加州大学圣巴巴拉分校(UC Santa Barbara)技术管理系助理教授、研究员兼技术专家马特·比恩(Matt Beane)呼吁人们关注现代职场中一个迫在眉睫且隐藏的问题，并提供了一条令人惊讶的前进道路。
在他的新书《技能代码:如何在智能机器时代拯救人类能力》中，比恩关注了我们对智能机器的使用，比如外科手术机器人和聊天机器人，是如何严重削弱了师傅与新手之间的关系的。在这个久经考验的系统中，学员通过与资深员工密切合作来获得必要的知识和经验，从而掌握新技能。
“技术不是威胁，威胁的是我们使用技术的方式。我们从拥有智能技术的专家那里获得了更高的生产力，但代价是新手的参与，这阻碍了他们的技能发展，”比恩说。他将技能定义为一个人在压力下可以可靠地完成的事情。“我们需要扭转局面，将技术作为解决方案和新系统的一部分，帮助我们培养技能。”
比恩花了十多年的时间研究涉及机器人和人工智能等智能机器的工作。他的研究旨在揭示系统性的积极例外，这些例外可以在更广泛的工作世界中使用。在他的第一个项目中，比恩花了数百个小时观察手术，并在全国各地的医院进行采访，以了解机器人的引入对外科训练的影响。
比恩说:“我的研究表明，首席外科医生控制机器人，而实习医生完全是可选的，很多时候，他们只是在另一个控制台观察手术过程。”他指出，与之前的方法相比，这种方法发生了巨大变化，在整个手术过程中，实习医生都要协助资深外科医生。
虽然智能机器为医院和其他企业带来了前所未有的效率和质量提升，但比恩发现，这些技术融入工作场所的速度远远超过了对初级员工技能发展的重新设计。
比恩发现，有一小部分受训者在克服这些障碍的情况下，通过他称之为“影子学习”的过程，正在提高技能。这些受训者竭尽全力寻找培养技能的新方法，即使这意味着要避开被认可的培训模式，比如巡视病人和参加讲座。
比恩说:“精通机器人手术的人花了数百个小时在YouTube上观看手术视频。”然而，他们的导师认为这既不有效，也不合适。有人对我说，‘看电影不会让你成为演员。’”
然而，比恩的数据却显示出相反的结果:某些视频复习练习极大地促进了学习，事实上，鉴于新手几乎无法再参与实际的手术，这对技能进步是必要的。
机器人手术中出现的问题反映了比恩和其他30多个不同行业的类似研究发现的问题，包括仓储、投资银行、拆弹，甚至是Chat GPT的内容标签。无论他们从事什么职业——律师、银行家、外科医生、水管工——他都发现，初级工人正在与工作场所的专家分开，这加剧了我们数万亿美元的技能培训和再培训问题，并促使一些受训人员寻求非常规方法来获得技能。
比恩说:“我写这本书是因为我觉得我有义务和独特的机会深入研究，找到工人们努力保护的共同培训线索，无论行业或技术如何。”比恩是《连线》和《麻省理工学院技术评论》等出版物的定期撰稿人。
“在我自己的工作和对十多个学科的调查研究中，我清楚地认识到，在任何类型的工作中，有三个基本组成部分——挑战、复杂性和联系——是技能的核心。这三个c构成了人们如何培养可靠技能的DNA。”
比恩将这种DNA称为技能代码，并在他的新书中对此进行了深入的解释。他将技能代码的第一个组成部分定义为挑战，即当一个人接近但不是处于其能力的边缘时。
比恩解释说:“他们正在挣扎，本可以表现得更好。”“但他们也很专注。那是我们学得最好的时候。”
复杂性是指我们在执行任务时对周围更广泛的环境和条件的认识。以使用遥控器的简单技能为例。当我们掌握了这项任务，我们就有机会了解它与点击器的设计或电子设备有关，它是如何制造的，演示软件，甚至是为我们订购它的工人。
“如果一个人对工作中涉及的变化部分了解得更多，他们就会更灵活，当意外发生时，他们就不太可能感到惊讶或挣扎，而且他们可以转向新的兴趣领域。”这就是我们发展事业的方式，”他解释道。
第三个组成部分，连接，是指新手和专家之间的信任和尊重的纽带。如果有关系，资深员工更愿意让初级员工接触和独立，而新手则有动力建立联系并发展自己的技能。
除了介绍和解释三个c之外，比恩在他的书中还为每个项目提供了一个十点清单，以便读者可以评估自己的工作环境，确定哪些是有效的，哪些是不有效的，如何改善这种情况以及如何重新设计工作。
Beane举例说，一个组织的领导者可以通过寻找方法来增加初级员工对工作流程的参与，并为他们提供机会来体验挑战、复杂性和联系。他指出，在任何组织中，都有一些领域适合使用3c。领导者可以进行管理理论中所谓的“欣赏式调查”，找到亮点，确定它们为什么起作用，以及如何扩大它们的规模。
比恩说:“这本书的核心功能是让读者在自己的背景下了解技能发展的健康状况，然后采取独立的行动。”比恩在TED演讲上讨论了他的发现后不久就开始写这本书，这是他的第一本书，现在有近200万的浏览量。
他补充说，这本书还可以教育应届毕业生或即将毕业的大学生，让他们了解工作生态系统，以及以前所未有的方式为自己的技能而战的必要性。最重要的是，比恩说，他希望他的书能引起人们对专家-新手关系的深刻威胁的关注，以及它的重要性，以及发展21世纪学徒基础设施的必要性。
比恩说:“这些信息对专家和学员同样有价值，因为事先警告就是预先准备。”
由加州大学圣巴巴拉分校提供 引用:如何在充满人工智能和机器人的现代工作场所培养和保护技能(2024,5月1日 作品受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。的有限公司 内容仅供参考之用。
