機器取代人力:面對機器人大軍壓境,最鐵的飯碗也難保
機器取代人力:面對機器人大軍壓境,最鐵的飯碗也難保
2014.07.30 | 科技

2012年,亞馬遜花了7.75億美元(約台幣233.4億元)買下倉儲機器人製造公司Kiva System,並在 2014年5月誓言要將機器人擴展至一萬台,以便更快速地完成顧客的訂單。

近日,鴻海董事長郭台銘在股東大會上透露,其機器人Foxbot已進入最後測試階段,iPhone 6極有可能將由機器人來生產。而Canon也宣布即將進入機器人市場,目標是在三年後能夠讓機器人辨別更細小的散裝零件與從事更精密的作業,完成手機的組裝。

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(圖片來源:Wikipedia

人力一再被取代的過程

1768年,新式蒸汽機被製造出來,一系列的技術革命開闢了由手工勞動轉向機器生產的道路。這是第一次動力機械大規模取代人力的時期,傳統手工製造產業面臨空前挑戰,幾乎不復存在。而在1960年代,自動控制理論迅速發展,大大提高自動化技術的水平。越發成熟的自動化生產技術,也使越來越多生產線上的人力逐漸被取代。

2014年的今天,另一波機械取代人力的浪潮正在蠢蠢欲動。除了機器人生產廠商Fanuc、Yaskawa、ABB、Kuka與iRobot投入心力研究機器人發展外,許多公司也開始投入這個領域。未來,機器人大軍若順利站上生產線,將又會有另一大批勞工被取代。

為什麼機器人逐漸取代人力?

機器人的研發已持續許久,但靠機器人大量取代人力的例子卻在近年才一一出現。很大的一個原因是:身為世界工廠的中國,在這幾年的發展下,勞力不再便宜,生產成本快速飆漲。但是其他勞力密集國家如越南、緬甸、柬埔寨等地的基礎建設與人口素質,與中國卻還存在著或大或小的差距,生產方式無法順利複製及銜接。

因為有著這樣的斷層,使得生產廠商無法繼續循著雁行理論,再度將廠房移到更有成本優勢的地方,進行技術轉移。所以商人將頭腦動到機器人上,希望機器人能夠維持低成本的生產,繼續創造高利潤。

機器生產帶給老闆什麼好處?

企業想用機器人不是什麼創新的想法,而是大勢所趨。為了追求更高的利益,只要是能夠大幅降低生產成本的方法,企業都會去嘗試。而使用機器手臂、機器人正是一種越來越受到肯定的方法。

機器人的優點多不勝數。機器操作能使生產速度變快、出錯變少更加精準。機器也完全不會粗心、不會偷懶、不會疲勞、沒有情緒。更讓老闆開心的是,他們不必支薪,也不必負擔可觀的員工福利、勞工保險、老年退休金等人事成本。更不必擔心職場環境的安全與否,也不會被投訴。

在成本的考量下,一旦企業覺得有利可圖並開始採用機器生產,勞工想要重得工作可說比登天還難。

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(圖說:機器人取代人力。圖片來源:MobileAutomation)

不只勞工需要擔心被取代

未來,不只生產線上的工作會被機器人取代,面對機器人世代的來臨,有更多工作將會消失。駕駛就是一項。亞馬遜除了倉儲機器人外,也花費許多心力在研發無人機商品配送服務。英國政府也與跨國咨詢公司Arup、劍橋與牛津大學相關人員共同研製一款無人車(The Pods)。並且撥款 150 萬英鎊,打算在倫敦北邊的城市Milton Keynes公路上試乘無人駕駛汽車。

(影片為無人車 The Pods 的模擬畫面)

日前在知名創投公司Khosla Ventures的年度高峰會上,Google 聯合創辦人Sergey Brin認為:「自動駕駛汽車真的有機會提高交通效率。未來的人不需要擁有私人汽車,也不需要停車,你需要的時候車就會到來。(現在)我們的城市中 30%-50% 都是停車場,這是非常浪費的。」

計程車司機也難逃一劫

在每一波革新的浪潮下,最先被取代的往往都是最沒專業、沒技術、低薪的工作,這些勞工要如何在短時間內另謀出路呢?對於產業趨勢資訊相對較貧乏的勞工們,每日的時間大部份都花在工作上了,根本無暇培養第二、第三專長。被淘汰之後大部份只能坐以待斃。

在英國牛津大學2013年發表的《The Future of Employment》研究報告中,認為需要創造性及社交的工作,以及所需技術較靈巧的工作,都難以成為取代標的。而易被取代的工作領域則為貸款人員(loan officers)、接待與資訊助理(receptionists and information clerks)、法律助理工作者(legal assistants and paralegals)、門市營業員、計程車與私人司機、保全警衛、快餐廚師、酒保、個人金融助理(personal financial advisors)、電腦程式人員(computer programmers)。

如今,隨著各種科技技術、雲端科技、big data的發展,機器人的工作範圍猛然擴大。不只是傳統重複性高、操作簡單的工作會被取代;只要有夠龐大的data base、成熟的運算技術,很多需要稍微動點腦思考的工作也將岌岌可危。例如美聯社開始聘用機器人,自動撰寫150-300字的公司財報新聞。雖然文章較生硬,但確實能分擔作者、編輯的業務量。

如何不被取代?

這裡不是想列舉未來機器人將會取代哪些職業,而是要誘發我們思考,該如何因應機器人時代的到來,才能使自己不會成為被淘汰的那一個。

Google聯合創辦人Sergey Brin表示:「機器在過去一世紀以來就不斷取代人力,這樣的趨勢未來也會繼續,因此並不認為在短期內對勞動力的需求會消失。他進一步說明人力需求將會轉移至更多全新領域,因為人類的慾望無窮,總是想要擁有更多的產品、娛樂、創意或各式各樣的事物。在短期內,工作機會並不會消失,只是從一個地方轉移到另外一個地方。長期來看人們會有更多的時間從事娛樂活動和創造性的勞動 。」

清大教授彭明輝認為,政府應發展第四級產業 – 藝術及文化產業,培養成熟的環境,發揮思考力與創意。也許藝術與文化產業能與科技結合,使人力能夠在數位及藝術文化創作的相關領域發展,也是使人力不會淪為取代品的一種方式。

不過很不幸的,不是人人都有藝術天份,也不是人人都有學程式設計的腦袋。除了朝藝文創作和科技工程發展外,其他人還能做什麼?你可以在網路上找到數十個甚至數百個未來的工作,但那些工作你可能大部份都不太懂,沒有學過相關知識也不能去做。那該怎麼辦?難道這就是物競天擇的進化論?

對整個社會來說,這種結構性失業造成的衝擊很大,沒辦法跟上腳步的人就等著被淘汰。這時,政府必須提出相應的施政方針,才有可能解決剩餘勞力的問題。諸如:鼓勵低技術勞工參與就業輔導或技術訓練、提供誘因引導企業走向高附加價值產業……等都是可行的方案。

但是再完善的政策總有漏網之魚,我們不可能完全依賴政府提供的幫助,而不做任何努力。最重要的改變主體還是在個人。對個人來說,每個人都必須找到自己的價值所在,找到自己的不可取代性。唯有靠自己的努力,才有可能在殘酷的戰場上存活。

人類的價值

看到這裡,你也許會擔心自己未來無法戰勝科技趨勢,喪失已經夠微薄的薪資。更甚可能為向下沈淪而感到不安。不要太慌張,想想自己身為人類,與機器人最大的不同在哪裡?

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(圖片來源:redorbit)

或許我們無法做到像機器手臂那樣精準,無法在極短的數秒內完成龐大資料的檢索;可是如果我們停下腳步思考,便會察覺到這些使機器運行的程式卻是人類寫出來的,要讓機器做哪些事都由人類所設計和規劃的。甚至是剛剛提到的機器手臂;沒錯,它們精準,但它們卻無法針對每個物件的個別瑕疵,做細部的修改與調整,但人類卻可以。

人類之所以獨特,正是因為我們是靠頭腦過生活,而不是靠程式。我們有自己的思維、創意、想法、美感存在。在人與人的互動之下,這些特點將互相交織,成為更複雜綿密的網絡。人類可以互相溝通討論、知道可以選出領導人來帶領團隊、看見突發狀況可以隨機應變緊急處理,這些正是人類最寶貴的資產。

傳統公式性、例行性的工作模式將逐漸消失。為了不要被取代,未來人類的工作應朝向重視創造力、洞察力、社交溝通能力、應變能力等方向發展。當機器人越是大幅成長,接手人們的工作,人類具有彈性的判斷力以及個體的獨特性,更能顯現出自身的特色與優勢,更有機會使自己成為社會上不可或缺的一員。

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本文出自有物報告。作者Jill Huang,政大勞工所學生。是一個想要將自己推向各種領域學習的環保動保主義者,希望將來有能力為弱勢、為所愛有所貢獻。 「對自己壞一些,就離夢想近一點」是嘻哈魯智深教我的。

有物報告取名自「言之有物」,是一個內容深、觀點多、有時幽默的網路媒體。我們聚集了科技、財經、商業的業內人士,從專業的角度探討國際性的議題。

關鍵字: #機器人
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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