人工智慧無法取代的職業以及哪些職業將被取代？從全球視野看人工智慧對就業的影響

建構人工智慧在勞動力中的崛起

2023 年，全球超過四分之三 (77%) 的公司已在使用或探索人工智慧解決方案（ 《人工智慧失業：令人震驚的統計數據揭曉》）。這種採用率的激增帶來了實際後果： 37% 的使用人工智慧的企業報告 2023 年將裁員，44% 的企業預計 2024 年將出現更多由人工智慧驅動的裁員（ 《人工智慧失業：令人震驚的統計數據揭曉》）。同時，分析師預測人工智慧可能會使數億個工作崗位面臨風險——高盛經濟學家估計，全球有 3 億個工作崗位可能受到人工智慧自動化的影響（ 《60+ 份關於人工智慧取代工作崗位的統計數據 (2024)》 ）。難怪「人工智慧將取代哪些工作？」和「人工智慧無法取代的工作」已成為有關未來工作辯論的核心。

然而，歷史經驗可以提供一些參考。以往的科技革命（從機械化到電腦）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增強，人們正在激烈討論這波自動化浪潮是否會遵循同樣的模式。本白皮書將探討人工智慧在就業領域中如何發揮作用，哪些產業面臨最大的勞動力流失，哪些職位仍然相對安全（以及原因），以及專家對全球勞動力的預測。白皮書包含最新數據、產業案例和專家引言，旨在提供全面、最新的分析。

人工智慧如何在工作中發揮作用

如今，人工智慧在特定任務，尤其是那些涉及模式識別、資料處理和常規決策的任務。與其將人工智慧視為類似人類的工作者，不如將其理解為一組經過訓練、能夠執行特定功能的工具。這些工具涵蓋了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聊天機器人等自然語言處理器。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，沿著預定路線駕駛車輛，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透過接管重複性工作來補充人類工作者。

至關重要的是，大多數工作都包含多項任務，而其中只有一部分可能適合人工智慧自動化。麥肯錫的一項分析發現，利用現有技術，只有不到 5% 的職業可以完全實現自動化 《人工智慧取代工作統計和事實 [2024*]》 ）。換句話說，在大多數崗位上完全取代人類仍然很困難。人工智慧可以做的是處理各個部分：事實上，大約60% 的職業有相當一部分活動可以由人工智慧和軟體機器人自動化完成（ 《人工智慧取代工作統計和事實 [2024*] 》）。這解釋了為什麼我們看到人工智慧被部署為一種輔助工具——例如，人工智慧系統可以負責對求職者的初步篩選，標記出最優秀的履歷供人類招募人員審核。人工智慧的優勢在於其在明確定義任務方面的速度和一致性，而人類在跨任務靈活性、複雜判斷和人際交往能力方面仍具有優勢。

許多專家都強調了這一區別。 「我們還不知道其全部影響，但歷史上沒有任何技術減少過淨就業，」舊金山聯邦儲備銀行行長瑪麗·C·戴利指出，並強調人工智慧可能會改變我們的工作方式，而不是立即取代人類（舊金山聯邦儲備銀行行長瑪麗·戴利在《財富》頭腦風暴人工智慧） 。在短期內，人工智慧將“取代任務，而不是人”，透過接管日常工作並讓工人專注於更複雜的職責來增強人類的角色。理解這種動態是確定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的——通常，工作中的單一任務（尤其是重複性的、基於規則的任務）最容易受到自動化的影響。

最有可能被人工智慧取代的工作（按行業）

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更容易最有可能被人工智慧取代的產業和職位，並提供真實案例和統計數據來說明這些趨勢：

製造和生產

製造業是首批感受到自動化影響的領域之一，自動化透過工業機器人和智慧機器來實現。重複性的管線作業和簡單的製造任務越來越多地由具有人工智慧驅動的視覺和控制的機器人完成。例如，大型電子產品製造商富士康透過自動化重複性的組裝任務，在一個工廠內6 萬名工廠工人全球 10 家最大雇主中有 3 家正在用機器人取代工人 | 世界經濟論壇）。在世界各地的汽車廠，機械手臂可以精確地焊接和噴漆，減少了對體力勞動的需求。結果是，許多傳統的製造業工作——機器操作員、裝配工、包裝工——正在被人工智慧引導的機器所取代。據世界經濟論壇稱，裝配工和工廠工人的崗位正在減少，近年來，隨著自動化的加速發展，數百萬個這樣的工作已經消失（人工智慧取代工作統計和事實 [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以提高生產力，這往往是以犧牲一線工人為代價的。自動化的好處是可以提高工廠效率，甚至創造新的技術職位（例如機器人維護技術人員），但直接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。或許最明顯的改變是自助結帳亭和自動化商店的興起。收銀員曾經是零售業最常見的職位之一，但隨著零售商投資人工智慧結帳系統，收銀員的工作正在減少。大型連鎖超市和超市現在都提供自助結帳服務，亞馬遜等公司推出了「直接走出去」的商店 (Amazon Go)，在這種商店中，人工智慧和感測器可以追蹤購買情況，無需人工收銀員。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 萬名收銀員減少到 2023 年的約 120 萬名——並預計未來十年這一數字將再下降 10%（自助結帳將繼續存在。但它正在經歷清算 | 聯美聯社新聞）。零售業的庫存管理和倉儲也在自動化：機器人在倉庫中穿梭取貨（例如，亞馬遜在其配送中心部署了超過20萬台移動機器人，與人類揀貨員協同工作）。在一些大型商店，甚至貨架掃描和清潔等地面工作也由人工智慧機器人完成。其最終結果是庫存管理員、倉庫揀貨員和收銀員等入門級零售職位減少。另一方面，零售業人工智慧正在創造對能夠管理電商演算法或分析客戶資料的熟練工人的需求。然而，說到人工智慧將在零售業取代哪些工作，低技能、重複性的工作才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。許多涉及處理數字、審查文件或做出日常決策的工作都由演算法來處理。一個引人注目的例子來自摩根大通，該公司引入了一個名為 COIN 的人工智慧程式來分析法律文件和貸款協議。 COIN 可以在幾秒鐘內審查合約——這項工作過去每年要耗費律師和貸款官員 36 萬個小時的時間（摩根大通軟體在幾秒鐘內完成律師需要 36 萬個小時才能完成的工作 | 獨立報 | 獨立報）。透過這樣做，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、更有利可圖地執行交易取代了大量人類交易員。銀行和保險公司使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，從而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分類交易並偵測異常，威脅到傳統的簿記工作。據估計，會計和簿記員是最容易被取代的職位之一，隨著人工智慧會計軟體功能越來越強大，這些職位預計將大幅減少（ 《60+ 項關於人工智慧取代工作崗位的統計數據（2024 年） 》）。簡而言之，金融業正在見證人工智慧取代那些圍繞數據處理、文書工作和日常決策的工作——從銀行櫃員（得益於 ATM 和網上銀行）到中台分析師——同時增強更高級別的財務決策角色。

技術和軟體開發

這聽起來可能有點諷刺，但科技業——正是建立人工智慧的產業——也在將部分員工隊伍自動化。生成人工智慧表明，編寫程式碼不再是人類獨有的技能。人工智慧編碼助理（如 GitHub Copilot 和 OpenAI 的 Codex）可以自動產生大量軟體程式碼。這意味著一些常規程式設計任務，尤其是編寫樣板程式碼或調試簡單錯誤，可以交給人工智慧來做。對於科技公司來說，這最終可以減少對大型初級開發人員團隊的需求。同時，人工智慧正在精簡科技公司的 IT 和行政職能。一個突出的例子是： IBM 在 2023 年宣布暫停招聘某些後台職位，並表示大約30% 的非客戶直面工作（約 7,800 個職位）可能在未來 5 年內被人工智慧取代（彭博社報道 | 路透社報道，IBM 將暫停招聘，計劃用人工智慧取代 7,800 個人工智慧工作）。這些職位包括涉及排班、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，如果涉及重複性任務，也是可以自動化的——人工智慧可以在無需人工幹預的情況下處理日程安排、記錄保存和基本查詢。值得注意的是，真正富有創意和複雜性的軟體工程工作仍掌握在人類手中（人工智慧仍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，工作中一些平凡的部分正在被人工智慧接管——隨著自動化工具的改進，公司最終可能需要更少的入門級程式設計師、品質保證測試員或 IT 支援人員。本質上，科技業正在利用人工智慧取代那些常規或支援性的工作，同時將人類人才重新引導到更具創新性和更高層次的任務上。

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、電子郵件或線上聊天）是一項勞力密集工作，企業長期以來一直致力於優化。如今，由於先進的語言模型，人工智慧系統可以進行令人驚喜的類人對話。許多公司已部署人工智慧聊天機器人作為第一線支持，無需人工代理即可解答常見問題（帳戶重置、訂單追蹤、常見問題解答）。這已經開始取代呼叫中心和幫助台崗位。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代理解決。產業領袖預測，這一趨勢只會持續成長： 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% 的諮詢將不再需要人工代理來解決（ 2025 年的 59 個人工智慧客戶服務統計數據）。這意味著對人工客服代表的需求將大大減少。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，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》—《富比士》 ）。最有可能被人工智慧取代的支援工作是那些需要腳本化回應和常規故障排除，例如，一級呼叫中心的接線員需要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情況仍然經常升級為人工客服。總體而言，人工智慧正在迅速改變客戶服務角色，自動化執行簡單的任務，從而減少所需的入門級支援人員數量。

運輸和物流

在人工智慧驅動的工作替代方面，很少有產業像交通運輸業一樣受到如此多的關注。自動駕駛汽車（卡車、計程車和送貨機器人）的發展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。如果這些努力取得成功，長途卡車司機很可能會被幾乎全天候運作的自動駕駛卡車所取代。一些預測是明確的：如果自動駕駛技術全面投入使用並受到信賴，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）。卡車司機是許多國家最常見的工作之一（例如，它是美國沒有大學學位男性的頂級雇主），因此其影響可能是巨大的。我們已經看到了一些漸進的舉措——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工由人工智能引導，舊金山和鳳凰城等城市也開始試行無人駕駛計程車。 Waymo 和 Cruise 等公司已經提供了數千次無人駕駛計程車服務，這暗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來處理最後一英里的配送，這可能會減少對快遞員的需求。甚至商業航空也在嘗試提高自動化程度（儘管出於安全考慮，自動駕駛客機可能還需要幾十年的時間，甚至永遠無法實現）。目前，駕駛員和車輛操作員是最有可能被人工智慧取代的工作之一。該技術在受控環境中發展迅速：倉庫使用自動駕駛叉車，港口使用自動起重機。隨著這些成功擴展到公共道路，卡車司機、計程車司機、送貨司機和堆高機操作員等角色面臨減少。時機尚不確定——法規和技術挑戰意味著人類駕駛員不會立即消失——但軌跡是明確的。

衛生保健

醫療保健是人工智慧對就業影響複雜的產業。一方面，人工智慧正在自動化某些分析和診斷任務，這些任務曾經只能由訓練有素的專業人員完成。例如，人工智慧系統現在可以非常準確地分析醫學影像（X 光、核磁共振成像、 CT 掃描）。在瑞典的一項研究中，一位人工智慧輔助的放射科醫生透過乳房 X 光檢查發現的乳癌比兩位人類放射科醫生一起工作多 20%（人工智慧會取代閱讀 X 光片的醫生，還是只是讓他們比以往更好？| AP 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，從而可能減少對人類放射科醫生或病理學家的需求。自動實驗室分析儀可以進行血液測試並標記異常，而無需每一步都有人類實驗室技術人員。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來就診，這可以減輕護理師和醫療呼叫中心的工作量。醫療行政工作尤其會被取代：排班、醫療編碼和計費已透過人工智慧軟體實現了高度自動化。然而，直接的病人照護角色在替代方面基本上不受影響。機器人可以協助手術或幫助移動病人，但護士、醫生和護理人員執行各種複雜且需要同情心的任務，而這些任務目前人工智慧無法完全取代。即使人工智慧可以診斷疾病，病人通常也希望人類醫生來解釋和治療。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，雖然醫療保健中的特定工作（如醫療帳單員、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士將人工智慧視為增強其工作的工具，而不是替代品。從長遠來看，隨著人工智慧變得更加先進，它可以處理更多分析和常規檢查的繁重工作——但就目前而言，人類仍然是醫療服務的中心。

總而言之，最有可能被人工智慧取代的工作是那些以常規、重複性任務和可預測環境為特徵的工作：工廠工人、文職和行政人員、零售收銀員、基礎客服人員、司機和某些入門級專業職位。事實上，世界經濟論壇對不久的將來（到 2027 年）的預測將資料輸入員列為減少職位清單的首位（預計將有750 萬個此類職位被淘汰），其次是行政秘書和會計文員，所有這些職位都極易受到自動化的影響（ 60+ Stats On AI Replacing Jobs (2024) ）。人工智慧正在以不同的速度席捲各個行業，但其方向是一致的——使各個行業最簡單的任務自動化。下一部分將探討另一方面：哪些工作最不可能被人工智慧取代，以及保護這些角色的人性特質。

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自動化的高風險。事實上，許多職位難以被人工智慧取代，因為它們需要人類獨有的能力，或發生在機器無法操控的不可預測的環境中。儘管人工智慧日漸先進，但它在複製人類的創造力、同理心和適應性方面仍存在明顯的限制。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，但人工智慧能夠處理的是部分工作，而不是全部工作——這意味著完全自動化的工作將是例外，而不是常態（人工智慧取代工作統計數據和事實 [2024*] 最不可能被人工智慧取代的工作類型，以及為什麼這些工作更「不受人工智慧影響」：

• 需要人類同理心和個人互動的職業：圍繞在情感層面照顧、教導或理解他人的工作相對來說比較安全。這些職業包括醫療保健提供者，以及教師、社工和諮商師。這類角色需要同情心、建立關係和解讀社交暗示──而這些都是機器難以做到的領域。例如，早期兒童教育涉及培養和回應任何人工智慧都無法真正複製的微妙行為暗示。根據皮尤研究中心的調查，約23% 的勞工從事低人工智慧接觸率的工作（通常是護理、教育等），例如保姆，其中關鍵任務（如撫養孩子）難以自動化。在這些領域，人們通常更喜歡人性化的接觸：人工智慧可能會診斷出憂鬱症，但患者通常希望與人類治​​療師而不是聊天機器人談論他們的感受。

• 創意與藝術職業：涉及創造力、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不僅因遵循公式而受到重視，還因引入新穎、富有想像力的想法而受到重視。人工智慧可以輔助創造力（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。雖然人工智慧生成的藝術和文字已成為頭條新聞，但人類創意者在創造與其他人類產生共鳴的意義方面仍然具有優勢。人造藝術也有市場價值（想想儘管大規模生產，人們對手工製品的持續興趣）。即使在娛樂和體育領域，人們也希望獲得人類的表現。正如比爾蓋茲在最近關於人工智慧的討論中打趣道的那樣， 「我們不想看電腦打棒球。」 （比爾蓋茲稱人工智慧時代「大多數事情」不再需要人類 | EGW.News ）——言下之意是，這種刺激來自於人類運動員，並且延伸開來，許多創造性和表演性的工作仍將由人類來完成。

• 動態環境中不可預測的體力勞動：某些動手性職業需要身體靈活性，並且能夠在各種環境下現場解決問題——而這些對機器人來說非常難以做到。例如電工、水電工、木工、機械師或飛機維修技師。這些工作通常涉及不規則的環境（每家每戶的線路都略有不同，每個維修問題也各不相同），並且需要即時適應。目前，人工智慧機器人在工廠等結構化、受控的環境中表現出色，但在建築工地或客戶家中難以應對不可預見的障礙。因此，技工和其他在變化很大的現實世界中工作的人員不太可能很快就會被取代。一份關於全球最大雇主的報告強調，儘管製造業自動化的條件已經成熟，但現場服務或醫療保健（例如，英國國家醫療服務體系 (NHS) 擁有一支執行各種任務的醫生和護士隊伍）等行業對機器人來說仍然是「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）。簡而言之，那些骯髒、多變且不可預測的工作通常仍然需要人類參與。

• 策略領導與高階決策：那些需要複雜決策、批判性思維和責任感的角色——例如企業主管、專案經理和組織領導者——相對而言，不太可能被人工智慧直接取代。這些職位需要綜合多種因素，在不確定的情況下進行判斷，並且通常需要人類的說服和談判。人工智慧可以提供數據和建議，但委託人工智慧做出最終策略決策或領導他人，對於大多數公司（和員工）來說，是一項尚未準備好的挑戰。此外，領導力通常取決於信任和靈感——這些品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。對於政府高層官員、政策制定者和軍事領導人來說，情況也是如此，在這些職位上，責任感和道德判斷至關重要。

隨著人工智慧的進步，其功能的邊界將不斷變化。一些如今被認為安全的工作最終可能會受到新創新的挑戰（例如，人工智慧系統正逐漸透過作曲或撰寫新聞文章來進軍創意領域）。然而，上述工作本身就蘊含著難以編碼的人類因素：情緒智商、非結構化環境下的手動靈活性、跨領域思維以及真正的創造力。這些因素構成了這些職業的護城河。事實上，專家常說，未來的工作將會演變，而不是完全消失——從事這些工作的人類工作者將利用人工智慧工具來提高效率。一句常被引用的話概括了這一點：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，那些利用人工智慧的人很可能勝過那些沒有利用人工智慧的人。

總而言之，最不可能被人工智慧取代/無法被取代的工作是那些需要以下一項或多項能力的工作：社交和情緒智商（關懷、談判、指導）、創造性創新（藝術、研究、設計）、複雜環境下的機動性和靈活性（技術工種、緊急應變）以及全局判斷（策略、領導力）。雖然人工智慧將越來越多地以助手的身份滲透到這些領域，但就目前而言，人類的核心角色仍將保留。工人面臨的挑戰是專注於人工智慧無法輕易模仿的技能——同理心、創造力和適應性——以確保它們仍然是機器的寶貴補充。

專家對未來工作的看法

毫不奇怪，人們的觀點各不相同，有些人預測變革將席捲全球，而有些人則強調漸進式發展。以下是一些思想領袖的真知灼見和觀點，提供一系列的預期：

• 李開復（人工智慧專家和投資者）：李開復預計未來二十年大量工作將自動化。 「我估計，在 10 到 20 年內，我們將在技術上能夠實現美國 40% 到 50% 的工作自動化，」他說（李開複語錄（《人工智慧超級力量》作者）（第 6 頁，共 9 頁） ）。李開復在人工智慧領域擁有數十年經驗（曾在Google和微軟任職），他認為，許多職業都將受到影響 — — 不僅是工廠或服務業崗位，還有許多白領崗位。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」 大規模取代的擔憂，例如不平等加劇和需要新的職業培訓計畫。

• 瑪麗·C·戴利（舊金山聯邦儲備銀行行長）：戴利提出了一個基於經濟史的反駁觀點。她指出，儘管人工智慧將顛覆就業崗位，但歷史先例表明，從長遠來看，人工智慧將產生淨平衡效應。 「在所有技術的發展史上，沒有任何一項技術會減少淨就業崗位。」她提醒我們，新科技往往會創造新的工作崗位，即使它們會取代其他工作崗位（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：頭腦風暴取代的是任務，而不是人——舊金山聯邦儲備銀行）。她強調，人工智慧可能會改變工作，而不是徹底取代它。戴利設想了一個人與機器一起工作的未來——人工智慧處理繁瑣的任務，人類專注於更高價值的工作——她強調教育和再培訓的重要性，以幫助勞動力適應。她對未來持謹慎樂觀的態度：人工智慧將提高生產力並創造財富，這可以在我們可能還無法想像的領域推動就業成長。

• 比爾蓋茲（微軟共同創辦人）：蓋茲近年來廣泛談論人工智慧，表達了興奮和擔憂。在 2025 年的一次採訪中，他做出了一個大膽的預測，成為頭條新聞：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 ）。蓋茲表示，隨著技術的成熟，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處理。他以醫療和教育領域，想像人工智慧可以充當頂尖醫生或教師。一位「偉大的」人工智慧醫生可以廣泛普及，從而有可能減少人類專家的稀缺性。這意味著即使是傳統上被認為安全的角色（由於需要廣泛的知識和培訓）也可能最終被人工智慧複製。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的表現可能比人類更好，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」從事其他活動，並提高生產力，儘管社會需要管理這種轉變（可能透過教育改革等措施，甚至在出現大規模失業的情況下實施全民基本收入）。

• 克里斯塔利娜·格奧爾基耶娃（國際貨幣基金組織總裁）：從政策和全球經濟的角度來看，格奧爾基耶娃強調了人工智慧影響的雙重性。她在國際貨幣基金組織的分析報告中寫道：「人工智慧將影響全球近40%的工作崗位，既取代一些工作崗位，也補充其他工作崗位。」可能不會立即受到人工智慧的取代。格奧爾基耶娃的立場是，人工智慧對就業的淨效應尚不確定——它可能會提高全球生產力和成長，但如果政策跟不上，也可能擴大不平等。她和國際貨幣基金組織呼籲採取積極措施：政府應該投資於教育、安全網和技能提升計劃，以確保人工智慧的好處（更高的生產力、在科技領域創造新的就業機會等）廣泛分享，並且失去工作的工人可以轉換到新的角色。這種專家觀點強調，雖然人工智慧可能會取代工作，但社會的結果在很大程度上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發表了看法。例如，IBM 執行長 Arvind Krishna 指出，人工智慧將首先影響「白領工作」 ，使後台和文書工作自動化（例如 IBM 正在精簡的人力資源職位），然後再進入更技術領域（據彭博社報道，IBM 將暫停招聘，計劃用人工智能取代 7,800 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——甚至程式設計師也會使用人工智慧程式碼助理來提高工作效率，這表明未來人機協作將成為技術性工作的常態，而不是直接取代。如前所述，客戶服務部門的高階主管設想人工智慧處理大部分日常客戶互動，而人類則專注於複雜案例（ 2025 年的 59 個人工智慧客戶服務統計數據）。像安德魯楊（Andrew Yang，他推廣了全民基本收入的理念）這樣的公共知識分子已經警告卡車司機和呼叫中心員工將面臨失業，並倡導建立社會支持系統來應對自動化帶來的失業問題。相較之下，像是艾瑞克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）和安德魯·麥卡菲（Andrew McAfee）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，但伴隨而來的是人類勞動者，他們的角色將被重新定義，而不是被徹底取代。他們經常強調用人工智慧來增強人類勞動力，而不是徹底取代人類，並提出了「使用人工智慧的工人將取代不使用人工智慧的工人」之類的說法。

實質上，專家們的觀點不一，有的非常樂觀（人工智慧創造的就業機會將多於它摧毀的就業機會，就像過去的創新一樣），有的則非常謹慎（人工智慧可能會取代前所未有的大量勞動力，需要徹底的調整）。然而，一個共同點是，改變是肯定的。隨著人工智慧變得越來越強大，工作的性質將會改變。專家們一致認為，教育和持續學習至關重要——未來的工人需要新技能，社會需要新的政策。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，現在是時候為它將為工作帶來的變化做好準備了。最後，我們將思考這些轉變對全球勞動力意味著什麼，以及個人和組織如何駕馭未來的道路。

這對全球勞動力意味著什麼

「人工智慧將取代哪些工作？」這個問題並沒有一個單一的、靜態的答案——隨著人工智慧能力的成長和經濟的適應，這個問題將不斷發展。我們可以看出一個明顯的趨勢：人工智慧和自動化將取代數百萬個工作崗位，同時創造新的工作並改變現有的工作。世界經濟論壇預測，到 2027 年，約有因自動化而被取代數據分析、機器學習和數位行銷等領域將出現 6900 萬個新工作崗位將因自動化而被取代，但數據分析、機器學習和數位行銷等領域將出現 6900 萬個新工作崗位取代工作統計和事實 [2024*] 人工智慧）。換句話說，勞動市場將出現大幅波動。一些職位將消失，許多職位將發生變化，全新的職業將湧現，以滿足人工智慧驅動型經濟的需求。

對全球勞動力，這意味著幾件關鍵的事情：

• 技能再培訓和技能提升勢在必行：那些面臨失業風險的工人必須獲得學習新技能的機會，這些技能是當下急需的。如果人工智慧正在接管日常工作，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促進培訓項目方面發揮作用——無論是讓失業的倉庫工人學習維護機器人，還是讓客服代表學習管理人工智慧聊天機器人。終身學習即將成為常態。積極的一面是，隨著人工智慧接管繁重的工作，人類可以轉向更有成就感、更具創造性或更複雜的工作——但前提是他們擁有相應的技能。

• 人機協作將定義大多數工作：大多數職業並非完全被人工智慧接管，而是將演變為人類與智慧機器之間的夥伴關係。能夠蓬勃發展的工作者將是那些懂得如何利用人工智慧作為工具的工作者。例如，律師可以使用人工智慧即時研究判例法（做以前由律師助理團隊做的工作），然後運用人類判斷制定法律策略。工廠技術人員可以監督一批機器人。甚至教師也可以使用人工智慧導師來個性化課程，而他們自己則專注於更高層次的指導。這種協作模式意味著職位描述將會改變——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。這也意味著衡量勞動力影響不僅僅是關於失去或獲得的工作，而是關於工作改變了。幾乎每個職業都將在一定程度上融入人工智慧的輔助，適應這一現實對工作者來說至關重要。

• 政策與社會支持：轉型之路可能坎坷，並在全球引發政策問題。一些地區和行業將比其他地區和行業遭受更嚴重的失業打擊（例如，製造業密集的新興經濟體可能會更快地面臨勞動密集型工作被自動化取代的局面）。或許需要更強大的社會安全體系或創新政策——全民基本收入（UBI），以應對人工智能帶來的失業問題（埃隆·馬斯克稱全民收入不可避免：他為什麼這麼認為…… ）。無論UBI是否是解決方案，各國政府都需要監測失業趨勢，並可能在受影響的行業擴大失業救濟金、就業安置服務和教育補助。國際合作也至關重要，因為人工智慧可能會擴大高科技經濟體與技術普及程度較低的經濟體之間的差距。全球勞動力可能會經歷向人工智慧友善地區遷移的現象（就像幾十年前製造業轉移到成本較低的國家一樣）。政策制定者需要確保人工智慧的經濟效益（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。

• 強調人類的獨特性：隨著人工智慧的普及，工作中的人為因素將變得更加重要。創造力、適應性、同理心、道德判斷和跨學科思維等特質將成為人類工作者的比較優勢。教育體係可能會轉向強調這些軟技能以及STEM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，人工智慧的興起促使我們以更以人為本的視角重新定義工作——不僅重視效率，還重視客戶體驗、創造性創新和情感聯繫等人類擅長的特質。

總而言之，人工智慧勢必取代一些工作，尤其是那些繁重的日常工作，但它也將創造機遇，並增強許多職位。幾乎所有行業都將感受到其影響，從科技、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，儘管已開發經濟體的白領工作可能會更快實現自動化，但發展中經濟體可能仍將面臨製造業和農業領域體力勞動逐漸被機器取代的困境。讓勞動力做好準備迎接這些轉變是一項全球性挑戰。

企業必須積極主動地以合乎道德且明智的方式採用人工智慧——將其用於賦予員工，而不僅僅是為了削減成本。員工也應該保持好奇心並持續學習，因為適應能力將成為他們的安全網。整個社會應該培養一種重視人機協同的心態：將人工智慧視為提高人類生產力和福祉的強大工具，而不是對人類生計的威脅。

未來的勞動力很可能是人類創造力、關懷和戰略思維與人工智慧攜手並進的勞動力——未來科技將增強人類勞動力，而不是使其被淘汰。這種轉變或許並非易事，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變得更具韌性，甚至更有效率。

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