5年後,這十大工作可能被AI取代!與機器人當同事有哪些必學技能?
5年後,這十大工作可能被AI取代!與機器人當同事有哪些必學技能?

你有想過未來幾年,工作環境會有什麼大改變嗎?是機器人取代人類、遠距工作崛起,還是「多工」「斜槓」的概念繼續盛行?

世界經濟論壇(World Economic Forum)發布「2020 年就業前景報告」(The Future of Jobs Report 2020),預測未來 5 年內,哪些技術將會更受重視,哪些職位會爆紅,以及哪些職位將黯然失色。

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圖/ 經理人

10 大職位興起:數據分析、AI 相關工作大量出現

需求增長的前 10 大職位,包含:

  1. 數據分析師、科學家
  2. 人工智慧與機器學習方面的專家
  3. 大數據分析師
  4. 數字營銷和策略專家
  5. 流程自動化專家(Process Automation Specialists)
  6. 業務發展人員
  7. 數位轉型專家
  8. 資安分析師
  9. 軟體應用開發商
  10. 物聯網專家

「2020 年就業前景報告」指出,數據分析師和科學家,人工智慧和機器學習專家、數位轉型顧問,將如雨後春筍般湧現。這些角色的大量出現,反映出各行各業都受到科技進步影響。

另一方面,產業中比較「高階」的職位,愈加重要。例如,汽車產業的材料工程師、電商界的社交媒體專家,或是金融業的FinTech工程師等,他們的地位較不容易受取代。

10 大職位逐漸沒落:不學新技能,恐將被淘汰

需求減少的前 10 大職位,包含:

  1. 資料輸入人員
  2. 執行秘書
  3. 薪資結算師
  4. 會計師和審計師
  5. 零件組裝人員
  6. 行政經理
  7. 客服人員
  8. 運營管理人員
  9. 機械維修師
  10. 材料紀錄人員與庫存人員

技術更迭與新冠疫情的「雙重衝擊」,將使得低薪工人、婦女和年輕族群的工作面臨更大挑戰。另外,數據人員,行政人員、執行秘書、會計師,工廠工人,這些職位則容易受取代。上述族群,應想辦法提升自我能力,避免被淘汰。

AI
圖/ shutterstock

12 種技術受重視:加密、雲端技術最看俏

  1. 加密和網路安全:成長率 29%
  2. 雲端計算:成長率 17%
  3. 分散式帳本(distributed ledger technology):成長率 11%
  4. 人型機器人:成長率 11%
  5. 非人型機器人:成長率 10%
  6. 3D、4D列 印:成長率 10%
  7. 物聯網:成長率 9%
  8. 人工智慧:成長率 8%
  9. 生物技術:成長率 8%
  10. 大數據分析:成長率 2%
  11. 電子商務與數位貿易(Digital Trade):成長率 2%
  12. 擴增實境(Augmented Reality):成長率 1%

調查指出,雲端運算(Cloud Computing)、大數據(Big Data)和電子商務(E-Commerce)仍然是主要的領先技術,但企業會更關心加密技術(Encryption)、非人型機器人(Non-Humanoid Robots)和人工智慧(AI,Artificial Intelligence)的發展。

機器人成為重要勞動力!2025 年 AI 與人類工作時間相當

一個有趣的指標是:43% 的企業表示,由於未來會整合不同技術,他們打算降低勞動力、考慮裁員;另有 34% 的企業表示,技術整合之後,反而願意擴增勞動力。

到了 2025 年,世界經濟論壇評估,人類和機器人在整體工作時間將趨近相等,意味著機器人的重要性持續上升。41% 雇主說,往後會分配更偏向「任務型」的工作(Task-Specialized Work)給承包商,其餘的則交給人工智慧。

那麼,在未來勞動市場中,雇主最擔心面臨什麼問題?根據雇主們的回答,依序為:

  1. 擔憂技術鴻溝,也就是現有人員的能力無法跟上科技(55.4%)
  2. 擔憂未來公司無法吸引專業人才(46.7%)
  3. 擔憂人員技術落差之下,影響組織的團隊領導氛圍(41.4%)
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雇主最擔心現有人員的能力無法跟上科技。
圖/ shutterstock

企業更加重視員工持續學習新技能

未來 5 年,雇主會更看重批判性思考、分析與解決問題的能力。同時,懂得自我管理、有學習心、挫折忍受力高、靈活的員工將會更受重視。

在 2018 年,只有 65% 雇主希望員工保持上進心,今年的調查中,高達 94% 企業都說,希望員工掌握新的工作技能。另一方面,企業認為 40% 員工都需要「重新培訓」,顯示了學習的重要性。

目前,有主動學習習慣的員工,較往年已增加 4 倍;雇主替員工提供線上學習的人數,較過去增加 5 倍。進一步來看,人們更優先學習數據分析、計算機科學與資科技術。

僅有 21% 企業能資助員工學習,政府應提供更多協助

儘管愈來愈多人意識到提升技能(Upskilling,為了現有職位提升的技能)與再技能(Reskilling,重新學習職位以外的技術)的重要性。平均來說,大約 40% 的職場工作者,需要6個月的再技能培訓,但這會依據產業不同而定。例如,在消費業、保健業來說,雇主依賴短周期的培訓;在金融業和能源產業,雇主則希望員工花更多時間投入較長的訓練。

然而,只有 21% 的企業有足夠的公共資金來支持員工學習。世界經濟論壇的研究總結,政府部門應投入更多資源,改善當前的教育與培訓系統,才能培育出更多人才。

新工作排擠「夕陽工作」,組織內的冗員將被淘汰

往後「新型態工作」出現的數量,仍大於「夕陽工作」,但整體來說,就業機會微幅下滑。目前,冗餘職位(Redundant Roles)占整體工作的 15.4%,到了 2025 年預計只剩下 9%(下降 6.4%),代表「冗員」會逐漸被淘汰;新興職業目前占整體工作的 7.8%,5 年後則會是 13.5%(增加 5.7%)。

數位化工作時代已來臨。84% 雇主會調整工作流程,其中最重要的就是遠距工作(Remote Work)。未來,預計有 44% 員工會採取遠距工作模式。

資料來源/世界經濟論壇

本文授權轉載自:經理人
責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #人工智慧
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台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證

重點一:數位詐騙生命週期極短,打完一波就轉移陣地,「下架」只處理了眼前的內容,處理不了事後追查。

重點二:台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告,九成以上工作可由AI完成,最終判斷仍保留人工背書。

重點三:透過司法聯盟鏈b-JADE,只把資料的「數位指紋」上鏈存證,原始資料另行保存,目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架,帳號也停權了,多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是,廣告消失的那一刻,追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口,台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作,替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務;資料一旦上鏈,任何改動都會留下痕跡。白話說,就是替數位證據貼上「封條」,讓證據從蒐集到進入法庭,都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架,為什麼還不夠?

原因在於數位詐騙的生命週期太短,下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出,傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年;數位詐騙則像打游擊,一波結束就移往下一個平台,從廣告、社群到另一個App,一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時,可能已是半年後,手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄,最初看過哪則廣告、點進哪個網站,早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團,對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告?」劉彥伯以假設情境說明,一個集團原本可能詐騙了30億元,最後因證據不足,認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過,詐騙活動都會留下數位足跡,包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄,只要事先保存,日後調閱就「有憑有據」。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯
圖/ 數位時代

AI都這麼強了,為什麼還要先做資料治理?

台灣數位安全發展協會的核心主張是:好的資料分析,從好的資料治理開始。所謂資料治理,就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料,整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私,再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤,才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報,系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告,通報62.8萬則(約占20%),投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到,協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中,判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎?答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責,加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整,因此協會讓AI處理九成多的工作,最後由人做判斷。

截圖不能當證據?b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天,單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是:截圖比較像「我那天真的看過,還拍了一張照片」;可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋,「重點不是有沒有留下東西,而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方,但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果,保存在權限受管控的系統裡,只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是,內容只要有任何改動,指紋就會完全不同,因此能證明資料沒被動過;需要時,再經授權調閱原始資料,兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點,協會既有流程已符合19項要求,其餘7項缺口也逐步補強,例如存證時間改採具公信力的標準時間來源,不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎?

可以,協會正把存證從被害人受騙後,往前推到「主動式上鏈」:AI判定高風險的內容,先一步蒐集存證,不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農,錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統,讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單,再結合AI蒐集的黑名單,一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月,司法聯盟已開設認證專班,邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓,相關存證應用預計明年正式推出,時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言,目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長,技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是:「數位安全不只是技術工具,也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索,經得起驗證的資料,將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯認為,可信存證的重點不是留下東西,而是未來能被驗證。
圖/ 數位時代

常見問答
Q1:詐騙廣告被下架後,還能當作證據嗎?
A:若事前沒有保存,下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前,保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡,日後才能據以向平台請求調閱。

Q2:手機截圖可以當作詐騙證據嗎?
A:截圖只能證明「看過」,難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下,透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證,才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3:什麼是b-JADE司法聯盟鏈?
A:b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈,原始資料另行保存在權限受管控的系統,兼顧隱私與驗證,目標是降低訴訟舉證成本。

Q4:AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎?
A:目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法,九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成,但現行法律仍要求由人做最終判斷,並為結果背書負責。

Q5:小農要如何預防被冒名詐騙?
A:可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統,自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單,搭配AI主動蒐集的黑名單,遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

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