè)與技能調(diào)查》第七輪中，研究團(tuán)隊對這種認(rèn)知與實踐脫節(jié)現(xiàn)象展開了深入探究。這項始于2020年的調(diào)查項目，截至2024年第七輪時已累計吸引超過4萬名參與者。最新一輪調(diào)查特別增設(shè)了關(guān)于人工智能技術(shù)的熟悉度、使用情況、公眾認(rèn)知及培訓(xùn)需求等維度的問卷，旨在調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，大多數(shù)受訪者對職場中使用的人工智能工具已有一定了解。略超三分之一的在職人員表示，他們在工作中使用AI輔助任務(wù)時效果顯著，多數(shù)人反饋稱，AI應(yīng)用使工作效率和創(chuàng)造力得到提升。值得注意的是，那些對工作自動化最擔(dān)憂的人，恰恰是人們對新技術(shù)的認(rèn)知總體上褒貶不一，但職場培訓(xùn)的情況卻是個例外：略超半數(shù)受訪者認(rèn)為雇主提供的新技術(shù)培訓(xùn)不足。與此相呼應(yīng)的是，大多數(shù)在工作中使用過人工智能的受訪者表示，他們主要是在沒有接受過雇主培訓(xùn)或正式指導(dǎo)的情況下使用這些工具的。相反，員工們正主動學(xué)習(xí)如何使用這些工具—研究還發(fā)現(xiàn)存在群體差異。相較于其他群體，年輕群體、男性、原住民、少數(shù)族裔及移民受訪者更可能熟悉并接受過職場人工智能工具的培訓(xùn)。結(jié)論和意義本次調(diào)查結(jié)果顯示，企業(yè)亟需制定政策并開展AI工具應(yīng)用培訓(xùn)。員工們在沒有企業(yè)指導(dǎo)的情況下，早已開始使用這些工具，隨著AI技術(shù)普及，這種現(xiàn)象還將加劇。若企業(yè)不能及時建立規(guī)范并提供培訓(xùn)，未來在業(yè)務(wù)運營中引入AI將面臨更大阻力——畢竟員工們早已形成了各自不成文的使用規(guī)則。人們對自動化工具的熟悉程度與擔(dān)憂情緒之間的關(guān)聯(lián)，凸顯了提升AI素養(yǎng)的必要性。數(shù)據(jù)顯示，AI應(yīng)用與創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會相關(guān)，而非導(dǎo)致失業(yè)，但媒體對這些工具的誤解和恐慌報道可能加劇了公眾的擔(dān)憂。提升全民AI素養(yǎng)將有效降低人們對這些技術(shù)的抵觸情緒，促進(jìn)AI應(yīng)用普及。調(diào)查結(jié)果還揭示了一個重要趨勢：員工正主動開展自主學(xué)習(xí)，不再等待企業(yè)提供培訓(xùn)指導(dǎo)。總體而言，如果加拿大要在全球人工智能競賽中保持領(lǐng)先地位，雇主需要趕上員工的步伐，并擴(kuò)大人才儲備。1加拿大正蓄勢成為人工智能（AI）領(lǐng)域的全球領(lǐng)軍者。數(shù)據(jù)顯示，該國AI人才儲備已相當(dāng)可觀——2023年全國AI從業(yè)者超14萬人，較2022年增長29%。在性別多樣性方面，1加拿大同樣表現(xiàn)亮眼。盡管多數(shù)科技行業(yè)普遍存在性別就業(yè)與薪酬差距，但2022至2023年間，加拿大AI領(lǐng)域女性從業(yè)者數(shù)量卻逆勢增長67%，創(chuàng)下全球年度增幅最高紀(jì)錄。2加拿大多家企業(yè)正在業(yè)務(wù)運營中引入人工智能技術(shù)。推動加拿大企業(yè)采用AI技術(shù)的主要因素包括提升運營透明度和降低運營成本。3IBM發(fā)布的報告顯示，人工智能應(yīng)用主要集中在大型企業(yè)中，4且多見于信息與文化產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。加拿大企業(yè)5在具體應(yīng)用方面呈現(xiàn)跨行業(yè)差異：信息與文化產(chǎn)業(yè)最常使用自然語言處理技術(shù)，專業(yè)、科技及技術(shù)行業(yè)主要采用圖像與模式識別技術(shù)，而金融保險行業(yè)則普遍使用虛擬客服或聊天機(jī)器人。人工智能的應(yīng)用最常見于市場營銷、銷售和業(yè)務(wù)管理流程。不過，不同行業(yè)的應(yīng)用場景差異顯著。在制造業(yè)領(lǐng)域，AI主要應(yīng)用于生產(chǎn)制造和信息安全領(lǐng)域；而在服務(wù)業(yè)中，其在生產(chǎn)環(huán)節(jié)的應(yīng)用則較為有限。這些行業(yè)更側(cè)重將AI用于信息安全、銷售、業(yè)務(wù)管理和企業(yè)解決方案。67企業(yè)將AI工具融入日常運營需要進(jìn)行內(nèi)部調(diào)整以適應(yīng)新技術(shù)。當(dāng)被問及在實施過程中所做的調(diào)整時，那些在生產(chǎn)制造或服務(wù)交付中應(yīng)用AI的企業(yè)表示，最常見的調(diào)整包括：對現(xiàn)有員工進(jìn)行AI工具培訓(xùn)（39%）、開發(fā)新工作流程（35%）以及改進(jìn)數(shù)據(jù)收集與管理方式（21%）。8盡管加拿大在人工智能人才方面處于領(lǐng)先地位，但在人工智能應(yīng)用方面落后于其他國家。畢馬威的一項調(diào)查顯示，35%的加拿大企業(yè)正在使用人工智能。盡管這一比例已超過受訪企業(yè)的三分之一，但與美國的情況相比仍相形見絀——美國近四分之三（72%）的企業(yè)已在運營中應(yīng)用人工智能。9同樣，雖然近三分之二（65%）的美國企業(yè)表示正在使用生成式AI平臺ChatGPT優(yōu)化運營，但加拿大僅有約三分之一（37%）的企業(yè)表示正在探索這一領(lǐng)域。10加拿大不僅在北美地區(qū)的人工智能應(yīng)用方面落后，全球范圍內(nèi)也處于劣勢。數(shù)據(jù)顯示，加拿大采用人工智能的企業(yè)比例不足4%（3.7%），遠(yuǎn)低于其他應(yīng)用率超過其兩倍的國家，其中丹麥以24%的采用率位居榜首。11加拿大企業(yè)在人工智能應(yīng)用中面臨哪些障礙？盡管加拿大在全球人工智能人才儲備方面處于領(lǐng)先地位，但企業(yè)最常提到的障礙是難以找到具備AI專業(yè)知識的員工。約五分之一五分之一（17%）的企業(yè)則表示難以找到新員工填補這一缺口。12一項調(diào)查顯示，五分之二（41%）的加拿大企業(yè)認(rèn)為AI技能和專業(yè)知識不足是采用AI的首要障礙。另一項調(diào)查中，13超過半數(shù)（54%）的加拿大企業(yè)表示擔(dān)憂所用AI算法的準(zhǔn)確性，擔(dān)心可能基于設(shè)計欠佳的算法做出決策。然而，同一項調(diào)查中略低于半數(shù)（47%）的企業(yè)坦言，其員對現(xiàn)有AI工具的認(rèn)知不足也是企業(yè)采用AI時常被提及的障礙。這使得識別AI的商業(yè)價值變得困難——事實上，近四分之三（69%）的加拿大企業(yè)坦言難以明確AI的商業(yè)基礎(chǔ)。15另一個被加拿大企業(yè)提及的采用障礙是倫理顧慮和對AI工具的信任問題。16AI工具常被貼上“黑箱”標(biāo)簽，這意味著即便用戶經(jīng)驗豐富，也可能無法理解這些工具的“幕后對AI技術(shù)的信任度在世界范圍內(nèi)處于較低水平。18這也凸顯了制定職場使用AI工具的治我們發(fā)現(xiàn)了一個明顯的脫節(jié)現(xiàn)象。一方面，數(shù)據(jù)顯示加拿大在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。我們擁有高技能人才儲備，能夠滿足人工智能應(yīng)用普及帶來的技能需求增長。但另一方面，加拿大企業(yè)卻表示難以招到具備所需AI技能的員工。這種矛盾的根源何在？在我們與環(huán)境研究所合作、未來技能中心資助的《就業(yè)與技能調(diào)查》最新一期中，我們希23為彌合雇主與員工在人工智能應(yīng)用及技能培養(yǎng)方面的差距，我們首先需要深入理解這一差距及其成因。因此，本報告的分析旨在進(jìn)一步探討以下研究問題：2.加拿大人對可在工作場所使用的人工智能工具熟悉程度如何？是否存在群體差異？4.員工在如何在工作中使用人工智能方面，從雇主那里得到了多少培訓(xùn)和指導(dǎo)？為解答這些問題，我們采用了就業(yè)與技能調(diào)查的數(shù)據(jù)。這項調(diào)查由環(huán)境研究所、多倫多都會大學(xué)多元化研究所和未來技能中心聯(lián)合開展。調(diào)查始于2020年初，最初是為探究加拿大人面對工作性質(zhì)變化的體驗而設(shè)計，包括技術(shù)驅(qū)動的變革、日益加劇的不確定性以及技能需求的轉(zhuǎn)變。隨著新冠疫情暴發(fā)，調(diào)查范圍擴(kuò)展至考察危機(jī)對加拿大人就業(yè)、收入和工作環(huán)境的影響。后續(xù)調(diào)查分階段展開：2020年12月進(jìn)行第二輪，2021年6月進(jìn)行第三輪，2022年3月至4月進(jìn)行第四輪，2023年3月進(jìn)行第五輪，2023年10月至11月進(jìn)行第六輪，2024年5月至7月進(jìn)行第七輪。這項研究的每輪調(diào)查都覆蓋了加拿大所有省份和地區(qū)，共對5000多名18歲及以上的加拿大人進(jìn)行了問卷調(diào)查。七輪調(diào)查累計收集了40,595份有效問卷。調(diào)查特別增加了對小省份和地區(qū)居民、34歲以下人群、少數(shù)族裔加拿大人以及原住民身份認(rèn)同者的抽樣覆蓋，從本報告數(shù)據(jù)基于第七輪（最新一輪）調(diào)查（樣本量5,855人）。鑒于人工智能關(guān)注度持續(xù)攀升，本輪調(diào)查特別增設(shè)了職場AI認(rèn)知、AI應(yīng)用實踐及使用指導(dǎo)培訓(xùn)等專項問題。4表1.Wave7中關(guān)于工作場所中對人工智能的看法、使用和培訓(xùn)的問題你認(rèn)為自己對人們可以在工作場所使用的完全不熟悉不太你是否曾使用過這些人工智能程序來完成以下任何一項任務(wù)？僅供您個人使用或娛樂幫助完成學(xué)校、大學(xué)或致那些表示在工作中使用過AI的人請思考一下使用人工智能程序?qū)δぷ鞣經(jīng)]有更多或更少的生產(chǎn)力/創(chuàng)造力致那些表示在工作中使用過AI的人5您是否接受過培訓(xùn)，以幫助您學(xué)習(xí)如何在是的，而且培訓(xùn)是由我的否，本人未接受過此類培訓(xùn)致那些表示在工作中使用過AI的人更普遍地說，你的雇主在工作中使用人工很多指導(dǎo)——我的雇主已經(jīng)寫了一些關(guān)于在工作中使用人工智能程序的指導(dǎo)方針一些指導(dǎo)——我的雇主已經(jīng)和我談過在工作中使用人工智能程序的事指導(dǎo)性不強——我正在摸索如何在工作中自主致那些表示在工作中使用過AI的人6對于以下關(guān)于新信息或計算機(jī)技術(shù)對您工作影響的陳述，您是完全同意、部分同我的工作場所適應(yīng)新信息技術(shù)帶來的機(jī)遇我很難跟上工作中的變化，這些變化是我擔(dān)心在接下來的幾年里我可能會失去我的工作，因為我所做的工作很快就會被自動化（換句話說，很快就會由計算機(jī)或機(jī)器人完成）。非常不同意、有致那些表示在工作中使用過AI的人人工智能工具正在職場中發(fā)揮著積極作用。第七輪調(diào)查中，所有受訪者都被問及是否曾將AI用于個人娛樂。數(shù)據(jù)顯示，近半數(shù)（48%）受訪者承認(rèn)曾為此目的使用過AI（見圖1）。有趣的是，學(xué)生群體使用AI的頻率明顯高于職場人群：60%的受訪學(xué)生表示曾在校園使用過AI，而職場人士中僅有34%承認(rèn)在工作中使用過AI輔助任務(wù)（見圖1）。對于職場使用者而言，AI帶來的影響是積極的——81%的受7圖1.受訪者使用人工智能的情況大多數(shù)受訪者對AI工具有一定了解在本次調(diào)查中，近五分之三（57%）的受訪者表示對職場中使用的人工智能程序有一定了解（包括非常了解和了解程度不一）。其中，約五分之二（40%）的人僅對職AI工具略知一二。這使得僅有略低于五分之一（18%）的人對職場AI工具的使用充滿信心（見圖2）。這表明，要提升職場中使用AI工具的信心，仍需付出更多努圖2.工作場所對人工智能的熟悉程度8對工作場所新技術(shù)的看法關(guān)于職場適應(yīng)新技術(shù)的速度，受訪者看法存在分歧：51%的人認(rèn)為職場適應(yīng)速度過慢，而61%的受訪者表示能輕松應(yīng)對新技術(shù)帶來的工作變化，且同樣有61%的人對自動化發(fā)展不擔(dān)憂。不過對雇主培訓(xùn)的評價略顯消極，53%的受訪者認(rèn)為職場新技術(shù)培訓(xùn)存在不表2還展示了不同教育水平人群對自動化擔(dān)憂的分布情況。數(shù)據(jù)顯示，教育程度與自動化擔(dān)憂存在微妙關(guān)聯(lián)：隨著教育水平提升，擔(dān)憂與不擔(dān)憂群體之間的差距逐漸擴(kuò)大。未完成高中教育的人群對此態(tài)度較為復(fù)雜，其中49%表示擔(dān)心自己的工作會被自動化取代。但這一比例隨著學(xué)歷提升而下降——擁有大學(xué)學(xué)歷的人群中僅有32%表示擔(dān)憂，而擁有學(xué)士學(xué)位的人群中這一比例更是降至35%。這種趨勢表明，受訪者可能認(rèn)為繼續(xù)深造能為他們的工作提供抵御自動化威脅的保護(hù)傘。表2.對工作場所新技術(shù)的看法：總體情況和按教育程度分列全面的(%)(%)交易過獨身生活畢業(yè)生(%)我的工作場所對新技術(shù)的適應(yīng)速新技術(shù)帶來的工作變化讓人難以我擔(dān)心我的工作我還沒有接受過足夠的新技術(shù)培9熟悉人工智能和對新技術(shù)的看法為探究新技術(shù)認(rèn)知與人工智能熟悉度之間的關(guān)聯(lián)，我們分析了這兩個變量的分布情況。研究發(fā)現(xiàn)兩者存在微妙關(guān)聯(lián)：職場中對人工智能最熟悉的受訪者，往往對新技術(shù)持有最負(fù)面的認(rèn)知——他們普遍認(rèn)為工作場所對新技術(shù)的適應(yīng)速度過慢，因新技術(shù)導(dǎo)致難以跟上工作變化，且覺得自己未獲得足夠的新技術(shù)培訓(xùn)。最引人注目的是人工智能熟悉度與對自動化擔(dān)憂的關(guān)系，受訪者對人工智能越熟悉，就越擔(dān)心自己的工作會被自動化取代。（表3）在對工作自動化最擔(dān)憂的人群中，近半數(shù)（48%）表示對職場人工智能非常熟悉；而對自動化最不擔(dān)憂的人群中，略超半數(shù)（26%）表示對職場人工智能不太熟悉，另有25%表3.對自動化擔(dān)憂與人工智能熟悉度的關(guān)系不同程度擔(dān)憂自動化的人群比例有點有點有點企業(yè)對AI培訓(xùn)的指導(dǎo)在職場使用人工智能的員工中，近半數(shù)（48%）從未接受過任何形式的AI培訓(xùn)。接受過培訓(xùn)的52%員工中，培訓(xùn)是否由雇主提供存在明顯分歧。其中略多于半數(shù)（28%）的員工接受過企業(yè)提供的培訓(xùn)（見圖3）?？傮w來看，這些數(shù)據(jù)表明近四分之三（72%）的職場AI使用者都是自主學(xué)習(xí)——無論是完全自學(xué)工具使用（48%），還是通過自主學(xué)習(xí)獲得技能（24%）。圖3.在工作中使用過人工智能的人所接受的人工智能培訓(xùn)在使用過AI工具的職場人士中，超過五分之二（42%）完全自主操作，未接受雇主指導(dǎo)。其余五分之三雖獲得過不同程度的指導(dǎo)：27%擁有正式書面的AI使用規(guī)范，32%圖4.工作中使用人工智能工具的員工所獲得的雇主指導(dǎo)組間差異為深入探究職場中對人工智能的認(rèn)知差異及員工與雇主間的認(rèn)知鴻溝，我們針對第七輪調(diào)查中所有人工智能相關(guān)問題，系統(tǒng)分析了不同群體的回應(yīng)差異。為便于理解，我們發(fā)現(xiàn)職場中對AI工具的熟悉度存在一個顯著趨勢：隨著年齡增長，熟悉度呈下降態(tài)勢（見圖5）。在加拿大，人工智能工具正逐步融入中學(xué)及高等教育體系。因此，年輕群體在完成中學(xué)教育后就可能接觸過AI工具，而年長群體則鮮少有機(jī)圖5.不同年齡段員工對職場人工智能工具的熟悉程度人工智能的使用情況也呈現(xiàn)出類似趨勢：年輕群體比年長群體更傾向于將AI用于個人娛樂、學(xué)業(yè)和工作。例如，18至24歲人群中，有47%的人使用過AI輔助工作，而44至5表4.不同年齡段受訪者在不同場景中使用AI的百分比我們還發(fā)現(xiàn)不同年齡段在培訓(xùn)方面存在顯著差異。臨近退休年齡（55至64歲）的群體比其他年輕群體更可能完全沒有接受過職場AI工具培訓(xùn)——其中67%的55至64歲受訪者表示從未接受過任何AI工具培訓(xùn)（無論是自主學(xué)習(xí)還是雇主提供的培訓(xùn)），而25至34歲群體中僅有不到半數(shù)（46%）持相同觀點。指導(dǎo)方面也呈現(xiàn)類似趨勢：55至64歲群體中有60%從未從雇主處獲得過職場AI使用指導(dǎo)，相比之下，25至34歲群體中僅有40%表示未接在新技術(shù)接受度方面，年輕群體更傾向于認(rèn)同職場對新技術(shù)的適應(yīng)速度較慢，而年長群體則持相反觀點。具體來看，18至44歲人群中認(rèn)為職場適應(yīng)緩慢的比例高達(dá)52%-56%，而45歲以上群體中持反對意見的比例僅為33%-46%?？傮w而言，人們對自動化發(fā)展普遍不以為意，且隨著年齡增長擔(dān)憂程度逐漸降低。例如，18至24歲年輕人中略低于半數(shù)（49%）表示擔(dān)心工作會被自動化取代，而55至64歲人群的擔(dān)憂比例則降至約三分之一性別在人工智能應(yīng)用的認(rèn)知度方面，存在顯著的性別差異：63%的男性受訪者表示對職場AI應(yīng)用有一定或非常熟悉，而女性這一比例僅為52%。不過，這一差距仍遠(yuǎn)小于科技崗位的性別比例差異——盡管女性占勞動力半壁江山，但科技崗位中女性占比僅有30%。19性別差異在個人娛樂、校園學(xué)習(xí)和職場應(yīng)用中同樣明顯。如圖6所示，男性在各類場景中使用人工智能的比例普遍高于女性。但值得注意的是，個人娛樂（52%對45%）和校園學(xué)習(xí)場景中的性別差異（7%）明顯大于職場應(yīng)用（35%對32%，僅3%的差距）。圖6.不同性別在不同場景中使用AI工具的情況在職場AI工具培訓(xùn)方面，女性比男性更傾向于自主學(xué)習(xí)，而男性則更可能接受企業(yè)提供的培訓(xùn)。使用過AI工具的女性中，四分之三（75%）是通過自主學(xué)習(xí)實現(xiàn)的——23%主動參加培訓(xùn)課程，51%通過邊做邊學(xué)的方式自學(xué)，剩下的26%則接受過企業(yè)培訓(xùn)。相比之下，采用自主學(xué)習(xí)方式的男性比例較低，只有四分之三（70%）通過主動學(xué)習(xí)（25%）或邊做邊學(xué)（45%）掌握AI技能，另有30%接受過企業(yè)培訓(xùn)。在企業(yè)提供的AI使用指導(dǎo)方面，男性接受指導(dǎo)的比例比女性高出10個百），在對新技術(shù)的看法上，略多一些男性比女性對人工智能在工作場所的負(fù)面看法。例如，54%的男性同意他們的工作場所對新技術(shù)的適應(yīng)速度緩慢，而只有47%的女性同意這一說法。表5展示了原住民、少數(shù)族裔和白人參與者的調(diào)查結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示，職場中對人工智能工具較為熟悉的受訪者中，少數(shù)族裔和原住民受訪者比例更高：75%的少數(shù)族裔受訪者和63%的原住民受訪者表示熟悉，而白人參與者的這一比例僅為47%。與原住民和白人參與者相比，被種族化的受訪者最有可能使用人工智能進(jìn)行個人使用、幫助完成學(xué)校作業(yè)和工作。在培訓(xùn)方面，超過半數(shù)（56%）的白人受訪者從未接受過職場AI工具使用培訓(xùn)，而少數(shù)族裔（46%）和原住民（36%）受訪者則普遍接受過相關(guān)培訓(xùn)。與少數(shù)者接受職場AI工具培訓(xùn)的比例明顯偏低——無論是雇主提供的培訓(xùn)（22%）還是自主學(xué)盡管如此，白人受訪者更可能不同意雇主未提供足夠新技術(shù)培訓(xùn)的說法），同樣，白人受訪者最不可能從雇主那里獲得任何關(guān)于職場人工智能的指導(dǎo)，其次是少表5.白人、土著居民和受種族歧視的受訪者的調(diào)查結(jié)果使用AI生成的圖片僅供個人使用和娛樂是的，而且培訓(xùn)是由我的雇主提供的指引移民群體的調(diào)查結(jié)果詳見表6。與加拿大本土出生的人群相比，第一代和第二代移民更熟悉職場中的人工智能工具。在培訓(xùn)方面，第一代移民（25%）和第二代移民（31%）比加拿大本土出生的受訪者（20%）更可能接受過雇主提供的AI工具培訓(xùn)。此外，他們也更傾向于認(rèn)為所在單位對新技術(shù)的適應(yīng)速度較慢。表6.按移民身份分列的調(diào)查結(jié)果熟悉工作場所中的人工智能工使用AI生成的圖片僅供個人使用和娛樂是的，而且培訓(xùn)是由我的雇主提供的是，但本次培訓(xùn)并非由我的雇主提供指引總體而言，本分析旨在揭示加拿大雇主與雇員在人工智能專業(yè)能力方面的差距。雖然這些結(jié)果并非單一解決方案，但確實為未來的發(fā)展方向提供了洞見。關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)如人們正在工作中使用人工智能，且主要采取自主自學(xué)方式。在《就業(yè)與技能調(diào)查》第七輪中，受訪者表示他們確實在工作中使用AI，且大多無需雇主培訓(xùn)或指導(dǎo)。盡管加拿大企業(yè)采用AI技術(shù)的進(jìn)程較為緩慢，但部分員工已自發(fā)運用這些工具。這或許預(yù)示著員工培訓(xùn)正向自主學(xué)習(xí)模式轉(zhuǎn)變。員工不再依賴雇主培訓(xùn)，而是主動尋找學(xué)習(xí)、轉(zhuǎn)崗和提升技能的機(jī)會；他們意識到需要額外培訓(xùn)，不再等待雇主提供。這種自主學(xué)習(xí)趨勢尤為重要，因為微軟數(shù)據(jù)顯示，66%的管理者表示不會雇調(diào)查結(jié)果顯示，略超半數(shù)受訪者認(rèn)為雇主在新技術(shù)培訓(xùn)方面投入不足。雖然數(shù)據(jù)顯示員工確實主動尋求新技術(shù)培訓(xùn)，但這并不意味著企業(yè)無需提供培訓(xùn)。若員工在工作中自行使用人工智能，缺乏企業(yè)指導(dǎo)可能導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用零散無序。這恰恰凸顯了加拿大企業(yè)為員工提供培訓(xùn)的重要性。事實上，IBM調(diào)研顯示，2023年近半數(shù)（42%）加拿大企業(yè)將技能再培訓(xùn)和員工發(fā)展列為人工智能投資重點，2說明企業(yè)已意識到這一需求并著手推進(jìn)。但鑒于員工正自發(fā)在工作中使用這些工具，調(diào)查結(jié)果也表明：企業(yè)亟需更新培訓(xùn)方案，并制定明確的人工智能應(yīng)用指導(dǎo)方針與政策。上述討論結(jié)果表明，與年輕受訪者相比，年長受訪者對職場AI工具的熟悉度較低，使用意愿也更弱。值得注意的是，那些），用現(xiàn)狀。該報告鏈接/2024/05/08/microsoft-and-linkedin-release-the-2024-work-trend-2IBM（2024年1月10日）報道，2023年加拿大企業(yè)在人工智能應(yīng)用方面較全球同行有所增長。https:///2024-01-10-Canadian-businesses-saw-uptick-in-AI-Adoption-in-2023-vs-全球同行臨近退休年齡的員工比年輕同事更少接受過雇主提供的職場AI工具培訓(xùn)。其他研究表明，年長員工常被刻板印象為難以適應(yīng)變化、抗拒變革，20這可能導(dǎo)致企業(yè)在制定培訓(xùn)計劃時忽視他們。要填補AI技能缺口，企業(yè)必須確保對全體員工進(jìn)行技能再培訓(xùn)。其他群體差異顯示，男性對職場AI工具的熟悉度略高于女性，但這一差距并未達(dá)到技術(shù)崗位整體水平。這或許表明，某些形式的AI技術(shù)能通過“低代碼、無代碼應(yīng)用”縮小工具使用和系統(tǒng)開發(fā)領(lǐng)域的性別差距，但該領(lǐng)域仍需深入探索。盡管“深度AI”和機(jī)器學(xué)習(xí)崗位仍以男性為主導(dǎo)，但生成式AI應(yīng)用所需的技能差異為跨學(xué)科畢業(yè)生提供了更多機(jī)會，而非局限于傳統(tǒng)理工科領(lǐng)域。鑒于對婦女及其他應(yīng)得平等的群體（尤其是原住民和黑此外，這些研究結(jié)果對高等教育領(lǐng)域具有重要啟示。當(dāng)被問及相關(guān)情況時，雇主們常表示在填補人工智能相關(guān)崗位上面臨困難，但數(shù)據(jù)顯示加拿大確實存在具備AI相關(guān)技能的勞動力。調(diào)查結(jié)果還表明，盡管雇主聲稱員工會使用AI技術(shù)，但實際上這些員工大多未經(jīng)專門培訓(xùn)。綜合來看，這反映出高等教育課程設(shè)置與企業(yè)需求存在脫節(jié)：畢業(yè)生可能其他數(shù)據(jù)顯示雇主在填補AI相關(guān)崗位時遇到困難，而本研究發(fā)現(xiàn)員工對AI相當(dāng)熟悉且能自主在職場使用，這表明雇主可能沒有在正確的地方尋找人才。換句話說，這凸顯了擴(kuò)大人才儲備的必要性。歷史上，女性、少數(shù)族裔和原住民在科技崗位中代表性不足，且常面臨進(jìn)入這些崗位的障礙。具體到AI領(lǐng)域，對調(diào)查結(jié)果的分析顯示，移民、少數(shù)族裔和原住民受訪者比白人及加拿大本土受訪者更熟悉職場AI工具，且更可能接受過相關(guān)培訓(xùn)。如果雇主在填補AI崗位時遇到困難，很可能是因為他們現(xiàn)有的招聘流程對某些群體存在排斥性。要彌合AI人才缺口，最根本的解決方案就是擴(kuò)大人才儲備。大多數(shù)受訪者并不擔(dān)心自動化會取代工作。就業(yè)與技能調(diào)查的最新數(shù)據(jù)顯示，絕大多數(shù)被訪者對自動化發(fā)展持樂觀態(tài)度。這一結(jié)論與美國同類數(shù)據(jù)不謀而合——盡管美國民眾對自動化同樣普遍持謹(jǐn)慎態(tài)度，但自2017年以來相關(guān)擔(dān)憂卻持續(xù)攀升。雖然本次調(diào)查整體趨勢顯示多數(shù)人并不擔(dān)憂，但仍有近四成受訪者表示存在顧慮。更有證據(jù)表明這種擔(dān)憂實人工智能不太可能讓現(xiàn)有崗位完全過時。事實上，人工智能的普及反而可能創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會。加拿大統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，超過四分之三的企業(yè)（79%）表示在引入AI后就業(yè)人數(shù)未變，而近五分之一（18%）的企業(yè)甚至實現(xiàn)了就業(yè)崗位增長。22真正威脅就業(yè)的并非AI本身，而是未能及時幫助員工進(jìn)行技能轉(zhuǎn)型和能力提升。此外，這一趨勢的影響不僅限于直接涉及人工智能的崗位。雖然需要具備AI專業(yè)知識的人才，但人工智能的廣泛應(yīng)用還需要能夠協(xié)助工作場所運營轉(zhuǎn)型的專業(yè)人才。以礦業(yè)巨頭力拓集團(tuán)為例，其加拿大分公司正在探索人工智能在多個領(lǐng)域的應(yīng)用。2019年，該公司聘請了多位數(shù)據(jù)專家、科學(xué)家和工程師，這些人才兼具AI與數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)知識、先進(jìn)技術(shù)技能以及基于云的AI平臺知識，以支持人工智能的普及應(yīng)用。除這些崗位外，力拓加拿大分公司還設(shè)立了人力資源數(shù)據(jù)科學(xué)主管及兩名人力資源數(shù)據(jù)科學(xué)家職位，以推動這一轉(zhuǎn)型進(jìn)程。公司還為現(xiàn)有員工和新入職人員提供AI技能提升機(jī)會。此外，公司在招對人工智能素養(yǎng)的需求在這項分析中，我們發(fā)現(xiàn)人工智能熟悉度與對自動化恐懼存在關(guān)聯(lián)：受訪者對職場AI工具越熟悉，就越擔(dān)心自己的工作會被自動化取代。雖然這看似有違直覺，但研究結(jié)果與美國相關(guān)數(shù)據(jù)24一致。不過需要謹(jǐn)慎解讀這些結(jié)果。未來研究應(yīng)明確“熟悉”的具體含義——當(dāng)受訪者選擇“非常熟悉”或“較為熟悉”AI工具時，他們究竟指什么？是真正掌握了職場AI工具的使用技巧并理解其運作原理，還是僅僅通過媒體報道了解了大量AI知識？如果是后者，他們究竟聽到了哪些內(nèi)容？鑒于當(dāng)前圍繞人工智能的質(zhì)疑聲浪和媒體報道，這些問題尤為重要。新聞標(biāo)題常聚焦AI的負(fù)面影響，例如其在傳播虛假信息中的大規(guī)模失業(yè)。27、28這些故事是基于模型和預(yù)測，然而，這與迄今為止的數(shù)據(jù)并不一這些研究結(jié)果凸顯了多層級技能培養(yǎng)的重要性和必要性。在最基礎(chǔ)的層面，人工智能素養(yǎng)——即理解如何使用并批判性評估AI技術(shù)的能力——是關(guān)鍵所在。29第二層級是AI創(chuàng)新技能，包含將AI解決方案與組織需求相匹配所需的能力，同時需要理解組織為實現(xiàn)目標(biāo)而負(fù)責(zé)任地采用和管理AI工具所需的政策與流程。在基礎(chǔ)技能之上，AI應(yīng)用技能適用于從事“橋梁”或“混合型”角色、專注于將技術(shù)與需求相匹配的人員。第三層級——深度AI技能——是指設(shè)計和實施定制化AI系統(tǒng)所需的技能。圖5.面向就業(yè)的全技能水平人工智能發(fā)展框架需要開展更多工作，以制定一個能力框架，該框架需考慮各級所需的不同知識、技能和1道布斯，G.，&赫希-艾倫，J.（2024年4月16日）。加拿大計劃彌合人工智能計算差距，以及如何使產(chǎn)業(yè)政策更具包容性和可持續(xù)性。經(jīng)合組織人工智能https://oecd.ai/en/wonk/canadas-ai-compute-gap2道布斯，G.，&赫希-艾倫，J.（2024年4月16日）。加拿大計劃彌合人工智能計算差距，以及如何使產(chǎn)業(yè)政策具有包容性和可持續(xù)性。經(jīng)合組織人工智能https://oecd.ai/en/wonk/canadas-ai-compute-gap3IBM（2024年1月10日）報道，2023年加拿大企業(yè)在人工智能應(yīng)用方面較全球同行有所增長。https:///2024-01-10-Canadian-businesses-saw-uptick-in-AI-Adoption-in-2023-vs-全球同行4IBM（2024年1月10日）報道，2023年加拿大企業(yè)在人工智能應(yīng)用方面較全球同行有所增長。https:///2024-01-10-Canadian-businesses-saw-uptick-in-AI-Adoption-in-2023-vs-全球同行5加拿大統(tǒng)計局.（2024年6月20日）《加拿大企業(yè)使用人工智能分析報告（2024年第二季度）》.加拿大商業(yè)狀況調(diào)查.https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/11-621-m/11-621-m2024008-eng.htm6Lockhart，A.（2023年9月）。自動化國家？加拿大企業(yè)中的人工智能采用。TheDais。https://dais.ca/reports/automation-nation-ai-adoption-in-canadian-businesses/7Bryan，V.，Sood，S.，&Johnston，C.（2024年6月20日）.加拿大企業(yè)人工智能應(yīng)用分析，2024年第二季度.加拿大統(tǒng)計局.https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/11-621-m/11-621-m2024008-eng.htm8Bryan，V.，Sood，S.，&Johnston，C.（2024年6月20日）.加拿大企業(yè)人工智能應(yīng)用分析，2024年第二季度.加拿大統(tǒng)計局.https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/11-621-m/11-621-m2024008-eng.htm/ca/en/home/media/press-releases/2023/04/us-outpacing-canada-in-business-adoption-of-ai.html10畢馬威（2023年4月19日）——畢馬威PT。/ca/en/home/media/press-releases/2023/04/us-outpacing-canada-in-business-adoption-of-ai.html11Lowey，M.（2023年12月20日）。加拿大企業(yè)在采用人工智能技術(shù)方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他國家。研究資金公司/article/canadian-businesses-far-behind-those-in-其他采用人工智能技術(shù)的國家12IBM（2024年1月10日）報道，2023年加拿大企業(yè)在人工智能應(yīng)用方面較全球同行有所增長。https:///2024-01-10-Canadian-businesses-saw-uptick-in-AI-Adoption-in-2023-vs-全球同行13IBM（2024年1月10日）報道，2023年加拿大企業(yè)在人工智能應(yīng)用方面較全球同行有所增長。https:///2024-01-10-Canadian-businesses-saw-uptick-in-AI-Adoption-in-2023-vs-全球同行14畢馬威（2023年4月19日）——畢馬威PT。/ca/en/home/media/press-releases/2023/04/us-outpacing-canada-in-business-adoption-of-ai.html15Hunt，C.（2024年2月15日）。盡管加拿大企業(yè)宣稱有意采用人工智能，但實際采用進(jìn)度緩慢。https://www.goodmans.ca/insights/post/goodmans-tech-blog/16IBM（2024年1月10日）報道，2023年加拿大企業(yè)在人工智能應(yīng)用方面較全球同行有所增長。https:///2024-01-10-Canadian-businesses-saw-uptick-in-AI-Adoption-in-2023-vs-全球同行17Blouin，L.（2023年3月6日）.人工智能，神秘的“黑匣子”問題，解釋.密歇根大學(xué)迪爾伯恩分校./news/ais-mysterious-black-box-problem-explained18埃德曼信任研究所（2024）.2024年埃德曼信任度晴雨表核心洞察I.https://www.ed-/sites/g/files/aatuss191/files/2024-03/2024%20Edelman%20Trust%20Barometer%20Key%20Insights%20Around%20AI.pdf19ICTC-CTIC.（2024）.加拿大科技生態(tài)系統(tǒng)中促進(jìn)性別平等的ICTC大使計劃。ICTC-CTIChttps://ictc-ctic.ca/our-impact/case-studies/ictc-ambassador-program-for-gender-equity-in-cana