麥肯錫：美國40%工作會在10年內消失、18-34歲族群超過1,400萬受衝擊|數位時代 BusinessNext

麥肯錫：美國40%工作會在10年內消失、18-34歲族群超過1,400萬受衝擊

麥肯錫報告指出，美國在未來10年內將會有4成工作消失，被AI、自動化給取代，其中受到衝擊的年輕人（18-34歲）有1,470萬之多。

近幾年大學畢業生人數不斷創新高，幾乎每年都被媒體稱為「史上最難就業季」，家長們從大學填志願時就開始為給孩子選一個就業前景好的專業而操心，可隨著自動化的潮流來到，未來年輕人的就業也許會更難。

根據麥肯錫全球研究院的一份報告，美國有40%的工作職缺在未來10年可能會因為自動化而消失，這部份職缺的工人年齡主要在18到34歲之間，人數有1,470萬人之多，自動化浪潮下衝擊下年輕人受到的影響或許最大。

報告顯示面臨失業的近1,500萬年輕人中，有三分之二會發生在食品、飯店和零售行業，美國的服務生、飯店接待員、速食店員工等職缺中超過一半的從業人員為34歲以下的年輕人。另外三分之一則是白領職業，會計、財務、人力資源和行政管理的初級職位首當其衝。

在法律行業AI已經可以處理一些法律文件的初步審查工作，效率比人類律師更高。去年法律AI平台LawGeex和多家大學法學院舉辦了一個審讀法律文件的比賽，結果AI 26秒就能處理5份協議，而律師平均耗時92分鐘，而且AI的準確率還比律師高出10%。

雖然AI取代大量工作職缺的可能性被討論了很久，但目前大部分人都沒有太大感知。自動化的到來真有這麼可怕嗎？MIT-IBM沃森人工智慧實驗室（MIT-IBM Watson AI Lab）最近的一份報告則給出了一個不那麼悲觀的預測。

IBM首席經濟學家Martin Fleming認為機器人會取代大量工作職缺的擔憂並沒有數據支撐，「完全是胡說八道。」MIT-IBM Watson AI Lab的報告指出，自動化革命並不意味著是用物理機器人代替工作，更大的挑戰反而是來自AI演算法。

儘管我們不會丟掉所有工作，但由於人工智慧和機器學習的介入，很多職缺的工作方式將發生改變。

研究人員透過機器學習分析在2010-2017年間美國招聘的1.7億個職位，發現過去7年間需要人工的工作數量確實有所下降，但下降的趨勢並不明顯，不過這些消失的職缺的確大都由AI系統來取代了。

AI一方面提高了一些重複性工作的效率，另一方面也要求工人掌握更多機器無法做到事情，尤其是需要創造力、嘗試和判斷力等「軟技能」的工作。比如在銷售工作中，演算法能更快地為產品制定合適的價格，而人類可以將更多精力放在與管理客戶或者行銷上。

研究指出，那些需要智力技能和分析的工作未來的薪水會增長更快，比如設計、商業金融等領域，AI還無法取代。同時一些需要身體靈活性、常識判斷力或語言表達能力的工作會變得更有價值，比如家庭護理、髮型師和健身教練等職業。

儘管麥肯錫和MIT-IBM Watson AI Lab的兩份報告的結論不太一樣，但都提出了同一個問題，為了適應自動化帶來的變化，職場人士需要學會和AI分工合作，現在的大學教育課程和企業的人才培養體系也要相應作出調整。

目前一些美國公司已經開始和當地的社區大學合作，針對性地設計課程，以培養能適應自動化時代需求的人才。 7月份亞馬遜也宣布將在未來6年內，花7億美元，為10萬名員工培訓新技能，讓他們進入更高級的工作職缺或轉職。

數據與社會研究人員Madeleine Clare Elish舉了一個例子來描述未來工作的變化，當自動收銀台取代了收銀員，人類的任務則變成在故障時及時進行維修，同時安撫因此而焦慮生氣的顧客。

人工智慧和機器人到底會讓更多人失業，還是可以幫助人們的工作變得更加充實和有價值，目前還看不到，但從現在開始學會和AI相處，適應更多新的人機交互模式，已經越來越有必要了。

責任編輯：蕭閔云
本文授權轉載自：愛范兒

在生成式 AI 驅動下，新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式，也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革，台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能，不僅積極布局 AI 應用，更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

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從「人」出發：從超級個體到超級組織，啟動 AI 原生轉型

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從「流程」出發：讓AI嵌入新聞產製，縮減 30% 作業時間

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從「科技」出發：打造混血系統 AI WIZE，讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看，如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代，成為關鍵課題。為此，TVBS 提出混血系統概念，由新聞人與 AI 部門協助，共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明，AI 技術迭代速度極快，若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式，不僅溝通成本高、也難以快速及時優化，容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具，在產出結果不穩定的情況下，使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節，反而會增加時間成本，使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境，TVBS 在開發 AI WIZE 時，結合系統化與人才混血兩大策略，由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管，而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景，並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能，同時透過持續回饋機制，讓 AI Agent 不斷學習與優化，使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調，人機協作不是選擇，而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型，打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力，並以自身實踐經驗為基礎，帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力，重新定義媒體的「真實」價值，開創新聞產業的 AI 新時代。