Wayne Liu
興趣所驅，我工作之餘會在CUNY及SUNY教課。我在課堂上問學生一個問題:「你們覺得畢業以後,AI 會不會把你們的工作搶走?」教室裡變得沉默。這些學生很多是家裡第一代讀大學的孩子,選擇唸資訊科學,圖的是一份穩定、能往上爬的工作。他們的焦慮不是抽象的理論,而是很具體的:我還沒畢業,這扇門是不是已經在關了?
當我回到公司,看到的卻是另一個世界。身為 一家人工智能科技公司的共同創辦人,我們每天都在打造能理解影像、判讀需求、自動生成內容的 AI 系統,服務全球數以千計的品牌客戶。這兩個場景，一邊是擔心被淘汰的年輕人,一邊是把 AI 推向極限的產業前線，讓我對「AI 會不會取代我們」這個問題,很難給出一句簡單的答案。
過去每一次技術躍進,蒸汽動力、電力、網際網路,都曾掀起同樣的焦慮,而我們也總是回到那句安慰自己的老話:新技術淘汰一些工作,但也會創造出更好的工作。但這一次,連 AI 教父傑弗里・辛頓都公開示警,他協助發明的技術,長遠來看「有可能取代人類」。當發明者自己都感到不安,我們確實該停下來想一想。
數據並沒有給出一致的答案,反而更像兩面鏡子。高盛研究估計,AI 全面普及後,美國約有 9%、也就是一千五百萬勞工將被迫轉換職位;史丹佛的分析則發現,ChatGPT 普及後,22 到 25 歲年輕勞工的就業率下降了 2.7%,在金融、軟體這類 AI 高度滲透的產業,降幅更達到 12.8%。這正是我教室裡那些學生即將踏入的產業。但另一組數據卻說著相反的故事:Ramp 與 Revelio Labs 追蹤兩萬多家美國企業後發現,AI 高度採用的公司,員工人數在兩年內反而成長超過一成,入門職缺甚至成長更快。
NVIDIA CEO (也是我前老闆)黃仁勳說得很直接:「每一份工作都會受到AI影響,而且是立即性的。」這句話是我們在公司時常討論的,也在課堂上對學生說過的話。真正讓我不安的,不是 AI 會不會取代某個職位,而是哈佛甘迺迪學院今年七月的一份研究指出的問題:AI 正在悄悄拆掉「入門級工作」這個訓練場。過去,新鮮人靠著做最基礎的工作,一邊做、一邊學,慢慢累積判斷力。當 AI 開始接手這些基礎任務,入門級的職缺已下降 15% 到 20%,年輕人成功踏進這些行業的比率,也跟著下降了 14%。這不是少了一份工作那麼簡單,而是少了一整座職場進升的階梯。
所以我現在跟學生說的話,和三年前不太一樣了。我不再只是叫他們把 AI 工具學好，那只是入場券,不是護城河。麥肯錫發現,美國職缺要求「AI 流利度」的比例,兩年內成長了七倍,但流利度指的從來不是會不會打指令,而是懂不懂什麼時候該相信 AI、什麼時候該懷疑它。我更常跟他們聊的,反而是那些 AI 學不走的東西:對「什麼叫做好」的直覺判斷,是靠著在真實場域裡被前輩糾正、被同儕挑戰,一次一次磨出來的品味;是願意退一步問自己「我到底知道什麼、不知道什麼」的那份誠實。這些能力急不來,也沒有捷徑,但正因為急不來,才是 AI 目前還碰不到的地方。
回到公司這一邊,我也常提醒自己和團隊:麥肯錫估計,AI 到 2030 年能為美國創造近三兆美元的經濟價值,但前提是企業真的重新設計工作流程,而不是把 AI 硬塞進舊架構裡充門面。這句話說給企業聽是策略,但說給我自己聽,更像是一種提醒。我教的學生,和我公司裡的年輕工程師,面對的其實是同一道題:這個世界會不會留一個位置給他們,讓他們有機會成長、有機會犯錯、最終有能力去領導。
我沒有標準答案。但我相信,如果教育工作者、企業和技術從業者能誠實面對這道階梯正在消失的事實,而不是各說各話,我們還來得及在它塌陷之前,搭一座新的。
本文改寫自作者2025年7月刊登於 Forbes Busine的文章〈Will AI Replace Us? Reframing Careers For An AI-Driven Future〉,並依2026年最新數據更新。
<2026-08-03>