AI機器人來臨:8,500萬職位將消失,未來需要哪種專業人才?

AI機器人來臨:8,500萬職位將消失,未來需要哪種專業人才?
未來,AI機器人可能重塑工作場域與就業機會,改變人類的勞動體系。圖片來源:Shutterstock
2025-06-10
文・丹妮拉・羅斯、葛瑞格里・莫恩(摘自《我們與機器人的光明未來》)
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新的機器智慧與機器人技術,正在重塑工作的面貌,這種變革可能帶來巨大的衝擊。

根據世界經濟論壇的報告,2020年至2025年,隨著演算法和智慧機器在職場的重要性日益增加,全球可能會有26個經濟體裡的8,500萬個工作崗位被取代,但同時也會創造9,700萬個新職位。

人類與機器人的分工,將取決於雙方各自的優勢與局限。機器人以速度見長,能處理龐大的數據,並從中發掘模式,具備高精度的移動能力,而且比人類更有力量。機器學習引擎還能從大數據中,產生人類難以自行發現的見解。機器智慧與機器人技術在運算、記憶和預測方面,表現超越人類。

然而,機器人無法像人類一樣進行推理、溝通或理解世界。它們缺乏廣博的經驗知識,無法根據適當的脈絡來解讀事物。這正是我們的優勢所在,並將繼續成為我們不可替代的核心能力。我們可以解讀智慧機器所產生的模式和預測,並為其賦予意義。

關於機器人將在職場取代人類的恐懼,主要根植於兩個錯誤的見解。

首先,我們透過電影想像機器人擁有神奇的能力,加上媒體過度渲染,以及企業對機器人技術的未來發展過度樂觀、且雄心勃勃的做宣傳與預測。

其次,我們將「人性」與「科技」視為對立而非互補的力量,誤把機器人視為競爭對手,而不是能提升人類生產力與能力的隊友或工具。

事實上,人類在諸多方面擁有明顯優勢,這些優勢將會持續存在。與其考慮由人類或機器人獨自完成某項工作,不如思考如何結合人類與機器人,讓雙方攜手提升並擴展工作和生活的各個層面。

未來應該由科技與人性共同塑造,彼此互補,相輔相成。

以艾倫研究所(AllenInstitute)的科學家為例,他們正利用機器學習技術來辨識醫師無法觀察到的人眼徵象,幫助醫師分辨健康與病變的細胞。這些工具能協助科學家監控癌症進程中的細胞變化,或病人對不同治療方法的反應。智慧機器可以觀察現象和徵象,並從龐大的資料集裡,辨識出醫師與科學家無法自行發現的模式。

然而,機器人不具備同理心,無法為病人提供治療選項的諮詢,也無法根據多重的複雜因素做出決策(這些因素未必能輕易轉化為機器人可判讀的數據)。同樣的,機器人也無法複製人類的推理、互動與溝通能力。

AI-機器人-人工智慧-機器學習-職場-科技-人機協作-自動化-就業機會-我們與機器人的光明未來-科技-工作人類具備同理心等能力,人機協作可創造更大價值。圖片來源:Shutterstock

這些獨特的人類技能在未來職場上,將變得愈發重要。根據2018年世界經濟論壇《未來工作報告》指出,未來五年內,客戶服務、培訓與職涯規劃、人力資源與文化、以及組織發展等領域的職位,預計將快速增長,原因正是這些領域的工作需要人類獨有的技能。

此外,「科技與人性結合」的合作趨勢,已在多項研究中獲得反覆證實。例如,顧問公司埃森哲(Accenture)針對1,500家企業進行研究,分析它們如何實施AI系統,結果顯示,最成功的組織是那些積極運用人機協作優勢的企業。這些公司的企業主,透過部署AI系統來增強員工的能力,進一步大幅提升工作效率。

未來需要更多專業人才

未來改變的不是對人員的需求,而是我們從事的工作內容。例如,生產線上的感測器能即時捕捉溫度、壓力、速度、震動等各種變項的回饋數據。這些數據被輸入產品的虛擬模型或數位分身,讓製造商能監控機器的效能和狀態(藉以發現磨損、失常或故障的跡象),偵測產品或零件的異常或缺陷,並全面優化產品品質與製程。

不僅製程在改變,產品本身也有所變化。新的運算設計和製造技術興起,讓我們得以製造專門優化特定產品的全新分子和材料。例如,位於麻州劍橋的科博特(Kebotix)公司正利用機器學習和機器人技術,發明環保高效材料。

無論是在製造、材料科學還是其他領域,技術的進步將帶來大量新的就業機會。若企業希望充分發揮這些新工具與創新技術的潛力,人類的角色依然不可或缺。因此,現今的設備維護主管將需要掌握工程技能,技術人員則需要接受分析訓練,以便操作數位分身,並在機器人故障之前優化程序。

此外,未來還需要更多的機器人工程師、電腦視覺科學家、深度學習專家和機器學習系統工程師等專業人才。

工廠自動化程度提升所帶來的效率和勞動力增加,也許有助於振興美國的製造業。根據麥肯錫全球研究院估計,2025年以後,美國製造業每年的附加價值可能比目前的估計,還要增加高達5,300億美元(約新台幣15.85兆元),並新增多達240萬個就業機會。

AI-機器人-人工智慧-機器學習-職場-人機協作-自動化-製造業-勞動市場-就業-我們與機器人的光明未來企業轉型時,可透過AI優化工作環節及效率,並帶來新的專業人才需求。圖片來源:Shutterstock

然而,其中一大挑戰在於,人們很難從一種工作類型轉換到另一種。新職位所需的技能可能需要大量培訓。這並非科技首度引發勞動市場的重大重組,但有別於過去,數位科技正導致勞動市場的極化。

隨著機器人和AI解決方案日益普及,我們或許需要重新思量整個勞動體系的結構,否則專家擔心可能出現中階工作空洞化的情況,留下少數高薪職位和大量不受歡迎或低薪的基層工作。

此外,科技進步雖然可能促進國家的發展,但也可能對其他國家造成負面影響,而AI的負面效應在開發中國家,或許更加顯著。

正如經濟學家薩克斯(Jeffrey Sachs)所言:「已開發國家可能透過自動化,在國內生產過去從開發中國家進口的商品。結果導致已開發國家的收入持續增加,而開發中國家則陷入更深層的貧困。」

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我們與機器人的光明未來:建造更美好的世界

作者: 丹妮拉.羅斯、葛瑞格里.莫恩(Daniela Rus, Gregory Mone) 譯者: 張嘉倫 出版社:天下文化 出版日期:2025/05/29

我們與機器人的光明未來:建造更美好的世界

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