來談談AI為什麼不會搶走人類的飯碗?
來談談AI為什麼不會搶走人類的飯碗?

「人工智慧(AI)對企業的影響力未來將與日俱增,因此所有的企業組織都必須落實AI以維持自身的競爭力。」

這是從一份《資料脈動:釋放人工智慧的潛能》的市場調查研究報告所得到的共識。該研究藉由訪問亞太地區重要市場中600名資深IT專業人員,包括新加坡、印度、南韓、中國、台灣與澳洲,並且橫跨多個產業,例如ICT(Information and Communication Technology,資訊與通信科技)、零售商、製造業、建築業、房產業、金融服務業、物流業與教育等,探討企業中各部門採用及落實AI的準備程度。

而在這份報告中,有一項結果相當值得注意:

「74%的受訪者表示其企業組織已經至少在一個核心領域開始部署AI」。

(推薦閱讀:台塑導入AI拚轉型!120個專案展開中,喊出效益上看3億元

AI真的正在取代你我的工作嗎?

科技的進步對勞動力所產生的衝擊並非前所未聞,而長久以來,各界也一直在探討人類究竟會「被科技取代」抑或「受益於以人為本的AI」。

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人類的聰明程度或許不及網際網路,也無法像自動化機器那樣效率驚人,但是AI將提供有利的輔佐,讓我們能「更努力、更棒、更快、更強大」。
圖/ BigBlueStudio via shutterstock

我個人認為答案其實會介於兩者之間,有些工作在自動化與AI提升企業效率之後自然會消失。

根據OECD的研究顯示,每七個工作中就有一個很可能會被自動化科技所取代;另外,有32%的工作會因為AI與自動化的快速發展,而產生不可小覷的轉變。這份研究也強調,

科技或許會取代某些工作,但同時也能夠創造出新的職缺,並和既有的工作相輔相成。

舉例來說,ATM的出現就讓銀行出納人員的技能有所提升,從過往單純地處理例行性的業務,轉而從事更具生產力的工作。(推薦閱讀:AI人才需求成長74%!LinkedIn公布15大新興工作,你需培養哪些技能?

事實上,匯豐銀行(HSBC)在《人類優勢:人才勢力》(Human Advantage: The Power of People)報告中也提到,

自動化技術的提升不但沒有降低職場上人類特有技能的價值,反而使深刻的人際互動更顯珍貴。

以銀行業來說,隨著AI愈趨商業化,人類獨有的技能將會越來越有價值,且會成為成就一家「好公司」或「偉大公司」的區別。

耳機裡傳來的聲音

美國製片人、劇作家與電影導演詹姆士.L.布魯克斯(James L Brooks)在1987年推出了一部叫作 《收播新聞》(Broadcast News)的電影,以諷刺手法呈現電視新聞產業當時的現況,其實快節奏的電視新聞業至今仍持續反映我們所處的世界。

電影中有一幕場景,描述新星主播湯姆(Tom Grunick)。湯姆對於新聞工作的天分以及學識,其實都遠不及執行製作人珍(Jane Craig)或同事亞倫(Aaron Altman)。於是珍透過湯姆的耳機提示他該問些什麼問題、提供各種資訊,進而幫助他成功完成那場新聞首播。

電影的這一幕呈現了未來數位化世界的樣貌。人類的聰明程度或許不及網際網路,也無法像自動化機器那樣效率驚人,但是AI將提供有利的輔佐,讓我們能「更努力、更棒、更快、更強大」,就像法國電音雙人組傻瓜龐克(Daft Punk)的歌《Harder,Better,Faster,Stronger》唱的那樣。

而同樣的,就業市場在過去十年間產生了一些變化,但某些方面卻依然維持不變。科技的日新月異加上創新不斷,確實增加了對新技能、知識和工作經驗的需求,可是在招聘員工時,我發現自己仍然在尋找同樣的特質與軟實力。

關鍵在於同樣的特質與持續學習

請別誤會,我並不是說大家應該原地踏步。能與人良好互動、擁有高EQ和前瞻視野等特質,與培養新技能及學習敏捷力(learning agility)並非互斥關係。

而後者在數位化的時代尤其重要。管理諮詢公司Korn Ferry就特別強調了「學習敏捷力」對個人成功的重要性。它指的是「個人在作出決定前,擁有快速研究新問題的能力與熱情,並運用自己的學習經驗來加深理解」。

學習敏捷力佳的人一般會持續培養新技能、從經驗中成長,並能在不同的環境中表現優異。而Korn Ferry的研究更發現,對於企業組織而言,擁有較多學習敏捷力佳的主管,其公司利潤也會比同業高出25%。

這個原則同樣也適用於我們對AI的討論。如果AI真的會搶走人類的工作,那麼我們更應該在保有這些可貴特質的同時,努力向前邁進。

無論是個人或企業組織,只要能充分了解到「科技的存在始終是為了助人類一臂之力」以及「持續學習是善用科技的關鍵」這兩件事,那麼未來當我們與AI共事時,應該就能少一些悲觀的反烏托邦色彩,轉而看見無窮的契機。

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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