[楊谷洋] 機器人會讓我們失業嗎 ?
[楊谷洋] 機器人會讓我們失業嗎 ?

微軟創辦人比爾.蓋茲曾經預測,在不久的將來,每個人家中都會擁有機器人,就像今天個人電腦一樣的普遍。這個預言在AlphaGo擊敗人類圍棋棋王之後,似乎增添了不少的可能性。

展望未來,也許真有可能實現像電影「機械公敵」中所描繪的人與機器人共存的未來世界,形形色色、各具功能的機器人充滿人類社會的每一個角落,提供我們無微不至的照顧。

誠然有夢最美,但好夢也易醒,既然AlphaGo都已經打敗人類了,會不會反而是機器人的能力強大到讓我們丟掉飯碗呢?這樣的想法僅僅是杞人憂天、還是已經迫在眉梢?萬一此事真的發生,那又是誰會先丟掉工作呢?

人類的害怕與徬徨:機器取代人工

機器人來勢洶洶,但因為科技進步而導致工作消失的情形,以往也並非沒有發生過,像是在手機普及後,電信局的電報業務就此結束,公共電話亭也幾乎消失無蹤(也許會保留幾座提供超人換裝使用)。

回溯工業自動化發展的初期,在自動化產線取代人工的過程中,就曾發生過員工因為害怕失業進而破壞機具的事件,自動化產業也慢慢發展出一種應對方式,利用提升原有勞動者的能力,讓他們成為新式機具的管理者,如此一來,員工的薪水反而提高、工作內容也變得相對有趣,順勢也讓產業自動化得以維持。

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自動化產線取代人工的過程中,也慢慢發展出一種應對方式,提升勞動者的能力,反而讓薪水因此也提高。
圖/ shutterstock

這個以新科技取代人工的產業升級模式,並沒有受到時代演進的影響,一直以來倒也維持運作,但這一切卻在機器人出現之後產生了變化。

眼下越來越多的機器人進到各行各業,並且開始從事一些我們認為它們絕對不可能勝任的工作。在里約奧運期間,來自中國的寫作機器人小明(Xiaomingbot),以遠超過人類記者的寫作速度,完成了450篇以上的新聞稿。信不信,Google的Deep Dream以人工智慧方式合成的一幅畫作,在舊金山的拍賣會中以8千美元的價錢成交。

根據日經新聞報導,今年初由電腦所撰寫的文章入圍了「星新一賞」文學獎決選。難不成電腦真的擁有不為人知的文學天分嗎?電腦既然會寫文章,當然也可以請它改作文,雖然所採用的評分方式明顯漏洞百出,改起文章來卻比人類的給分還更一致。

機器人大舉越界、步步進逼,這對人類工作權的影響會是全面性的嗎?有可能嚴峻到就像是極端氣候給予恐龍的致命一擊,機器人就此完完全全取代人類了呢?

情感與機械化,AI與人類相互補的未來

伴隨人工智慧的高度進展,機器人終究會成為人類可敬的對手。但眼前我們大可不必如此憂心,原因就在於現今機器人在思考、想像等方面的能力仍然遠遠不及人類,而以其人造的本質,一旦涉及感情、情緒等因素,更是幾乎束手無策。

但機器人成功跨越到人類地盤的事件本身還是值得我們細細思量,為什麼明明沒有那麼大的本事,機器人卻有如此亮眼的表現呢?

原來,問題的核心並不僅存在於機器人,更與每個人的工作態度有關。仔細想想,我們的思考模式是不是越來越制式、看事情的方式越來越表面了呢?

楊谷洋
換句話說,會不會覺得自己有時候就像是個機器人呢?人的「機器人化」才真正令人擔憂。

就以新聞報導為例,偶而就會看到記者在採訪因為颱風受困於車站的旅客時問到,「你會不會覺得不方便、很不高興呢?」或是在意外的現場詢問家屬,「你現在的心情是不是很難過?」如果記者的提問一直停留在這種層次,當然會被機器人取代。所以,在機器人讓我們失業之前,可不要自己先讓自己失業啊!

延伸閱讀:
1.當AI開始作畫、寫歌,演算法的創作會取代人類藝術家嗎?
2.我們自身都難以捉摸的心靈活動,人工智慧又能突破嗎
3.電腦可以演算未來,但能判斷情感的重要性嗎?

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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