慈善領(lǐng)域較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)并未帶來大規(guī)模的AI應(yīng)用與部署。改變現(xiàn)狀的前提是認(rèn)清現(xiàn)狀，報(bào)告的重要發(fā)現(xiàn)之一是，目前該領(lǐng)域使用人工智能促進(jìn)發(fā)展方面存在著根本性的教育差距：89%的受訪者認(rèn)為，人工智能將使他們的團(tuán)隊(duì)更有效率，但只有28%的人表示，他們的組織已經(jīng)部署、正在實(shí)施或正在試驗(yàn)人工智能。如何加速技術(shù)的采用并增加慈善籌款額度進(jìn)而改變社會(huì)，成為這份報(bào)告及其作者最為關(guān)注的問題。

撰文： 微胖

美國擁有百萬個(gè)慈善組織，捐款金額達(dá)到幾千億美元。其中，七成來源于個(gè)人捐款。比如，離婚離成女首富的貝索斯前妻表示要捐出一半財(cái)產(chǎn)，數(shù)額高達(dá) 170 億美元。

美國宗教組織的募款是常態(tài)，許多學(xué)校也都依賴校友捐款，比如哈佛大學(xué)。

對(duì)于非營利組織來說，捐款者眾多，籌款活動(dòng)頻繁，管理軟件就非常必要，存在較大市場空間。僅美國加上加拿大，慈善市場規(guī)模就達(dá) 4400 億美元。

遺憾的是，雖然非營利組織有很多關(guān)于捐贈(zèng)者的數(shù)據(jù)，但在過去十年中，他們并沒有很好地利用這些數(shù)據(jù)，也沒有明顯受到人工智能技術(shù)的影響。

非營利組織以籌款為生。電子表格和 CRM 系統(tǒng)，幫助籌資者跟蹤、分類和接觸潛在的捐助者。但在本質(zhì)上，慈善工作仍然是以人為本，與那些最大、最頻繁的捐贈(zèng)人的接觸，通常需要高度定制化和個(gè)人化。

對(duì)于資源十分有限的非營利性組織來說，妨礙他們接觸更多潛在捐贈(zèng)人的主要障礙之一，正是這種高度個(gè)性化要求。

某些創(chuàng)業(yè)公司，比如 Gravyty 、Wisely 開始嘗試?yán)�用現(xiàn)有數(shù)據(jù)和 AI，幫助慈善組織完成一些定制化、預(yù)測性的任務(wù)，比如，預(yù)測高潛在捐贈(zèng)者并起草個(gè)性化電子郵件。

「那些從事單調(diào)工作的時(shí)間被節(jié)省出來，」Gravyty 說，「更多的時(shí)間被用于建立關(guān)系，激勵(lì)捐贈(zèng)者支持那些更有影響力的工作�！箵�(jù)報(bào)道，一家基金在使用 Gravyty 的應(yīng)用程序的第一年，該基金將籌款增加了 49%，近 200 萬美元。

接下來，Gravyty 再接再勵(lì)。去年秋天，他們成立了一家由 16 人組成的非營利組織 AAAC(AI in advance Advisory Council)，成員包括籌款領(lǐng)域最具前瞻性的思想領(lǐng)袖。

比如，哈佛大學(xué)藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院 (FAS) 首席進(jìn)步官(Chief Development Officer)Armin Afsahi、麻省理工學(xué)院資源開發(fā)副總裁兼首席運(yùn)營官 David Woodruff 等。

成立組織的初衷，是考慮到當(dāng)前的慈善行業(yè)正處在歷史上一個(gè)關(guān)鍵時(shí)期：

捐贈(zèng)在美國國內(nèi)生產(chǎn)總值中所占的比例一直停滯不前，過去五年多的時(shí)間，一直保持在 2% 左右。只要再多出 1%，就能多數(shù)十億美元，幫助那些組織改變世界。

委員會(huì)相信，AI 有能力創(chuàng)造這么巨大的變化。

一方面，他們希望能夠加速人工智能應(yīng)用，并發(fā)現(xiàn)新的人工智能應(yīng)用程序;

另一方面，推動(dòng)世界各地非營利組織接觸這些革命性技術(shù)，并最終鼓勵(lì)更多大規(guī)模捐贈(zèng)行為，改變世界。

遺憾的是，AI 的變革力量還沒有被接受或完全理解。既然變革的前提是看清現(xiàn)狀，因此，AAAC 最近推出了一份 27 頁的報(bào)告。

通過對(duì) 210 位相關(guān)專業(yè)人士的在線調(diào)查和定量分析，力圖反應(yīng)出行業(yè)里的 AI 現(xiàn)狀。受訪者均來自非營利部門的各種受訪者組成，包括高等教育機(jī)構(gòu)，非營利組織和醫(yī)療機(jī)構(gòu)。

嚴(yán)格的說，這份報(bào)告不算長，也與通常定義上的報(bào)告還有差距，比如缺少對(duì)業(yè)內(nèi)公司、技術(shù)應(yīng)用場景、投融資情況的統(tǒng)計(jì)與具體分析。但是，鑒于這是第一份相對(duì)詳細(xì)地介紹慈善行業(yè) AI 狀態(tài)的報(bào)告，我們?nèi)匀贿x擇扼要介紹這份報(bào)告的主要內(nèi)容(三方面)：

AI 與慈善歷史、非盈利機(jī)構(gòu)對(duì) AI 看法，以及 AI 與勞動(dòng)替代問題。其中，后兩個(gè)部分是重點(diǎn)。

從報(bào)告的調(diào)查結(jié)果中可以明顯看出，在使用人工智能促進(jìn)發(fā)展方面存在著根本性的教育差距：

89% 的受訪者認(rèn)為，人工智能將使他們的團(tuán)隊(duì)更有效率，但只有 28% 的人表示，他們的組織已經(jīng)部署、正在實(shí)施或正在試驗(yàn)人工智能。

AAAC 希望這份報(bào)告成為行業(yè)人工智能狀態(tài)的基準(zhǔn)，并打算每年更新一次。

需要注意的是，盡管中國社會(huì)組織已經(jīng)突破 80 萬個(gè)，但規(guī)模和特點(diǎn)均與美國存在很大差異。

比如，七成的捐款來源于企業(yè)，慈善組織的透明度也頗受質(zhì)疑(「郭美美事件」)，個(gè)人捐款意愿難以提升。相比之下，國內(nèi)籌款軟件賽道相對(duì)更窄。

不過，隨著「水滴籌」等公益與技術(shù)的新探索不斷出現(xiàn)，AI 或許會(huì)在其中找到新的存在感。

1 AI歷史與慈善

50 年前，由達(dá)特茅斯教授約翰·麥卡錫呼吁洛克菲勒基金會(huì)撥款 135000 美元為人工智能「打開大門」，所以，慈善事業(yè)對(duì)人工智能發(fā)展的重要性不可小覷，我們可以通過利用 AI 來促進(jìn)慈善事業(yè)來回報(bào)這一點(diǎn)。

盡管由于著名的 1973 年《燈塔報(bào)告》中對(duì) AI 未來價(jià)值提出的悲觀看法，引起的政府從研究中撤款、私企退出 AI 的商業(yè)應(yīng)用，但是，從實(shí)驗(yàn)室中的辛勤研究，到如今 AI 的發(fā)展依然生機(jī)勃勃，各方面都預(yù)示著一個(gè)光明復(fù)興的未來，「世界已經(jīng)看到了 AI 的迅速進(jìn)步�！�

在歷史這一部分，報(bào)告著重介紹了 AI 在籌款中扮演的角色。

多年來，AI 一直在籌款方面發(fā)揮作用，特別是在潛在客戶開發(fā)方面。機(jī)器學(xué)習(xí)是利用人工智能理解和解釋數(shù)據(jù)的第一步。它被廣泛采用，用于記錄、跟蹤和報(bào)告捐助者和潛在客戶的近況、頻率和獲得情況。

與分析銷售中客戶價(jià)值的近因、頻率、貨幣價(jià)值(RFM)模型非常相似，這些模型被轉(zhuǎn)化為算法，許多實(shí)體圍繞數(shù)據(jù)創(chuàng)建了專有的捐贈(zèng)者模型。

報(bào)告認(rèn)為，盡管有些職位可能已經(jīng)被 AI 取代，但它同時(shí)也創(chuàng)造了其他需要組織和監(jiān)控使用的數(shù)據(jù)，然后通過報(bào)告、項(xiàng)目規(guī)劃和創(chuàng)建新的移動(dòng)管理模型來解釋結(jié)果的崗位需求。

報(bào)告提示，在考慮 AI 存在的籌款行業(yè)的發(fā)展方向時(shí)，人們需要時(shí)刻記住技術(shù)為勞動(dòng)力帶來的機(jī)會(huì)和進(jìn)步以及與技術(shù)配合能夠取得的更好的效果：

「讓我們考慮一下，隨著技術(shù)進(jìn)入其領(lǐng)域，勞動(dòng)力擁有持續(xù)再教育的歷史。讓我們記住，技術(shù)讓人類不再完全依靠天氣模式和動(dòng)物勞動(dòng)。讓我們記住，雖然滿是會(huì)計(jì)師的辦公室可以完成很多事情，但與正確工具相連的更少的專家可以更快速地推動(dòng)整個(gè)組織在當(dāng)今世界的發(fā)展。」

2 非營利組織如何看待AI

1、當(dāng)我們?cè)噲D界定 AI 會(huì)如何影響慈善組織之前，要搞清楚底線。摸清了 AI 在當(dāng)前慈善行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀，才談得上加速發(fā)展。以下是問卷調(diào)查對(duì)象所在組織的主要分布情況。

 

 

如果從組織規(guī)模上來看，超過一半(62%)來自大型、權(quán)威型非盈利組織。前者的預(yù)算通常在 1000 萬到 5000 萬之間，后者的預(yù)算開支在 5000 萬以上。這意味著報(bào)告描述的 AI 現(xiàn)狀更具風(fēng)向標(biāo)型。

總的說來，目前離 AI 主流使用還有一段路要走，71% 的組織仍然處于「研究」階段，或者沒有計(jì)劃采用 AI 進(jìn)行改進(jìn)。在使用 AI 以進(jìn)步方面存在著一個(gè)根本的教育差距。

雖然相比起 54%，42% 的非營利組織報(bào)告研究性人工智能的占比是十分令人鼓舞的，但仍有增長空間。

超過四分之一(28%)的非營利組織報(bào)告說，其組織中的人工智能的當(dāng)前狀態(tài)要么已部署，要么已在實(shí)施階段，要么已在實(shí)驗(yàn)中。盡管如此，89% 的受訪者同意 AI 將提高他們的晉升團(tuán)隊(duì)的效率。

報(bào)告指出，「我們要做的工作是確保全世界的非營利組織都能接觸到所有的技術(shù)。

2、盡管很多非盈利組織都對(duì)人工智能感興趣，然而，高達(dá) 30% 的組織報(bào)告說他們沒有部署或研究 AI 的計(jì)劃。

其中，42% 的人報(bào)告說他們目前正在研究「AI——研究 AI 應(yīng)用程序，但不希望在 12 個(gè)月內(nèi)部署」;

15% 的人報(bào)告說他們已經(jīng)實(shí)施了至少一個(gè) AI 應(yīng)用程序;而 4% 的人說他們現(xiàn)在正在實(shí)施「升級(jí)版的 AI」，并希望在三個(gè)月內(nèi)實(shí)施;9% 的人報(bào)告說，「為了進(jìn)步，他們正在試驗(yàn) AI，這意味著他們將在 6 個(gè)月內(nèi)實(shí)施」。

超過四分之一(28%)的非營利組織，將在未來 12 個(gè)月內(nèi)使用 AI 來提升自己的地位，然而，30% 的組織沒有部署或研究 AI 的計(jì)劃。

報(bào)告指出，人工智能的采用已不再處于早期階段，目前世界上超過 10% 的組織已經(jīng)采用了這項(xiàng)技術(shù)，相對(duì)來說，慈善領(lǐng)域顯然距離大規(guī)模采用還比較遠(yuǎn)，鑒于調(diào)查給出的數(shù)據(jù)，71% 的組織還處在研究階段，或者還沒計(jì)劃采用。

 

 

而且報(bào)告認(rèn)為，根據(jù)現(xiàn)有分析，這有可能是一個(gè)危險(xiǎn)的立場。

這些組織希望直到完全理解了 AI 技術(shù)提供的不同用途和結(jié)果，再去執(zhí)行能夠帶來進(jìn)步的 AI 策略，然而研究表明，成為一個(gè)「快速的追隨者」可能是一個(gè)有害的戰(zhàn)略。就采用人工智能而言，成為一個(gè)快速的追隨者是失去競爭優(yōu)勢的第一步。

正如 Vikram Mahidhar 和 Thomas H.Davenport 在《哈佛商業(yè)評(píng)論》(Harvard Business Review)中所描述的那樣，

「當(dāng)一個(gè)后來的采用者做了所有必要的準(zhǔn)備工作時(shí)，以前的采用者將占據(jù)相當(dāng)大的市場份額——他們將能夠以更低的成本和更好的性能運(yùn)營。簡而言之，勝利者可能會(huì)全力以赴，而過晚的采用者可能永遠(yuǎn)趕不上�！�

盡管如此，報(bào)告似乎仍然期望組織們能夠等待，直到他們搞清楚了技術(shù)帶來的不同后果。他們希望，借由類似 AAAC 這樣的機(jī)構(gòu)通過教育和服務(wù)的方式，來彌補(bǔ)科研研究與應(yīng)用的鴻溝，并以年度報(bào)告的形式監(jiān)督工作進(jìn)展。

3、各個(gè)組織認(rèn)可 AI 在提升效率上的功效

報(bào)告認(rèn)為非常有趣的一點(diǎn)是，盡管有 72% 的組織表明在未來的一年內(nèi)不會(huì)有實(shí)施 AI 的計(jì)劃，但是，當(dāng)詢問他們是否同意「AI 將使我的團(tuán)隊(duì)更有效率」這一說法時(shí)，89% 的絕大多數(shù)人要么同意，要么強(qiáng)烈同意;只有少數(shù) 10% 的人不同意，只有 1% 的人強(qiáng)烈反對(duì)。

這至少表明，絕大多數(shù)(89%)人還是理解 AI 給組織帶來潛在好處，態(tài)度是積極正面的。

 

 

雖然效率并不能說明 AI 的全部價(jià)值，但是，其帶來的效益仍然至關(guān)重要。

報(bào)告指出，他們也已經(jīng)開始看到這項(xiàng)技術(shù)給組織帶來效率提升的早些苗頭。實(shí)際上，今年三月《慈善紀(jì)事報(bào)》專門討論過問題，詳細(xì)介紹了人工智能在慈善活動(dòng)中一系列應(yīng)用，比如提升配捐計(jì)劃(gift programme)以及捐贈(zèng)處理(gift Processing) 的工作效率。

比如，在人工智能的幫助下，著名的克利夫蘭診所如今可以處理 8 萬多個(gè)捐贈(zèng)，幾年前，該診所員工最多只能處理 3 萬多。而且人工智能還幫助診所自動(dòng)識(shí)別潛在捐贈(zèng)者，并將之列入在冊(cè)。

4、誰來負(fù)責(zé)?

當(dāng)被要求完成「我所在組織負(fù)責(zé)推廣 Al 的人是……」這句話時(shí)，調(diào)查發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人(32%)認(rèn)為，該角色屬于高級(jí)服務(wù)執(zhí)行官(Executive Director of Advancement Service)，而 25% 的人認(rèn)為該角色屬于執(zhí)行官、副總裁、高級(jí)副總裁或主管晉升的副總裁 (Vice president of Advancement)。

此外，18% 的人說這是首席信息官或首席運(yùn)營官的責(zé)任 (CIO/COO)，13% 的人說是籌款執(zhí)行董事(Excutive Director of Fundraising)，12% 的人說是該組織的首席執(zhí)行官或總裁(CEO)。

 

 

由于最近的采購趨勢使得非 IT 角色更容易做出技術(shù)決策，因此，看到這些不同的回答也并不奇怪。

組織不同，采用技術(shù)的方式也會(huì)不同。所以，我們可以理解為什么大多數(shù)人選擇高級(jí)服務(wù)執(zhí)行官(Executive Director of Advancement Service)，因?yàn)楸举|(zhì)上，這些專業(yè)人士是分析技術(shù)和前線籌款者之間的一座獨(dú)特橋梁。分析專業(yè)人員可能對(duì)自動(dòng)化技術(shù)有更多的了解，并更愿意了解所有解決方案的價(jià)值以及如何實(shí)施它們。

5、誰會(huì)受益?

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，69% 的調(diào)查對(duì)象認(rèn)為，捐贈(zèng)專員會(huì)成為受益者，緊隨其后的是年度基金團(tuán)隊(duì)(63%)、高級(jí)籌款領(lǐng)導(dǎo)層(59%)和研究人員(54%)。38% 的受訪者還認(rèn)為，執(zhí)行董事、總裁和首席執(zhí)行官將從晉升中受益。

報(bào)告指出，很高興看到調(diào)查對(duì)象同時(shí)也相信，隨著 AI 的進(jìn)步，所有人都會(huì)受益。不過，從當(dāng)下來看，身處籌款前沿并對(duì)此負(fù)責(zé)的人，以及制定戰(zhàn)略計(jì)劃的高層領(lǐng)導(dǎo)者將最為受益。

 

 

6、AI 與道德

大多數(shù)調(diào)查對(duì)象表明在道德約束下使用 AI 是重要的。

「絕大多數(shù)(87%)的受訪者表示，在道德上使用 AI 是「重要的」或「非常重要的」。相反，其余 13% 的受訪者表示，道德只是「一個(gè)小問題」或「不是一個(gè)問題」。

 

 

作者指出，道德倫理在 AI 發(fā)展中扮演了一個(gè)重要角色，并且所有人都要為之出力。同時(shí)，報(bào)告指出，表示道德問題并非那么重要的調(diào)查對(duì)象，可能「已經(jīng)實(shí)施了解決方案或制定了戰(zhàn)略，以解決有關(guān) Al 道德應(yīng)用的問題」，而非不重視這個(gè)問題。

3 AI與勞動(dòng)力替代

1、為了能為 AI 的變革做好準(zhǔn)備，對(duì)于一個(gè)行業(yè)來說，很重要的一點(diǎn)是要盡早了解哪些崗位會(huì)面臨被 AI 取代的風(fēng)險(xiǎn)。

AAAC 基于兩個(gè)變量(行業(yè)中自動(dòng)化的最大風(fēng)險(xiǎn)，以及 AI 對(duì)現(xiàn)有崗位的影響能力)，考慮了幾個(gè)問題。比如哪些地方，要為員工開發(fā)獲得新技能，提升其在行業(yè)內(nèi)的價(jià)值。

從表格中可以看出，數(shù)據(jù)處理師，初級(jí)潛在客戶研究員，數(shù)據(jù)分析師，社交媒體，捐贈(zèng)專員初級(jí)捐助者關(guān)系及管理等職業(yè)，同時(shí)面對(duì)高自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)和被 AI 影響的較高可能，因此，有必要在這些崗位開發(fā)新的工作路徑。

 

 

2、雖然新聞和互聯(lián)網(wǎng)上充斥著 AI 將帶來前所未有的失業(yè)率的說法，作者提到，正如 Singularity Hub 的 Byron Reese 指出的那樣，

「在過去的 250 年里，技術(shù)一直在不斷進(jìn)步，而在美國，失業(yè)率幾乎一直保持在 5% 到 10% 之間，即使是在蒸汽動(dòng)力和電力等激進(jìn)的新技術(shù)出現(xiàn)的時(shí)候�！�

他繼續(xù)引用了美國勞工統(tǒng)計(jì)局(US Bureau of Labor Statistics)預(yù)測：

「許多職業(yè)的就業(yè)增長速度快于平均水平，預(yù)測 Al 將對(duì)這些職業(yè)產(chǎn)生影響：會(huì)計(jì)師、法醫(yī)科學(xué)家、地質(zhì)技術(shù)人員、技術(shù)作家、核磁共振操作員、營養(yǎng)師、金融專家、網(wǎng)絡(luò)開發(fā)商、貸款中斷。ICER、醫(yī)療秘書和客戶服務(wù)代表等。

盡管在 AI 的影響下，這些領(lǐng)域?qū)⒉粫?huì)經(jīng)歷就業(yè)增長，但他們能渡過這次革命�！�

 

 

盡管根據(jù)《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》預(yù)測，此次變化的速度將會(huì)快得多，政府和經(jīng)濟(jì)體(無論是發(fā)達(dá)國家還是欠發(fā)達(dá)國家)將沒有足夠的時(shí)間來調(diào)整和確定下一代——「迷失的一代」——將在哪里找到工作，但是，為了能夠盡最大努力為未來的發(fā)展和非營利勞動(dòng)力做好準(zhǔn)備，AAAC 依靠兩個(gè)來源：

一個(gè)是斯特恩大學(xué)校長 Joseph Aoun 博士的書《機(jī)器人證明：人工智能時(shí)代的高等教育》;另一個(gè)是世界經(jīng)濟(jì)論壇(WEF)和波士頓大學(xué)(Boston Co.)于 2018 年 1 月發(fā)布的名為「走向一場再洗牌革命——為所有人創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)的未來」的報(bào)告。

3、后者(也就是報(bào)告)提出了終身學(xué)習(xí)的建議，如果人們不愿意僅僅停留在填飽肚子，而是希望找到更能實(shí)現(xiàn)自我、有不錯(cuò)報(bào)酬的工作。

報(bào)告認(rèn)為，未來的成功人士(經(jīng)濟(jì)上)會(huì)是那些與機(jī)器共事，或者能為機(jī)器所不能為工作的人。

前者(也就是 Aoun 博士的書)概述了三種新的文學(xué)——技術(shù)、數(shù)據(jù)和人類——這將使我們能夠充分利用數(shù)字世界的潛力，因?yàn)槲覀兣c其他人和機(jī)器都建立了網(wǎng)絡(luò)。

而要學(xué)習(xí)這些文學(xué)，人們需要掌握四種認(rèn)知能力：批判性思維、系統(tǒng)思維、企業(yè)家精神(也就是以原始方式創(chuàng)造價(jià)值的行為)、文化靈活性。

AAAC 的建議是，這四種認(rèn)知能力成為我們對(duì)員工培訓(xùn)和升級(jí)/再培訓(xùn)機(jī)會(huì)進(jìn)行分類和評(píng)估的框架：

前兩種能力，可以看作是元技能，每個(gè)人都需要分析和應(yīng)用思想，理解和指揮復(fù)雜的系統(tǒng)。后兩種能力，是使人不被機(jī)器人取代所必需的認(rèn)知能力——能夠以原始方式創(chuàng)造價(jià)值，能夠在全球經(jīng)濟(jì)中運(yùn)作，并欣賞不同文化觀點(diǎn)為問題或情況所帶來的價(jià)值。

雖然 Aoun 博士的著作為所有現(xiàn)有和未來員工在未來的工作能力提供了一個(gè)良好的總體框架，不過，(后者)報(bào)告的研究提出了更具體的策略，重新安排和增加現(xiàn)有員工的工作能力。

報(bào)告使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型來發(fā)現(xiàn)特定角色和行業(yè)的員工的再培訓(xùn)途徑和工作過渡機(jī)會(huì)。它的模型使用兩個(gè)作業(yè)之間的作業(yè)需求比較來計(jì)算相似性得分。

這一得分有助于確定從預(yù)計(jì)將被淘汰的工作到預(yù)計(jì)將保持相關(guān)或?yàn)槲磥硇枰�而�?chuàng)建的工作的過渡選項(xiàng)�；�于其長期前景和工資與原來的工作比較，這些選擇的可行性再進(jìn)一步縮小。

作為其分析的基礎(chǔ)，那份報(bào)告使用了勞工統(tǒng)計(jì)局的預(yù)測：

到 2026 年，美國勞動(dòng)力市場將出現(xiàn) 140 萬個(gè)冗余就業(yè)崗位的結(jié)構(gòu)性就業(yè)下降，同時(shí)創(chuàng)造 1240 萬個(gè)新就業(yè)崗位。

根據(jù)這些預(yù)測，最適用于我們職業(yè)、辦公室和行政工作家庭的行業(yè)預(yù)計(jì)將獲得足夠的新工作機(jī)會(huì)，我們不必?fù)?dān)心行業(yè)內(nèi)的大量失業(yè)，但我們應(yīng)考慮重新規(guī)劃道路。

AAAC 建議將本研究中使用的方法作為解決先進(jìn)和非盈利行業(yè)工人再培訓(xùn)需求的藍(lán)圖，以下是為慈善領(lǐng)域創(chuàng)建路線圖的推薦步驟：

1. 確定哪些工作面臨自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn)最大;

2. 使用 WEF 研究中的方法確定工作過渡機(jī)會(huì);

3. 繪制從當(dāng)前工作到未來機(jī)會(huì)的潛在再培訓(xùn)途徑圖;

4. 確定成功地將員工轉(zhuǎn)移到重組路徑所需的培訓(xùn)類型;

5. 利用 Aoun 博士的四種認(rèn)知能力框架，評(píng)估和組織我們目前和未來的所有職業(yè)培訓(xùn)機(jī)會(huì)。

標(biāo)簽： 人工智能

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