以為機器人只能取代體力活?錯,它可能讓全人類都沒有工作!
以為機器人只能取代體力活?錯,它可能讓全人類都沒有工作!
2016.01.20 | 科技

還以為機器人只會取代那些重複性高、低技術的勞力工作嗎?錯了,機器人取代白領工作的速度比取代旅館、超市員工都還要快!機器人將全面取代人類工作、所得不均、薪資成長停滯、貧富差距擴大、社會安全網崩盤,人工智慧發展將會帶給我們怎樣的未來...?

「有一天,我們的工作都將被機器人取代。」這句話,聽起來有點警世預言的味道,但更多人可能寧願將它視為科幻小說的情節,無法想像機器人威脅到人類生存的未來就近在眼前;或者有另一派人反而為科技演進感到歡欣鼓舞——當機器人能夠幫你端咖啡、掃地、做菜、整理花園、組裝物品,又何嘗不好?況且機器人只能做低技術的勞力工作,又何來威脅之說?

人工智慧趨勢預言家馬丁福特(Martin Ford)最近的著作"Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future"(中譯:《被科技威脅的未來:人類沒有工作的那一天)中就指出,當我們以為人工智慧將創作人類社會的新一波繁榮時,更大的危機也將接踵而來,包括機器人將全面取代人類工作(藍領、白領階級皆然)、所得不均、薪資成長停滯、貧富差距擴大、社會安全網崩盤⋯⋯。「有一天,我們的工作都將被機器人取代」,這樣的未來,其實並不遙遠。

觀察1:不要對科技發展過度樂觀,我們的未來正被科技挾持

福特表示,關於「科技發展威脅人類生存」的理論,其實由來已久,在矽谷很多人都相信這樣的趨勢有一天會發生,但更多數的人仍然抱持樂觀的態度,認為最終不會導致這麼負面的結果。

大家對「威脅論」有所懷疑的原因是,這樣的論調在過去兩百年來不斷被提出討論,從工業時代的蒸汽機出現開始就有爭論,「但最後的結果是這些機器都沒有真的威脅、毀滅人類,所以大家還是相信科技仍然會帶來進步。」

「但是我還是認為這波人工智慧革命對人類會有大破壞式的發展。」福特的主要觀點有兩個:一、現在的人工智慧,不只是有體力(muscle power),還有腦力(brain power),它會學習、會進步;二、過去的科技發展可能是一次影響部分的產業,慢慢發生改變,當製造業被顛覆了,勞工或許還能換跑道到服務業、金融業,但現在的人工智慧發展是會全面性地影響所有產業,服務業、製造業、金融業等每個行業都會受到影響,無所遁逃。

福特強調,基於上面兩點理由,他相信這一波的科技演進將不同於過去,人類的工作都將慢慢消失。

觀察2:坐辦公室的白領請注意,你的工作會消失得比超市員工還快

過去我們所認知的機器人只是工廠生產線上提高生產力的工具,但這裡要強調,福特所指涉的機器人,是泛指具備演算法、程式運算、機器學習能力的「電腦」,它的外觀可以是任何形式,也就是任何具備人工智慧的電機系統,當然也可以只是一個程式、一台外觀再正常不過的PC。

一直以來,我們認為機器人只會取代那些重複性高、低技術的勞力工作,事實是,那些我們以為很安全的白領工作也都開始有了風險,很多受過大學高等教育的人都將受到影響。

福特指出,過去我們總認為具備大學學歷能讓你有份穩定的白領工作,但現在反而是在旅館裡面清掃、超市工作的藍領勞動階級,不會被這麼快被取代;因為這些工作內容很大部分涉及到三度空間運算,機器人的「體力」目前還無法精確地執行這些任務。

如今人工智慧、大數據、雲端運算等技術的發展,讓電腦有超群的「腦力」,它們會決策、會學習、甚至具備好奇心,部分白領階級的工作也將被這些聰明的電腦所取代,例如新聞寫作、財務報表、管理報告等文書處理工作,這些都是「可預測性」(predictable)的工作內容。

  • 如何判斷哪些是會被取代的「可預測性」工作內容?

很簡單,想想看別人能不能藉由查看你的工作記錄,就學會你的工作內容?一個聰明、學習能力很強的人,能不能看著那份資料,就快速取代你的工作任務?如果是的話,未來那個聰明、學習力很強的人,就是機器人,有朝一日,一套電腦系統演算法就有可能讓這份可預測性的工作職務消失。

福特在書中提到,其實多數工作都具有某部分的可預測性,很少部分的工作是完全靠著天馬行空的創意來完成,因此未來勞工將面臨空前的挑戰。「過去我們在面對科技帶來的衝擊的時候,都想到要重回學校學習新知,但如果書念得越多,只會做越多重複性工作,越容易被取代,我們需要新的解方。」福特說。

觀察3:只生產不消費的機器人,將衝擊經濟體系的平衡

談完了機器人對勞動者的影響,就不能不提對經濟、社會層面的影響。目前的經濟體系主要是靠「生產」與「消費」兩端所構成,當人類的工作漸漸被機器人所取代,沒有工作、沒有薪水也就沒有消費,整個社會的購買力就會降低,影響經濟體系。

可以想見,可足夠支配的所得與購買力最終會集中在少數富人手上,貧富差距將進一步擴大。不過,在大眾市場經濟中,必須倚靠龐大的中產階級所擁有的購買力來維持運轉,而他們又必須藉由工作來獲得購買力,但工作卻又被機器人取代,如此一來將形成惡性循環。

更嚴重的是,當機器人取代了人類的生產力後,為了維持機器人運轉,資方投注在機器人身上的能源、維修零件等成本,都是生產力的支出,不過作為「勞動者」,機器人卻沒有消費能力,只生產卻不消費的機器人,也將導致薪資成長停滯;若沒人購買機器人生產的東西,最終機器人也會停止運轉。

關於這些預言,福特也還沒有想出完美的解決辦法,但他希望藉由提出這些警告,讓更多人意識到當人工智慧加速發展的同時,我們賴以維生的社會體系或許也將歷經一次崩盤與重整。唯有結構性變革的解方出現,或許人類社會才有可能因科技加速進步而持續繁榮。

Martin Ford


馬丁.福特(Martin Ford)
他是21世紀第一位出版書籍探討科技、機器進步將會持續對人類生活、工作造成威脅的作者、矽谷軟體開發公司創辦人、趨勢先驅。在電腦設計和軟體開發領域有超過二十五年經驗,經常擔任機器人與人工智慧科技發展的專題演講人,常在《紐約時報》、《財星》雜誌、《富比士》雜誌、《大西洋月刊》、《華盛頓郵報》、《哈芬頓郵報》等知名媒體發表相關領域文章,並且常上電視與電台探討科技對於社會、經濟的影響。 福特擁有密西根大學電腦工程學位,以及加州大學洛杉磯分校企管碩士學位,先前著作《隧道之光》(The Lights in the Tunnel)榮登《紐約時報》暢銷書排行榜。《被科技威脅的未來》榮獲2015年金融時報與麥肯錫商業圖書大獎。

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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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