人工智慧無法取代哪些工作？人工智慧又將取代哪些工作？人工智慧對就業影響的全球視角

建構人工智慧在勞動市場崛起的框架

2023年，全球超過四分之三（77%）的公司已經在使用或探索人工智慧解決方案（ 《人工智慧導致失業：驚人資料揭秘》）。人工智慧的廣泛應用帶來了切實的後果： 37%使用人工智慧的企業報告稱，2023年進行了裁員，44%的企業預計2024年人工智慧驅動的裁員將進一步加劇（ 《人工智慧導致失業：驚人數據揭秘》）。同時，分析師預測，人工智慧可能會使數億個工作面臨風險－高盛經濟學家估計，全球可能有3億個工作機會受到人工智慧自動化的影響（ 《人工智慧取代工作的60多個統計數據（2024 年） 》）。難怪「人工智慧將取代哪些工作？」以及「人工智慧無法取代哪些工作？」已成為未來工作討論的核心議題。

然而，歷史可以提供一些參考。以往的科技革命（從機械化到電腦）雖然顛覆了勞動市場，但也創造了新的機會。隨著人工智慧能力的不斷提升，人們正在熱烈討論這一波自動化浪潮是否會遵循同樣的模式。本白皮書著眼於當前情勢：人工智慧如何在就業領域發揮作用，哪些產業面臨最大的職位流失，哪些職位相對安全（以及原因），以及專家對全球勞動市場的預測。白皮書引用了最新數據、產業案例和專家觀點，力求提供全面、最新的分析。.

人工智慧如何在就業領域發揮作用

如今，人工智慧在特定任務方面，尤其是在模式識別、數據處理和日常決策方面。與其將人工智慧視為類似人類的工人，不如將其理解為一系列經過訓練以執行特定功能的工具。這些工具涵蓋範圍廣泛，從分析大數據的機器學習演算法，到檢測產品的電腦視覺系統，再到處理基本客戶諮詢的自然語言處理器（例如聊天機器人）。實際上，人工智慧可以自動化部分工作：它可以快速篩選數千份文件以獲取相關信息，駕駛車輛沿著預定路線行駛，或回答簡單的客戶服務問題。這種以任務為中心的能力意味著人工智慧通常可以取代人類工人，承擔重複性工作，從而起到輔助作用。

至關重要的是，大多數工作都包含多個任務，而其中只有一部分適合人工智慧自動化。麥肯錫的一項分析發現，只有不到5%的職業能夠完全實現自動化（ 《人工智慧取代工作崗位的統計數據和事實[2024*]》 ）。換句話說，在大多數崗位上完全取代人類仍然十分困難。人工智慧可以做的是處理部分環節：事實上，大約60%的職業中都有相當一部分活動可以由人工智慧和軟體機器人實現自動化（ 《人工智慧取代工作崗位的統計數據和事實[2024*] 》）。這解釋了為什麼我們看到人工智慧被用作輔助工具——例如，人工智慧系統可以負責對求職者進行初步篩選，標記出優秀的履歷供招募人員審核。人工智慧的優勢在於其在處理明確定義任務時的速度和一致性，而人類則在跨任務的靈活性、複雜的判斷能力和人際交往能力方面保持優勢。

許多專家都強調了這一區別。舊金山聯邦儲備銀行行長瑪麗·戴利指出： 「我們尚不清楚人工智慧的全部影響，但歷史上沒有任何一項技術能夠淨減少就業。」舊金山聯邦儲備銀行行長瑪麗·戴利在《財富》頭腦風暴科技大會上表示：人工智慧取代的是任務，而不是人）。在短期內，人工智慧“取代的是任務，而不是人”，透過承擔繁瑣的工作來增強人類的作用，使員工能夠專注於更複雜的職責。理解這種動態變化是識別哪些工作將被人工智慧取代以及哪些工作無法被人工智慧取代——通常情況下，工作中的具體任務（尤其是重複性的、基於規則的任務）最容易被自動化取代。

最有可能被人工智慧取代的職業（按行業劃分）

雖然人工智慧可能不會在一夜之間完全取代大多數職業，但某些行業和工作類別比其他行業和工作類別更容易最有可能被人工智慧取代的產業和職位，並提供一些實際案例和統計數據來說明這些趨勢：

製造與生產

製造業是最早感受到自動化影響的領域之一，工業機器人和智慧機器的應用日益普及。重複性的裝配線工作和簡單的製造任務越來越多地由配備人工智慧視覺和控制系統的機器人完成。例如，富士康在一個工廠部署了機器人，透過自動化重複性的組裝任務取代了6萬名工人世界經濟論壇：全球十大雇主中有三家正在用機器人取代工人）。在全球各地的汽車工廠，機械手臂能夠精準地進行焊接和噴漆，從而減少了對人工的需求。結果是，許多傳統的製造業工作——例如機器操作員、裝配工和包裝工——正在被人工智慧控制的機器所取代。根據世界經濟論壇稱，裝配工和工廠工人等崗位正在減少，近年來隨著自動化進程的加速，數百萬個此類工作崗位已經消失（ 《人工智慧取代工作崗位的統計數據和事實[2024*] 》）。這一趨勢是全球性的：日本、德國、中國和美國等工業化國家都在部署製造業人工智慧來提高生產效率，但這往往是以犧牲第一線工人的勞動能力為代價的。自動化固然可以提高工廠效率，甚至創造新的技術職位（例如機器人維護技師），但傳統的生產職位顯然面臨消失的風險。

零售與電子商務

在零售業，人工智慧正在改變商店的運作方式和顧客的購物方式。其中最顯著的變化或許是自助結帳亭和自動化商店的興起。收銀員這曾經是零售業最常見的職位之一，如今卻因零售商投資人工智慧驅動的結帳系統而逐漸減少。大型連鎖超市和大型超市現在都配備了自助結帳服務，而像亞馬遜這樣的公司則推出了「即拿即走」商店（Amazon Go），利用人工智慧和感測器追蹤顧客的購買行為，無需人工收銀。美國勞工統計局已經觀察到收銀員就業人數的下降——從2019年的140萬下降到2023年的約120萬人——並預測未來十年這一數字還將再下降10%（自助結帳已成為主流，但它正經歷著一場變革 | 美聯社新聞）。零售業的庫存管理和倉儲也在實現自動化：機器人穿梭於倉庫，揀選商品（例如，亞馬遜在其物流中心部署了超過20萬台移動機器人，與人工揀貨員協同工作）。甚至在一些大型商店，貨架掃描和清潔等地面工作也由人工智慧驅動的機器人完成。最終結果是，零售業的入門級工作崗位，例如理貨員、倉庫揀貨員和收銀員，數量減少。另一方面，零售業人工智慧也催生了對能夠管理電商演算法或分析客戶資料的技能型人才的需求。然而，就人工智慧將在零售業取代哪些工作，低技能、重複性工作仍是自動化的主要目標。

金融與銀行

金融業很早就開始採用軟體自動化，而如今的人工智慧正在加速這一趨勢。許多涉及資料處理、文件審核或日常決策的工作都已由演算法完成。摩根大通，他們引入了一個名為COIN的人工智慧程式來分析法律文件和貸款協議。 COIN可以在幾秒鐘內審核合約－這項工作過去每年需要律師和信貸員花費36萬小時（摩根大通的軟體幾秒鐘就能完成律師36萬小時的工作 | 《獨立報》）。透過這種方式，它有效地取代了銀行營運中大量初級法律/行政職位。在整個金融業，演算法交易系統透過更快、通常也更有效率地執行交易，取代了大量的人工交易員。銀行和保險公司利用人工智慧進行詐欺偵測、風險評估和客戶服務聊天機器人，減少了對分析師和客戶支援人員的需求。即使在會計和審計領域，人工智慧工具也能自動對交易進行分類並偵測異常情況，這對傳統的簿記工作構成了威脅。據估計，會計和簿記員是風險最高的職位之一，隨著人工智慧會計軟體功能的日益強大，這些職位預計將大幅減少（參見《人工智慧取代工作的60多個統計數據（2024） 》）。簡而言之，金融業正在經歷人工智慧取代資料處理、文書工作和日常決策等工作的浪潮——從銀行櫃員（由於自動櫃員機和網路銀行的普及）到中台分析師——同時，人工智慧也在增強更高層次的財務決策能力。

技術與軟體開發

這聽起來或許有些諷刺，但科技業——這個人工智慧的發源地——也在實現部分工作機會的自動化。生成式人工智慧表明，編寫程式碼不再是人類的專屬技能。人工智慧編碼助理（例如 GitHub Copilot 和 OpenAI 的 Codex）可以自動產生大量軟體程式碼。這意味著一些常規的程式設計任務，特別是編寫樣板程式碼或調試簡單的錯誤，可以交給人工智慧來完成。對於科技公司而言，這最終可能會減少對龐大初級開發人員團隊的需求。同時，人工智慧正在簡化科技公司內部的 IT 和行政職能。一個顯著的例子是： IBM 在 2023 年宣布暫停招聘某些後台職位，並表示未來五年內，大約 30% 的非客戶服務職位（約 7800 個職位）可能會被人工智慧取代（ IBM 計劃暫停招聘，用人工智慧取代 7800 個職位，彭博社報道 | 路透社）。這些職位包括涉及日程安排、文書工作和其他常規流程的行政和人力資源職位。 IBM 的案例表明，即使是科技業的白領工作，如果包含重複性任務，也是可以自動化的——人工智慧可以處理日程安排、記錄保存和基本查詢等工作，無需人工幹預。值得注意的是，真正具有創造性和複雜性的軟體工程工作仍然由人類完成（人工智慧仍然缺乏經驗豐富的工程師所具備的通用問題解決能力）。但對於技術人員來說，工作中那些繁瑣的部分正在被人工智慧取代——隨著自動化工具的改進，企業最終可能需要更少的入門程式設計師、品質保證測試人員或 IT 支援人員。本質上，科技業正在利用人工智慧來取代那些例行或支援的工作，同時將人類人才引導到更具創新性和高層次的任務中。

客戶服務與支援

人工智慧聊天機器人和虛擬助理在客戶服務領域取得了巨大進展。處理客戶諮詢——無論是透過電話、電子郵件還是聊天——都是一項勞動密集型工作，企業長期以來一直致力於優化這項流程。如今，由於先進的語言模型，人工智慧系統能夠進行令人驚嘆的、如同人類般的對話。許多公司已將人工智慧聊天機器人部署為第一道支援線，無需人工客服即可解答常見問題（例如帳戶重置、訂單追蹤、常見問題）。這已開始取代呼叫中心和客服人員的工作。例如，電信和公用事業公司報告稱，相當一部分客戶諮詢完全由虛擬客服解決。產業領袖預測，這一趨勢只會繼續成長： Zendesk 執行長 Tom Eggemeier 預計，100% 的客戶互動都將以某種形式涉及人工智慧，並且在不久的將來，80% 的諮詢將無需人工客服即可解決（ 2025 年人工智慧客戶服務統計數據）。這種情況意味著對人工客服代表的需求將大幅減少。調查顯示，超過四分之一的客戶服務團隊已將人工智慧融入日常工作流程，而使用人工智慧「虛擬代理」的企業已將客戶服務成本降低了高達30%（ 《客戶服務：人工智慧如何改變互動方式》—福布斯）。最有可能被人工智慧取代的支援工作是那些涉及腳本化回覆和常規故障排除的——例如，一級呼叫中心客服人員按照既定腳本處理常見問題。另一方面，複雜或情緒化的客戶狀況通常仍會轉交給人工客服人員處理。總而言之，人工智慧正迅速改變客戶服務角色，自動化處理較為簡單的任務，從而減少對入門級支援人員的需求。

運輸與物流

很少有哪個行業像交通運輸業一樣，因人工智慧驅動的就業崗位替代而備受關注。自動駕駛車輛——包括卡車、計程車和送貨機器人——的研發，直接威脅著與駕駛相關的職業。例如，在卡車運輸業，多家公司正在高速公路上測試自動駕駛半拖車。如果這些測試成功，長途卡車司機很可能會被幾乎全天候運行的自動駕駛卡車所取代。一些預測甚至更為驚人：如果自動駕駛技術全面投入運作並獲得廣泛認可，自動化取代高達90%的長途卡車運輸工作自動駕駛卡車可能很快就會取代長途運輸中最不受歡迎的工作）。卡車駕駛是許多國家最常見的職業之一（例如，它是美國未獲得大學學位的男性的主要就業來源），因此，其影響可能非常巨大。我們已經看到一些漸進式的進展——一些城市出現了自動駕駛穿梭巴士，倉庫車輛和港口貨物裝卸車由人工智能引導，舊金山和鳳凰城等城市也開展了無人駕駛出租車的試點項目。像Waymo和Cruise這樣的公司已經提供了數千次無人駕駛計程車服務，這預示著未來計程車司機和Uber/Lyft司機的需求可能會減少。在配送和物流領域，無人機和人行道機器人正在試用，用於處理最後一公里配送，這可能會減少對快遞員的需求。甚至商用航空也在嘗試提高自動化程度（儘管出於安全考慮，無人駕駛客機可能還需要幾十年才能實現，甚至可能永遠不會實現）。目前，駕駛員和車輛操作員是最有可能被人工智慧取代的職業之一。這項技術在受控環境中發展迅速：倉庫使用自動駕駛堆高機，港口使用自動化起重機。隨著這些成功案例擴展到公共道路，卡車司機、計程車司機、送貨司機和堆高機操作員等職業將面臨衰落。具體時間尚不確定——法規和技術挑戰意味著人類駕駛員目前還不會完全消失——但發展趨勢是清晰的。

衛生保健

人工智慧對醫療保健產業就業的影響錯綜複雜。一方面，人工智慧正在自動化一些曾經完全由訓練有素的專業人員完成的分析和診斷任務。例如，人工智慧系統現在能夠以驚人的準確度分析醫學影像（X光片、核磁共振成像、CT掃描）。瑞典的一項研究表明，一位人工智慧輔助的放射科醫生從乳房X光片中檢測出的乳癌病例比兩位共同工作的放射科醫生多出20%（人工智慧會取代解讀X光片的醫生，還是僅僅讓他們的工作更加出色？| 美聯社新聞）。這表明，一位配備人工智慧的醫生可以完成多位醫生的工作，從而有可能減少對放射科醫生或病理學家的需求。自動化實驗室分析儀可以進行血液檢測，並在無需人工參與的情況下標記異常情況。人工智慧聊天機器人還可以處理患者分診和基本問題——一些醫院使用症狀檢查機器人來建議患者是否需要就診，這可以減輕護理師和醫療呼叫中心的工作量。醫療保健領域的行政工作正逐漸被人工智慧取代：排班、醫療編碼和計費等工作已透過人工智慧軟體實現了高度自動化。然而，直接照顧患者的角色在很大程度上仍未受到人工智慧的取代。機器人可以輔助手術或幫助移動病人，但護士、醫生和護理人員承擔著人工智慧目前無法完全取代的各種複雜且需要同理心的工作。即使人工智慧能夠診斷疾病，患者通常也希望由人類醫生解釋病情並進行治療。此外，醫療保健產業在人工智慧完全取代人類方面也面臨著強大的倫理和監管障礙。因此，儘管醫療保健領域的某些特定工作（例如醫療計費員、轉錄員和一些診斷專家）正在被人工智慧增強或部分取代，但大多數醫療保健專業人員將人工智慧視為一種增強其工作的工具，而不是替代品。從長遠來看，隨著人工智慧技術的不斷進步，它或許能夠承擔更多繁重的分析和日常檢查工作——但就目前而言，人類仍然是醫療服務的核心。

總而言之，最有可能被人工智慧取代的工作是那些具有常規性、重複性任務和可預測環境的工作：工廠工人、文員和行政人員、零售收銀員、基礎客服人員、司機以及某些入門級專業職位。事實上，世界經濟論壇對近期（到2027年）的預測顯示，資料輸入員位列即將消失的職業榜首（預計將有750萬個此類工作崗位消失），其次是行政秘書和會計文員，所有這些職位都極易被自動化取代（ 《人工智慧取代工作的60多個統計數據（2024） 職位》）。人工智慧正以不同的速度席捲各行各業，但其方向一致——自動化各領域中最簡單的任務。下一節將探討另一方面：哪些工作最不可能被人工智慧取代，以及保護這些職位的人類特質。

最不可能被取代的工作/人工智慧無法取代的工作（以及原因）

並非所有工作都面臨被自動化取代的高風險。事實上，許多職位之所以難以被人工智慧取代，是因為它們需要人類獨有的能力，或是工作環境複雜多變，機器難以應付。儘管人工智慧技術日益先進，但在複製人類的創造力、同理心和適應能力方面，它仍然存在明顯的限制。麥肯錫的一項研究指出，雖然自動化將在一定程度上影響幾乎所有職業，但部分工作，而非全部崗位——這意味著完全自動化的工作將是例外而非普遍現象（ 《人工智慧取代工作的統計數據和事實》[2024*] 最不可能被人工智慧取代的工作類型，以及這些職位為何更「不易被人工智慧取代」：

• 需要人類同理心和人際互動的職業：那些圍繞著關懷、教育或在情感層面理解他人的工作，相對而言不易受到人工智慧的影響。這些職業包括醫療保健人員，例如護士、老年護理員和治療師，以及教師、社工和諮商師。這類工作需要同情心、建立人際關係的能力以及解讀社交訊號的能力——而這些正是機器難以勝任的。例如，幼兒教育涉及對細微行為訊號的培養和回應，而這些是任何人工智慧都無法真正複製的。根據皮尤研究中心的數據，約有23%的勞工從事人工智慧接觸度較低的工作（通常涉及護理、教育等領域），例如保姆，這些工作中的關鍵任務（例如養育孩子）難以被自動化取代。人們通常更喜歡在這些領域與人交流：人工智慧或許可以診斷憂鬱症，但患者通常更願意與人類治療師而非聊天機器人傾訴自己的感受。

• 創意和藝術類職業：那些需要創造力、原創性和文化品味的工作往往難以完全自動化。作家、藝術家、音樂家、電影製作人、時裝設計師——這些專業人士創作的內容之所以有價值，並非僅僅因為遵循某種模式，而是因為他們提出了新穎、富有想像的想法。人工智慧可以輔助創作（例如，產生草稿或設計建議），但它往往缺乏真正的原創性和情感深度。儘管人工智慧生成的藝術作品和文字作品頻頻登上新聞頭條，但人類創意者在創作能夠引起他人共鳴的作品方面仍然具有優勢。此外，人類創作的藝術品也具有市場價值（想想人們對手工製品的持續興趣，即便它們已被大規模生產）。即使在娛樂和體育領域，人們也渴望看到人類的表演。正如比爾蓋茲在最近一次關於人工智慧的討論中打趣道： 「我們不會想看電腦打棒球。」 （比爾蓋茲聲稱，在人工智慧時代，「大多數事情」都不需要人類 | EGW.News ）——這意味著刺激感來自人類運動員，由此推斷，許多創造性和表演性的工作仍將是人類的事業。

• 涉及動態環境中不可預測的體力勞動的工作：某些需要動手操作的職業需要良好的身體靈活性和在各種環境中快速解決問題的能力——這些對於機器人來說非常難以完成。例如，電工、水管工、木匠、機械師或飛機維修技師等技術工人。這些工作通常需要在不規則的環境中進行（每棟房子的線路都略有不同，每個維修問題也各不相同），並且需要即時適應。目前的人工智慧機器人擅長在工廠等結構化、可控的環境中工作，但在建築工地或客戶家中等充滿未知障礙的環境中卻難以應對。因此，從事體力勞動且工作環境多變的技工和其他人員不太可能很快被取代。一份關於全球最大雇主的報告指出，雖然製造業已具備自動化條件，但像現場服務或醫療保健等行業（例如，英國國家醫療服務體系，其龐大的醫生和護士隊伍承擔著各種各樣的任務）對機器人而言仍然是“敵對領域”（全球十大雇主中有三家正在用機器人論壇取代工人 | 世界經濟論壇）。簡言之，那些髒亂、繁雜且難以預測的工作，往往仍需要人的參與。

• 策略領導力和高階決策：需要複雜決策、批判性思考和責任感的角色——例如企業主管、專案經理和組織領導者——相對而言不易被人工智慧直接取代。這些職位涉及綜合考慮許多因素，在不確定性下做出判斷，並且通常需要運用人類的說服和談判技巧。人工智慧可以提供數據和建議，但要讓人工智慧做出最終的策略決策或領導團隊，大多數公司（以及員工）尚未做好準備。此外，領導力往往取決於信任和激勵——這些特質源自於人類的魅力和經驗，而非演算法。雖然人工智慧可以為執行長處理數據，但執行長的工作（設定願景、管理危機、激勵員工）目前仍然是人類獨有的。對於高級政府官員、政策制定者和軍事領導人而言，情況也是如此，因為責任感和道德判斷至關重要。

隨著人工智慧的進步，其應用範圍的邊界也將持續拓展。一些如今被認為安全的崗位，最終可能會受到新技術的挑戰（例如，人工智慧系統正逐漸涉足創意領域，例如作曲或撰寫新聞文章）。然而，上述工作本身就蘊含實現的人類特質：情緒智商、在非結構化環境中的靈巧操作能力、跨領域思維以及真正的創造力。這些特質如同護城河一般，為這些職業提供了保護。事實上，專家經常指出，未來工作將以進化而非徹底消失的方式呈現——從事這些工作的人類員工將利用人工智慧工具來提升工作效率。一句廣為流傳的格言恰如其分地概括了這一點：人工智慧不會取代你，但使用人工智慧的人可能會。換句話說，在許多領域，那些善用人工智慧的人很可能會勝過那些不善用人工智慧的人。

總而言之，最不可能被人工智慧取代/人工智慧無法取代的工作是那些需要以下一項或多項技能的工作：社交和情感智能（關懷、談判、指導）、創意創新（藝術、研究、設計）、在複雜環境中靈活機動（技術工種、緊急應變）以及全局判斷力（策略、領導力）。雖然人工智慧將越來越多地作為助手滲透到這些領域，但就目前而言，人類的核心角色仍將繼續存在。對勞工而言，挑戰在於專注於人工智慧難以模仿的技能——同理心、創造力、適應能力——以確保他們仍然是機器的寶貴補充。

專家對未來工作的看法

不出所料，各方觀點不一，有人預測將發生翻天覆地的變化，也有人強調會是更為漸進的過程。以下我們總結了一些思想領袖的精闢語錄和觀點，展現了不同人士的預期：

• 李開復（人工智慧專家及投資人）：李開復預測未來二十年內，大量工作將自動化。 「我估計，在未來十到二十年內，我們將有能力在美國實現40%到50%工作的自動化，」他說（李開復語錄（《人工智慧超級大國》作者）（第6頁，共9頁） ）。李開復在人工智慧領域擁有數十年的經驗（曾任職於Google和微軟），他認為，受影響的職業範圍非常廣泛——不僅是工廠或服務業的工作，還包括許多白領職位。他警告說，即使對於那些沒有被完全取代的工人來說，人工智慧也會「削減他們的附加價值」 大規模失業擔憂，例如加劇不平等以及對新的職業培訓計畫的需求。

• 舊金山聯邦儲備銀行行長瑪麗·戴利（Mary C. Daly）提出了一個基於經濟史的反駁觀點。她指出，雖然人工智慧會顛覆就業市場，但歷史經驗表明，從長遠來看，其淨效應是平衡的。 「縱觀所有技術的歷史，沒有任何一項技術能夠淨減少就業，」戴利指出，並提醒我們，新技術往往會創造新的就業崗位，即便它們會取代一些崗位（舊金山聯邦儲備銀行行長瑪麗·戴利在《財富》頭腦風暴科技大會上表示：人工智能取代的是任務，而不是人——舊金山聯邦儲備銀行）。她強調，人工智慧更有可能改變工作方式，而不是徹底取代工作。戴利設想，未來人類將與機器協同工作——人工智慧負責繁瑣的任務，而人類則專注於更高價值的工作——她強調教育和技能再培訓對於幫助勞動力適應變化的重要性。她的展望是謹慎樂觀的：人工智慧將提高生產力並創造財富，從而推動我們目前可能尚未想像到的領域的就業成長。

• 比爾蓋茲（微軟共同創辦人）：近年來，蓋茲就人工智慧發表了大量言論，既表達了興奮之情，也表達了擔憂。在2025年的一次採訪中，他做出了一個大膽的預測，引起了廣泛關注：先進人工智慧的興起可能意味著未來「大多數事情都不需要人類」 比爾蓋茲稱人工智慧時代「大多數事情」都不需要人類 | EGW.News ）。蓋茲認為，隨著科技的成熟，許多類型的工作——包括一些高技能職業——都可以由人工智慧來承擔。他以醫療保健和教育，設想人工智慧可以像頂尖醫生或教師一樣工作。一位「優秀的」人工智慧醫生可以廣泛應用，從而有可能緩解人類專家的短缺。這意味著，即使是那些傳統上被認為安全的職位（因為需要大量的知識和培訓），最終也可能被人工智慧取代。然而，蓋茲也承認，人們對人工智慧的接受程度是有限的。他幽默地指出，雖然人工智慧在運動方面可能比人類更勝一籌，但人們仍然更喜歡人類運動員（我們不會花錢去看機器人棒球隊的比賽）。蓋茲總體上仍然保持樂觀——他相信人工智慧將「解放人們」 ，讓他們從事其他工作，並提高生產力，儘管社會需要應對這一轉型（如果出現大規模失業，可能需要採取教育改革甚至全民基本收入等措施）。

• 國際貨幣基金組織總裁克里斯塔利娜·格奧爾基耶娃指出，從政策和全球經濟的角度來看，人工智慧的影響具有雙重性。她在國際貨幣基金組織的一份分析報告《人工智慧將改變全球經濟，讓我們確保它造福人類 「人工智慧將影響全球近40%的工作崗位，它會取代一些崗位，同時也會補充另一些崗位。」她指出，已開發經濟體受人工智慧的影響更大（因為發展經濟體中很大一部分工作可能涉及高技能，而這些工作可能會立即感受到格奧爾基耶娃認為，人工智慧對就業的淨影響尚不確定——它可能提升全球生產力和經濟成長，但如果政策未能及時跟進，也可能加劇不平等。她和國際貨幣基金組織呼籲採取積極措施：各國政府應投資教育、社會保障體系和技能提升項目，以確保人工智慧帶來的益處（例如更高的生產力、科技業創造新的就業機會等）能夠惠及大眾，並確保失業人員能夠順利轉型到新的職位。這個專家觀點強調，儘管人工智慧可能會取代一些工作崗位，但最終對社會的影響很大程度取決於我們如何應對。

• 其他產業領袖：眾多科技公司執行長和未來學家也紛紛發表了看法。例如，IBM執行長Arvind Krishna指出，人工智慧最初將首先影響「白領工作」 ，自動化後台和文書工作（例如IBM正在精簡的人力資源職位），然後再擴展到更技術領域（據彭博社報道，IBM計劃暫停招聘，用人工智能取代7800個工作崗位 | 路透社）。同時，Krishna和其他人認為，人工智慧將成為專業人士的強大工具——甚至程式設計師也使用人工智慧程式碼助理來提高生產力，這表明未來人機協作將成為常態，而不是被徹底取代。如前文所述，客戶服務主管設想人工智慧將處理大部分日常客戶互動，而人類則專注於處理複雜案例（ 2025年人工智慧客戶服務59項統計資料）。像安德魯楊（他推廣了全民基本收入的概念）這樣的公共知識分子警告說，卡車司機和呼叫中心員工可能會失業，他們倡導建立社會安全體系來應對自動化導致的失業問題。與之相反，像埃里克·布林約爾松和安德魯·麥卡菲這樣的學者則談到了「生產力悖論」 ——人工智慧的益處終將到來，但前提是人類勞動者的角色將被重新定義，而不是被取代。他們經常強調用人工智慧來增強人類勞動，而不是完全取代人類，並提出了「使用人工智慧的勞動者將取代那些不使用人工智慧的勞動者」這樣的說法。

本質上，專家們的意見不一，從非常樂觀（人工智慧將創造比摧毀更多的就業機會，就像過去的創新一樣）到高度謹慎（人工智慧可能會取代前所未有的勞動力，需要徹底的調整）。然而，一個共同的觀點是，改變勢在必行。隨著人工智慧能力的不斷提升，工作的本質也將轉變。專家們一致認為，教育和持續學習至關重要——未來的勞動者需要掌握新的技能，社會也需要製定新的政策。無論人工智慧被視為威脅還是工具，各行各業的領導者都強調，現在正是為人工智慧將為就業帶來的變革做好準備的時候。最後，我們將探討這些變革對全球勞動市場意味著什麼，以及個人和組織如何應對未來的挑戰。

這對全球勞動力意味著什麼

「人工智慧將取代哪些工作？」這個問題沒有單一的、固定的答案——隨著人工智慧能力的提升和經濟的轉型，答案將不斷演變。我們可以預見的趨勢是：人工智慧和自動化將在未來幾年取代數百萬個工作崗位創造新的工作並改變現有職位。世界經濟論壇預測，到2027年，約有因自動化而消失將湧現6900萬個新工作崗位將因自動化而消失，但數據分析、機器學習和數位行銷等領域將湧現6900萬個新工作崗位——全球淨減少1400萬個工作崗位（ 《人工智慧取代工作崗位的統計數據和事實》[2024* ）。換句話說，勞動力市場將會發生顯著變化。一些職位將消失，許多職位將發生變化，全新的職業也將湧現，以滿足人工智慧驅動型經濟的需求。

對於全球勞動力而言，這意味著以下幾個關鍵點：

• 技能再培訓和提升勢在必行：面臨失業風險的勞工必須有機會學習市場急需的新技能。如果人工智慧正在取代日常工作，那麼人類就需要專注於非常規工作。政府、教育機構和企業都將在推動培訓項目方面發揮作用——無論是讓失業的倉庫工人學習如何維護機器人，還是讓客服代表學習如何管理人工智慧聊天機器人。終身學習可望成為常態。從正面的角度來看，隨著人工智慧取代繁瑣的工作，人類可以轉向更有意義、更具創造性或更複雜的工作——但前提是他們必須具備相應的技能。

• 人機協作將成為大多數工作的本質：大多數職業不會完全被人工智慧取代，而是演變為人類與智慧機器的夥伴關係。那些懂得如何利用人工智慧作為工具的從業人員才能脫穎而出。例如，律師可以利用人工智慧快速檢索案例法（完成以往由律師助理團隊完成的工作），然後運用人類的判斷力來制定法律策略。工廠技術人員可以管理一支機器人隊伍。甚至教師也可以使用人工智慧導師來個人化課程，從而專注於更高層次的指導工作。這種協作模式意味著工作描述將會改變——更加強調對人工智慧系統的監督、對人工智慧輸出的解讀以及人工智慧無法處理的人際互動面向。這也意味著衡量對勞動市場的影響不僅在於工作機會的增減，更在於工作機會的改變。幾乎所有職業都將融入一定程度的人工智慧輔助，適應這一現實對從業者至關重要。

• 政策與社會支持：轉型之路可能充滿坎坷，並引發全球範圍內的政策問題。一些地區和行業受失業衝擊將比其他地區和行業更為嚴重（例如，製造業密集型新興經濟體可能面臨勞動密集型工作更快被自動化取代）。或許需要更強有力的社會安全體系或創新政策——例如，埃隆·馬斯克和安德魯·楊等人就曾提出全民基本收入（UBI）埃隆·馬斯克稱全民基本收入不可避免：他為何如此認為…… ）。無論全民基本收入是否是解決之道，各國政府都需要監測失業趨勢，並可能在受影響的行業中擴大失業救濟金、就業安置服務和教育補助。國際合作也可能必不可少，因為人工智慧可能會加劇高科技經濟體與技術普及程度較低的經濟體之間的差距。全球勞動市場可能會出現工作轉移到人工智慧友善地區的現象（正如幾十年前製造業轉移到低成本國家）。政策制定者需要確保人工智慧帶來的經濟效益（更高的生產力、新興產業）能夠帶來廣泛的繁榮，而不僅僅是少數人的利潤。

• 強調人類獨特性：隨著人工智慧的普及，工作中的人為因素變得愈發重要。創造力、適應力、同理心、倫理判斷力和跨學科思維等特質將成為人類勞動者的競爭優勢。教育體係或許會調整方向，在重視STEM技能的同時，也更加強調這些軟技能。藝術和人文學科在培養人類不可替代的特質方面可能發揮關鍵作用。從某種意義上說，人工智慧的興起正促使我們以更人性化的方式重新定義工作——不僅重視效率，也重視客戶體驗、創新思維和情感連結等人類擅長的特質。

總之，人工智慧勢必會取代一些工作——尤其是那些繁重重複性工作——但它也會創造新的機遇，並增強許多職位的功能。幾乎所有行業都將感受到人工智慧的影響，從科技和金融到製造業、零售業、醫療保健和交通運輸業。從全球視野來看，雖然已開發經濟體白領工作的自動化速度可能會更快，但發展中經濟體仍可能隨著時間的推移，面臨製造業和農業中體力勞動崗位被機器取代的局面。如何讓勞動力為這些轉變做好準備，是一項全球性的挑戰。

企業必須積極主動地以合乎倫理且明智的方式應用人工智慧，將其用於賦予員工，而不僅僅是削減成本。員工本身也應保持好奇心並不斷學習，因為適應力將是他們的保障。整個社會也應培養一種重視人機協同的思維模式：將人工智慧視為提升人類生產力和福祉的強大工具，而非對人類生計的威脅。

未來的勞動市場很可能是人類創造力、關懷和策略思維與人工智慧相輔相成的——科技將增強而非取代人類勞動。轉型或許並非易事，但只要做好準備並制定正確的政策，全球勞動力就能在人工智慧時代展現更強的適應力，甚至提高生產力。

您可能還想閱讀以下文章（閱讀完本白皮書後）：

🔗十大 AI 求職工具－革新招聘方式
探索最佳 AI 工具，幫助您更快找到工作、優化申請流程並成功入職。

🔗人工智慧職業道路 – 人工智慧領域的最佳工作及入門指南
探索人工智慧領域的頂級職業機會、所需技能以及如何開啟您的人工智慧職業生涯。

🔗人工智慧工作 – 當前職業及人工智慧就業的未來
了解人工智慧如何重塑就業市場，以及人工智慧產業的未來機會在哪裡。