Wysiłki administracji Bidena mające na celu zwiększenie zatrudnienia pracowników sztucznej inteligencji (AI) napotykają na trudności, o czym mówiono podczas niedawnej wysłuchania podkomisji Domu Reprezentantów. Głównym tematem wysłuchania była potrzeba alternatywnych ścieżek rekrutacyjnych w celu zaspokojenia luki kompetencyjnej i znalezienia wykwalifikowanych specjalistów AI. Zaistniały poważny problem polegał na tym, że rząd polega na tradycyjnym czteroletnim wykształceniu akademickim jako warunku wstępnego do zatrudnienia, co może wykluczyć osoby posiadające cenne umiejętności AI.
Timi Hadra, partner klienta IBM, wyraził obawy dotyczące preferencji rządu wobec kandydatów posiadających stopień naukowy, nawet jeśli posiadają obszerniejsze szkolenie i certyfikację z zakresu AI. Hadra zauważył, że absolwenci intensywnego programu praktyk zawodowych cybersecurity w IBM często napotykają trudności w zdobyciu pracy w sektorze federalnym z powodu braku czteroletniego stopnia naukowego. Taki sztywny wymóg ogranicza potencjalną pulę wykwalifikowanych pracowników AI i może prowadzić do utraty talentów na rzecz innych sektorów.
Reprezentantka Nancy Mace podkreśliła powolny postęp, jaki osiągnęła Biuro Zarządzania Służbą Cywilną w realizacji ustawy AI in Government z 2020 roku. Biuro miało za zadanie zidentyfikowanie deficytu talentów AI i utworzenie nowego programu pracy związanego z AI dla pracowników federalnych. Jednak trzy lata później te inicjatywy nie zostały zrealizowane. Ponadto, przedstawicielka Mace zwróciła uwagę na niedobór specjalistów ds. bezpieczeństwa cybernetycznego, szacując brak 700 000 profesjonalistów w tej dziedzinie. Zauważyła również rolę alternatywnych programów edukacyjnych, takich jak krótkoterminowe programy i certyfikaty, w rozwiązaniu tej luki kompetencyjnej.
W celu rozwiązania tych problemów, świadkowie zaproponowali kilka rozwiązań. Costis Toregas, dyrektor Instytutu Badań nad Cyberbezpieczeństwem i Ochroną Prywatności na Uniwersytecie George’a Washingtona, podkreślił konieczność standaryzacji terminologii i zwiększenia wiedzy kadry pedagogicznej na temat edukacji AI. Toregas pochwalił również elastyczność szkół społecznych w dostosowaniu programów nauczania skoncentrowanych na AI do wymagań dziedziny. Podobnie profesor informatyki Carnegie Mellon, William Scherlis, podkreślił znaczenie programów bez stopnia naukowego w poszerzaniu dostępu do edukacji w dziedzinie AI.
Kolejną istotną strategią była współpraca i tworzenie sieci. Toregas sugerował, że udany model Narodowej Fundacji Nauki polegający na współpracy z college’ami i uniwersytetami w celu opracowania programów nauczania z zakresu cyberbezpieczeństwa mógłby zostać zastosowany również dla AI. Poprzez współpracę między sektorem publicznym, środowiskiem akademickim i sektorem prywatnym, siła robocza AI może być wzmocniona dzięki wspólnym zasobom i wiedzy.
Chociaż Biuro Zarządzania Służbą Cywilną niedawno ogłosiło uprawnienia do bezpośredniego zatrudniania niektórych stanowisk związanych z AI, spotkało się z krytyką za niepełne wdrożenie ustawy AI in Government. Biuro obroniło swoją decyzję o nieutworzeniu konkretnego programu pracy związanego z AI, argumentując, że priorytetem są potrzeby i cele agencji ponad standardizowany podejście.
Podsumowując, wyzwania związane z zwiększaniem siły roboczej AI wymagają kompleksowego i elastycznego podejścia. Ponowne przemyślenie polegania na tradycyjnych ścieżkach edukacyjnych, rozwijanie współpracy i korzystanie z alternatywnych programów są kluczowymi krokami w tworzeniu wykwalifikowanej i zróżnicowanej siły roboczej w dziedzinie AI, która może sprostać wymaganiom przyszłości.
FAQ dotyczące zwiększania zatrudnienia pracowników AI
Q: Jakie były omawiane wyzwania podczas niedawnego wysłuchania podkomisji Domu Reprezentantów dotyczące wysiłków administracji Bidena mających na celu zwiększenie zatrudnienia pracowników sztucznej inteligencji (AI)?
A: Omawiane wyzwania obejmowały potrzebę alternatywnych ścieżek rekrutacyjnych, poleganie na tradycyjnym czteroletnim wykształceniu akademickim jako warunku wstępnego do zatrudnienia oraz wykluczenie osób posiadających cenne umiejętności AI.
Q: Jakie obawy wyraził partner klienta IBM, Timi Hadra, dotyczące preferencji rządu wobec kandydatów posiadających stopień naukowy?
A: Timi Hadra zauważył, że absolwenci intensywnego programu praktyk zawodowych cybersecurity w IBM często napotykają trudności w zdobyciu pracy w sektorze federalnym z powodu braku czteroletniego stopnia naukowego. Taki sztywny wymóg ogranicza potencjalną pulę wykwalifikowanych pracowników AI.
Q: Jaki jest status Biura Zarządzania Służbą Cywilną (OPM) w zakresie wdrażania ustawy AI in Government z 2020 roku?
A: OPM spotkało się z krytyką za wolne postępy w wdrażaniu ustawy AI in Government, w której przewidziano identyfikację deficytu talentów AI i utworzenie nowego programu pracy związanego z AI. Te inicjatywy nie zostały zrealizowane trzy lata później.
Q: Jakie rozwiązanie zaproponował Costis Toregas, dyrektor Instytutu Badań nad Cyberbezpieczeństwem i Ochroną Prywatności na Uniwersytecie George’a Washingtona?
A: Costis Toregas podkreślił konieczność standaryzacji terminologii i zwiększenia wiedzy kadry pedagogicznej na temat edukacji AI. Pochwalił również elastyczność szkół społecznych w dostosowaniu programów nauczania skoncentrowanych na AI.
Q: Jaka strategia została zaproponowana w celu wzmocnienia siły roboczej AI?
A: Współpraca i tworzenie sieci zostały uznane za kluczowe strategie. Tworzenie partnerstw między sektorem publicznym, środowiskiem akademickim i sektorem prywatnym może wzmocnić siłę roboczą AI dzięki wspólnym zasobom i wiedzy.
Q: Jaką krytykę spotkało OPM w kontekście wdrażania ustawy AI in Government?
A: OPM spotkało się z krytyką za niepełne wdrożenie ustawy AI in Government, choć niedawno ogłoszono uprawnienia do bezpośredniego zatrudniania niektórych stanowisk związanych z AI. Obroniło swoją decyzję o nieutworzeniu konkretnego programu pracy związanego z AI, priorytetem będąc potrzeby i cele agencji.
Q: Jakie kroki są niezbędne do zwiększenia siły roboczej AI?
A: Ponowne przemyślenie polegania na tradycyjnych ścieżkach edukacyjnych, rozwijanie współpracy i korzystanie z alternatywnych programów są kluczowymi krokami w tworzeniu wykwalifikowanej i zróżnicowanej siły roboczej w dziedzinie AI, która może sprostać wymaganiom przyszłości.
Definicje:
– AI (sztuczna inteligencja): Symulacja ludzkiej inteligencji w maszynach, które są programowane do myślenia i uczenia się jak ludzie.
– Luka kompetencyjna: Różnica między wymaganymi umiejętnościami na stanowisku pracy a posiadaniem tych umiejętności przez poszukiwanych pracowników lub pracowników.
– Wymaganie wstępne: Wymóg, który musi być spełniony przed możliwością rozpatrzenia danej osoby na określenie stanowiska lub możliwość.
– Cyberbezpieczeństwo: Praktyka ochrony komputerów, serwerów, urządzeń mobilnych, systemów elektronicznych, sieci i danych przed atakami cyfrowymi, kradzieżą, uszkodzeniem lub nieautoryzowanym dostępem.
– Programy bez stopnia naukowego: Programy edukacyjne oferujące szkolenie i certyfikację, ale nie prowadzące do tradycyjnego stopnia licencjata lub stopnia wyższego.
Powiązane linki:
– National Science Foundation
– IBM
– George Washington University
– Carnegie Mellon University
The source of the article is from the blog macholevante.com