11個趨勢預測:人工智慧將會如何影響人類的職業?
11個趨勢預測:人工智慧將會如何影響人類的職業?

2017年被認為是人工智慧在全球範圍內開始受到極大關注的一年,如果你留意的話,幾乎每天都有相關的消息傳來:Google母公司Alphabet公開測試無人駕駛汽車、阿里宣佈投資千億成立達摩院、百度機器人入駐肯德基等等。

新技術總會催生新的職位需求,也會摧毀一些職位。諮詢公司Gartner指出,2019年之前人工智慧造成的失業將多於其創造的工作機會。但從2020年開始,人工智慧創造就業數量將會超過造成失業數量,人工智慧會在「殺死」工作機會的同時,製造新的工作機會。

一種極其樂觀的論調是人類能夠高效率地完成自己喜愛的工作,有了更多的時間度假和享樂,娛樂行業會達到空前的繁榮,到時也應該有新的指標來衡量人類的生產力。

這種論調讓人有一種在聽赫胥黎講述《美麗新世界》的感覺。儘管如此,既然未來不可阻擋,我們還是可以看一下人類對未來的預測具體有哪些。

我們綜合了美國勞工統計局(U.S. Bureau of Labor Statistics Latest Numbers)最近發佈的新的十年預測報告、智聯招聘的《2017人工智慧就業市場供需與發展研究報告》、Michael Page(中國)發佈的《中國機器人及人工智慧報告》等報告以及相關論文、媒體報導,就人工智慧將會如何影響人類的工作這個問題,總結出你可能會感興趣的11項內容,主要是針對中國和美國市場。

人工智慧相關領域的薪酬,屬於金字塔頂端1%的水準

根據騰訊研究院和BOSS直聘聯合發佈的《全球人工智慧人才白皮書》,全球AI領域人才約30萬,而市場需求在百萬量級。其中,高等教育領域約10萬人,產業界約20萬人。全球共有367所具有人工智慧研究方向的高等教育學府,每年畢業於AI領域的學生約2萬人,遠遠不能滿足市場對人才的需求。

Michael Page(中國)區域總監陳慧潔說,AI相關領域候選人的薪酬競爭度,屬於金字塔頂端的1%。許多科技公司會為高端人才提供股權激勵,一些中國科技巨頭為了吸引海外人才,願意給予候選人全球任職的自由度。

Google半個月前在中國成立了一個專注於人工智慧的中心,招募多個跟人工智慧和機器學習相關的職位,其中包括機器學習研究院技術主管、雲端機器學習產品經理等。除此之外,微軟、IBM等也都在招聘相關領域的中國員工。

相關資料顯示,目前中國人工智慧相關職位應屆畢業生的起薪基本在12.5K /月~ 25K /月(人民幣);畢業三年後人工智慧職位的技術人員,基本可以實現薪酬翻倍。由於人才競爭過於激烈,企業在爭奪候選人時會提供30%~50%的薪資漲幅。

資料分析最易跨界,掌握機器學習的AI人才最短缺

根據智聯招聘的調查,資料分析是所有AI人才技能標籤中最成熟的技能,占比最高為48%。作為AI領域的「基礎建設」,從事資料分析的求職者是向AI領域轉換門檻最低的人群,也是最容易跨界從事AI領域的人群。其次,具備影像處理技能的求職者占比14%;資料蒐集技能人才占比13%;而機器學習人才僅占比6%。

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圖/ 好奇心日報

AI人才高度集中,中國招攬最多的是華為

由於人才緊缺,AI人才的分佈高度集中在大公司中,事實上主要就是那麼幾家科技巨頭。以中國而言,現有的AI人才主要集中於華為、聯想、BAT等產業巨頭,其中華為的占比最高,為30%。而從全球範圍來看,幾乎超過50%的業界頂級AI專家都已被Google招入麾下。

深圳雲天勵飛是一家專注於視覺人工智慧領域的公司,其首席科學家兼AI副總裁王孝宇表示,「短期內對於新創公司而言,招聘人工智慧人才的成本非常高。我們在美國招一個剛畢業的電腦視覺方面的博士,年薪在30萬~40萬美元。」

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圖/ 好奇心日報

AI人才主要集中在一線城市,其中北京、上海、深圳人才供給占比多於需求占比,廣州、杭州的人才供給少於需求占比,人才短缺的程度更高。

就中國的高校而言,培養人工智慧人才方面還沒有特別突出的院校,目前就職市場上占比最高的前三名高校分別為清華大學、西安電子科技大學、華中科技大學。

「無人店」流行,零售工作會大幅減少

幾乎所有討論人工智慧的報告都指出,未來的零售門市將會更多使用機器,而非人類職員。消費者也更喜歡自己完成挑選、結帳甚至打包的工作。過去這一年,有關「無人店」的嘗試越來越多,比如沃爾瑪對抗亞馬遜籌劃的無人超市專案,為解決老齡化問題的日本便利商店,中國的無現金支付門市等。

按照世界經濟論壇(World Economic Forum)之前的估算,一旦目前所有的自動化技術都投入使用,全球30%~50%的零售業工作都有消失的風險。

最明顯的是已經普及了二十多年的自助機器,按照英國諮詢公司Retail Banking Research的計算,全球自助結帳機的數量將會從2013年的20萬增加至2021年的32.5萬。未來十年裡,光是美國雜貨店,收銀員與打包人員就會分別減少4.27萬和2.88萬人。

自動駕駛技術對司機需求的影響,遠不及Uber、滴滴

去年十月,Uber已經嘗試讓無人駕駛卡車接單;中國無人駕駛巴士的應用也已經投入使用。更加安全、高效的無人駕駛可以更好地適應長途運輸需求,尤其是在電商高速發展的情況下。

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圖/ 好奇心日報

有預測指出,美國未來80%的卡車司機工作會消失——但就和許多報告一樣,這項預測並不能給出具體的實現時間。

美國勞工統計局的經濟學家們認為,無人駕駛卡車徹底取代司機的速度不會那麼快。他們預測為未來十年裡,重型卡車司機還會增加11.4萬個。

職業預測部門的總監Teri Morisi表示:「我們認為自動駕駛離我們對卡車行業的預測還有點遠。列隊駕駛、刹車輔助等方面的科技進步會讓卡車駕駛變得更安全、更高效利用能源,但它們不會改變(市場)對卡車駕駛的需求。」

至於其他駕駛工作,美國城市公共交通系統中的巴士司機數量將會增加8.9%,而計程車司機數量會降低41.2%,不過這與Uber、Lyft的發展更為相關。

延伸閱讀:2018十大策略科技趨勢預測,Gartner:主戰場在AI

北美消失的製造業工作機會,85%都是因為「機器」

卓別林的《摩登時代》裡的預言正在實現。

根據美國勞工統計局(U.S. Bureau of Labor Statistics Latest Numbers)發佈的最新十年預測報告,在職位減少速度最快的20個行業裡,有14個都來自製造業,除了煙草業是嚴重受需求量減少影響以外,其他都與機器人的應用有關。

2000~2010年美國和加拿大製造業的職位減少了560萬個,其中85%都是因為機器替代,只有13%的工作是被勞動力相對低廉的發展中國家搶走。

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圖/ 好奇心日報

藍領工人被取代,是因為他們的工作性質本身就過於機械化。

波士頓諮詢公司(BCG)在2015年提出,使用工業機器人變得越來越划算,每個機器的平均購買和營運成本將會從2005年的18.2萬美元降低至10.3萬美元,到2025年,美國、中國、韓國等全球最大的25個出口國家每年在工業機器人的投資將會以10%的速度成長。

早被看衰的會計與審計,未來十年還會增長

牛津大學Benedikt Frey與Michael A. Osborne教授曾經在2013年發表了一篇被廣為引用的論文——《雇傭的未來:各職業會怎樣受自動化影響》(The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerisation)中顯示,「會計與審計」是最高風險的職業之一,被取代的可能性高達94%,處理帳款、審計等工作都很有可能會由程式來完成。

好消息是,在未來十年這件事應該還不會發生。勞工統計局的預測顯示,美國會計行業的職位將會從今年的98.57萬個增加至2026年的106.36萬個,職位數量占到行業36%左右的「會計與審計」職位將會增長11.8%,是全美成長最快的職業之一。

但會計產業裡最沒有技術含量的打字員、資料輸入、接線生、檔案管理就不同了。在辦公無紙化的環境下,這些職位降低幅度都高於10%,其中打字員降低了32.9%。

這些職業的衰退不只發生在會計業,而是遍佈於各行各業。在論文的最後,兩位教授列出了702個職業被機器所取代的可能性,其中電話行銷、資料輸入等工作是人工智慧最可能取代的工作,可能性高達99%。

ATM會越來越智慧,一個機器就是一家分行

「目前ATM已經能夠完成90%人類能做的工作,」全球最大ATM公司Diebold的CEO Andy Mattes表示,在現金使用日益減少的情況下,ATM公司正在努力改善產品性能、提高智慧程度。

《雇傭的未來:各職業會怎樣受自動化影響》顯示,櫃員職位被取代的可能性為98%。在接下來的十年裡,美國存款機構的櫃員數量將會從44.4萬減少至39萬,同比減少12.1%。

收集使用者資訊、審核貸款資料、準備合約等大量機械化的工作將被自動化,按照麥肯錫的報告,這些消耗了金融機構員工43%時間的工作都可以由機械代勞,這就是弱智慧技術的工具性優勢。

日本最大銀行三菱東京日聯銀行宣佈未來將相當於9,500個員工工作量的文書工作都交給程式處理,但宣稱不會因此而裁員,會要求員工把更多時間都用來服務資產最高的那部分客戶。

關於購屋,還是聽取人類的建議吧

讓人有些意外的是,屬於服務行業的房地產經紀人也一度被列入受自動化影響的「高危險職業」。美國勞工統計局的資料顯示,未來十年房地產行業的職位數量將會減少12.1%,其中銷售代表和經紀人的職位數量都下降7.9%。

和推銷員類似,在購屋交易中的不美好體驗,讓買家更傾向於通過網站來發佈、查看資訊。看起來房產經紀人的危機在於提高服務品質。

人工智慧可以幫助購屋者評估其貸款事項、縮小選擇範圍,這可以減輕房地產經紀人的工作量。

但就目前看來,這些工作被完全取代的可能性並不大。最終購房貸款階段中,買家依然會依賴於人類的建議, 最值得信賴的信源分別是經紀人(41%)和銀行(35%),只有11%的人願意聽取機器人的意見做決策。

AI時代,更需要供給情感、創意的職位

在人工智慧可以做更多程式化的工作之後,人類的精力和智慧將在精神創造、藝術文化等方面得以發揮自身的特長,這也是人工智慧難以取代的,比如娛樂治療師(recreational therapists)被取代的機率只有0.28%。

智聯招聘也針對需要創意、情感的職位進行了篩選,發現在思想、精神、創意起主導的職位中,需求將更加聚焦在人本身能釋放的價值,如心理醫生針對病人的個性化訴求如何通過感情和心理學理念去醫治,而非簡單的心理測試;廣告的文案、創意人員則被要求更大程度的釋放人類的想像力和創造力,而非設計工具的使用。

但在這些領域,一些基礎技能的職位也將被取代。比如今年雙十一的「人工智慧設計師」魯班就是一個現成的案例,透過不斷學習、練習,掌握banner設計的所有技巧、風格,魯班一秒鐘可以做8,000張海報。

所以人類設計師將貢獻更多創意思維,而非重複技能的熟練。

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圖/ 好奇心日報

目前擔任創新工廠AI工程院院長的李開復預測,可能未來人才金字塔中,大約會有四種群體:第一種是創新領袖;第二種是各領域頂尖的專業人,無論是醫學、新聞還是其他領域,剩下少數;第三種是人文藝術類,也是AI不能取代的人;第四種是服務業從業者。

而根據《紐約時報》的一篇報導,人工智慧已經運用到音樂、繪畫等領域,不僅在創造新的藝術類型,還在創造新的藝術家。

與其說被取代,技能反覆運算更令人焦慮

AI人才的爭奪是全球的競爭。目前AI人才供應量最大的是美國,此外,日本、印度、以色列、英國、法國、德國和中國等國家也有很大需求。

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圖/ 好奇心日報

對於大量招不到AI人才的企業來說,跨行業招聘或者轉型後的技術人才成為了退而求其次的選擇,許多大公司也成立了內部培訓的教育體系。

包括物理、數位、電子等專業的畢業生都「跨界」到了人工智慧領域。一些改變行業應用場景的技術壁壘並不是那麼高,只要有基本的數學能力和學科知識,跨行業是一件可行的事情。

正如前文所說,從事大數據工作的人才將成為最容易實現跨界的人群,但高端需求如機器學習、影像處理等技術門檻較高的職位跨界較難,多依賴於海外引進。

人類被機器取代的危機在數年內並不會真正出現,但被機器追趕著學習新技能、適應職場需求已經在發生了。

本文授權轉載自:好奇心日報

關鍵字: #人工智慧
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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