AI for All Workforce Skilling Policy Toolkit
背景
人工智能（AI）的快速发展为政府、产业和个人带来了显著益处，但同时也对劳动力技能提出了新的要求。为了有效利用AI机会，个人需要具备使用AI的技能，包括道德、责任和可持续性；减轻AI相关风险；以及与AI系统有效互动。
目标
本政策工具包旨在为政策制定者和关键利益相关者提供政策原则和实用指南，以加强亚太地区的AI学习系统和就业能力。工具包围绕四个支柱构建，指导政策制定者在AI技能需求、技能差距评估、技能路线图制定和进展监测与评估方面开展工作。
框架
支柱一：识别AI所需技能
- 目标： 定义和分类AI所需的关键技能，并识别新兴AI技能。
- 方法： 开发技能分类法，将技能分为过渡技能（受AI影响较大，需要转型）、使能技能（受AI影响较小，未来仍需保持）和新兴技能（与AI直接相关，例如提示工程、AI审计）。
- 原则： 建立跨学术界、产业和政府部门的合作；采用针对不同行业和人口群体的定制方法；设计可扩展和敏捷的步骤；保持适应性。
支柱二：评估技能生态系统差距
- 目标： 评估现有技能计划的差距，确保未来计划更有针对性。
- 方法： 评估现有技能计划的优先事项和重点领域的覆盖范围；识别供需不匹配。
- 原则： 评估覆盖范围和重点领域；评估供需不匹配。
支柱三：制定和实施劳动力技能提升路线图
- 目标： 制定可操作的AI劳动力技能提升路线图，确定各利益相关者的关键行动。
- 方法： 映射国家数字技能计划的优先领域；提炼技能提升经验的核心原则。
- 原则： 确保广泛参与；促进持续学习；利用合作。
支柱四：监测和评估进展
- 目标： 监测和评估技能提升计划的有效性，并持续改进框架。
- 方法： 为框架的每个支柱开发关键绩效指标（KPI）。
- 原则： 确保数据收集的全面性、实用性和迭代性。
案例研究
- 印度： 印度AI使命通过建立初步的AI路线图和支持实施机制，以及KPI来衡量进展，为识别关键AI技能和发展熟练的AI劳动力建立了坚实的基础。
- 马来西亚： 马来西亚的AI技能提升计划通过扩大和普及AI知识和能力，以及结构化的方法来评估数字技能差距，为培养量身定制的、有针对性的计划奠定了坚实的基础。
- 日本： 日本的数字技能标准通过根据不断变化的行业趋势和国家优先事项进行迭代修订，以及采用广泛指导原则，确保了其灵活性和对不断变化的需求的适应性。
结论
本工具包为政策制定者和关键利益相关者提供了一个结构化的政策框架，以加强亚太地区的AI学习系统和就业能力。通过实施这四个支柱，各国可以更好地应对AI带来的挑战和机遇，并培养适应未来工作场所的技能型人才。
