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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全台首創對話式金融服務iWish 永豐銀讓GAI真正走進金融交易現場
全台首創對話式金融服務iWish 永豐銀讓GAI真正走進金融交易現場

你還在手寫填單、逐格Key-in資料嗎?在生成式AI浪潮席捲各行各業之際,永豐銀行推出全台首創「說話就能完成交易」的智能對話式金融服務iWish,讓繁瑣的填單流程成為過去式,使用者可以透過文字輸入、口說敍述或上傳照片等方式,向AI傳達自身需求,無論哪一種方式,AI都可以即時理解使用者意圖,並根據與使用者的對話內容,自動填寫存款、提款、轉帳、匯款等相關表單,顛覆使用者對金融服務的想像。

生成式AI再進化,開啟AI代理人時代

隨著生成式AI的進步,LLM大型語言模型已具備多輪對話和上下文理解的能力,甚至正邁向可以獨立完成任務、不需要人類涉入的AI代理人(AI Agent)的新階段,這項技術突破讓企業既有服務得以展現全新樣貌。

以國際證券經紀商FBS為例,其推出的FBS AI Assistant服務,跳脫傳統單向建議模式,不直接提供評論或建議,而是讓用戶先選擇一至多項技術指標,再交由生成式AI模型解讀並生成專屬分析與操作建議,打造更具互動性與參與感的使用體驗。

永豐金控數位科技長張天豪認為,這種以生成式AI為核心的互動式服務模式,將大幅優化客戶的使用體驗,成為金融服務新常態。未來,客戶不必學習如何操作App,也不用記得交易程序,只要用對話、上傳照片或螢幕截圖等自己習慣的方式表達需求,AI就會理解並協助完成後續動作。「未來的金融服務將像生活中人與人之間的對話一樣,簡單而自然,」張天豪強調。

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前排由左至右:永豐金控數位科技長 張天豪、永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶、永豐銀行綜合企劃處處長 王筱嵐 後排由左至右:永豐金控數位科技處專案經理 林維婕、永豐金控數位科技處專案工程師 廖庭暘
圖/ 永豐銀行

從填單到對話,iWish重塑分行服務體驗

瞄準此未來趨勢,永豐銀行進一步盤點金融服務場景,決定從最貼近客戶的分行場域出發,打造互動式服務新體驗。

張天豪說明,臨櫃交易往往需要填寫各式各樣的表單,這些表單格式通常很制式、欄位繁複,對不熟悉流程的客戶而言,常常填到一半才發現格式錯誤、填錯位置,甚至必須整張重來,徒增挫折與作業時間。

「iWish服務的推出,就是為了讓這段流程可以變得更自然、直覺且輕鬆,」永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶說,客戶不再需要手寫填單,只要開口說、輸入文字或是上傳圖片,告訴iWish想要使用哪些金融服務,就可以完成交易,將原本繁瑣、仰賴經驗的填單作業,轉化成只需一句話或一張圖就能搞定,大幅提升臨櫃交易的服務體驗與作業效率。

以轉帳交易為例,客戶可以口說轉帳帳戶及金額,或是上傳網購訂單的轉帳頁面截圖、團媽在Line上提醒轉帳付款的對話截圖等,iWish會從中辨識表單所需資訊並精準填入銀行系統中對應的欄位,待客戶確認資訊無誤之後,系統就會生成一個二維條碼,只要將二維條碼交由臨櫃人員完成最後核對,就能輕鬆完成金融交易。

AI減輕行員負擔,專注更高價值服務

除了顛覆客戶的使用體驗,iWish服務也為內部作業流程帶來優化和改變,「對永豐銀行而言,iWish服務不是引進AI技術的炫技展示,而是與現有服務模式的無縫融合,讓創新落地、貼近人性」,永豐銀行綜合企劃處王筱嵐處長說。

王筱嵐進一步表示,最開始,金融交易需要經歷「客戶填單+櫃員輸入」的雙重程序,不僅耗時,也容易出錯。之後,永豐銀行推出免填單服務,客戶可以口述或將交易資訊抄寫在紙上,交由櫃員輸入至系統中、列印單據,待客戶簽名確認即可完成交易。

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而iWish則是免填單服務的再進化,藉由生成式AI(GAI)的語意理解與圖像辨識能力,取代櫃員的手動輸入作業,不僅提高效率與準確度,也大幅降低櫃員的作業負擔,可以將心力投注在更有價值的服務與溝通上。

GAI不只是客服輔助工具,更是金融轉型的推進引擎

相較於目前金融業的生成式AI應用,多數仍停留在客服階段,iWish是全台首創直接導入金融交易場景的GAI服務,堪稱跨出關鍵一步。

然而,在實際開發過程中,永豐銀行團隊也面臨諸多挑戰,其中壓力最大的,便是如何降低LLM可能出現的「幻覺」與辨識錯誤風險。尤其在金融交易場景中,AI的辨識精準度不僅關係到客戶權益,更直接影響其對金融服務的信任感,必須以更審慎的態度來看待。

為此,永豐銀行從多個面向著手提升模型準確度,包括優化Prompt設計與模型邏輯、與前線單位密切協作,共同討論介面呈現、使用流程與應用情境、在UI/UX介面加入提醒文字與引導機制,避免造成誤解。此外,團隊也分階段進行大規模封閉測試,邀請全行數百位同仁參與測試,並根據測試結果持續微調優化,確保最終推出的服務穩定度。

iWish的智慧來自於訓練與學習,「越用越聰明」的特性需要使用者參與激發

iWish是一款全新上市的智能服務,專為提升臨櫃交易體驗而設計。現階段iWish服務聚焦於台幣存款、提款、轉帳及匯款4大交易類型,並以「分行」為主要場景,未來則計劃將iWish服務擴展至更多金融交易類型,甚至走出分行場景,與iBranch等線上服務結合。

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永豐iWish以「智讀」、「智說」、「智寫」人性化操作,讓金融交易更方便快速
圖/ 永豐銀行

iWish的成功落地不僅是技術突破,更宣示意味著,生成式AI正式從客服輔助工具,搖身一變成為可以理解意圖、自然回應、主動引導的智慧助理,讓用戶在熟悉的對話情境中完成交易,實現真正以人為本的金融體驗。而AI模型的成長需要訓練,iWish在初期也需要客戶的參與來變得更聰明,透過接觸到更多元的使用情境,進一步完善服務,讓每一次互動都更懂客戶的需求。

「iWish服務只是第一步,」張升寶認為,這項服務不僅重新定義人與銀行的互動方式,也為生成式AI在金融業的應用看見新的可能。他期許未來能進一步擴大AI Agent應用範圍,讓AI不再只是輔助工具,而是驅動金融轉型的核心力量。

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