AI时代人才标准转向：从寻找标准答案到定义问题

SK Academy的Im Chang-hyeon博士指出，随着AI在寻找标准答案方面超越人类，企业对人才的需求正从掌握既定知识转向具备“问题感知”与“问题定义”能力，SK也正通过“AI Gen”项目为青年人打造一个允许通过失败进行学习的实验舞台。

在人工智能（AI）超越人类智能的时代，企业衡量人才的标准正在发生根本性动摇。过去，衡量人才的标准是多快、多准确地找到既定的标准答案，但现在这一角色正由AI取代。如今，企业渴望的不再是“答对问题的人”，而是“发现并定义问题的人”。

T Times TV报道的这场对话揭示了AI时代不断变化的人才信号体系，以及企业为培养此类人才所进行的全新尝试。在SK Academy负责产学合作与技术振兴的Im Chang-hyeon博士通过与东国大学教授Lee Jung-hak的对话，解释了为何传统的以学历或考试为中心的选拔方式已不再有效。

“学历与考试仅用于确认答案……现在需要设计问题本身”

Im Chang-hyeon博士诊断称，判断人才的“信号体系（Signal）”正在发生变化。至今为止的教育和招聘系统一直集中于测量个体掌握了多少特定知识，即距离标准答案有多近。但Im博士表示：“掌握标准答案现在是AI做得远比人类更好的领域。传统的学历或考试曾是判断一个人是否掌握标准答案的标准，但在这样一个标准已不再起作用的时代，它们已不再适用。”

他提出的新人才核心能力可概括为三点：第一是感知何为问题的“问题感知（Sensing）”能力；第二是将发现的问题转化为有价值之物的“问题定义”能力；第三是为解决没有标准答案的问题而建立假设、执行并从失败中学习的“经验”。Im博士定义道：“现在，比起擅长解决既定问题的人，那些能够设定问题标准并出题的人才更接近于人才。”

这种变化在硅谷也表现得十分明显。据Im博士称，最近硅谷的创新企业和投资者判断，通过传统教育机构的方式无法获取所需人才，因此正在直接创办教育机构。他们不再以学科为中心进行教育，而是通过“实证指标”来发掘人才，例如在现场实际问题中与谁共同解决问题，以及在此过程中形成了怎样的网络。

SK“AI Gen”的实验……“打造安全体验失败的舞台”

SK Group也在顺应这一时代潮流，实验新的人才培养模式。Im博士提到了SK的人才培养项目“AI Gen”，并强调了企业作为教育机构应承担的新角色。AI Gen脱离了专家教授标准答案的传统方式，重点在于为青年人提供能够自主发现并解决问题的环境。

“我们不教授标准答案，因为告诉标准答案这件事AI做得更好，”Im博士解释道，“真正重要的是发现问题，将其定义为对客户有价值的问题，并通过亲身解决来证明其价值。”他特别补充道：“无数次的尝试必然伴随着失败。我们希望将这些失败变得‘安全’，从而打造一个舞台，让成员能够通过失败进行学习，并自主定义问题。”

SK的构想是，这种尝试不仅限于企业内部的人才培养，还将延伸至创造社会价值（Social Value）。Im博士预测，随着企业主导的此类人才平台不断增加，能够自主开拓职业生涯的人才将涌入生态系统，从而为创造社会未来做出贡献。

“如果领导者直接给出答案，组织将无法超越领导者”

在变化的时代，领导力的角色也面临着根本性的变革要求。Im博士建议，即使领导者知道标准答案，也应警惕直接将其告知成员。如果领导者直接给出答案，成员虽然可以快速学习并减少失败，但最终组织的成长极限将被限制在领导者的能力范围内。

“领导者给出答案虽然能解决今天的问题，却会让组织无法解决新问题，”Im博士强调，“只有当成员能够自主定义问题，即使失败也能自主领悟失败原因时，才会有解决新问题的力量。”这是韩国社会从以往的“快速追随者（Fast Follower）”战略转向创造新问题的“先行者（First Mover）”的必经过程。

最后，Im博士将“学习邻近性（Learning Proximity）”列为未来人才的核心能力。这意味着从经验中快速学习并更新自身思想与行为的能力。在AI替代大部分知识传递和技能传授的环境下，人类最后的堡垒终究是“通过经验不断学习并改变的能力”。

来源：原视频（YouTube）