AI如何殺死你的工作?Adobe、Google⋯前員工揭真相:AI改革淪「借刀裁員」新手段?
AI如何殺死你的工作?Adobe、Google⋯前員工揭真相:AI改革淪「借刀裁員」新手段?

AI取代各種基層工作的說法近來甚囂塵上。其中最過於聳動的,莫過於Anthropic執行長Dario Amodei。他表示,AI 可能在未來 5 年內取代 50% 基層白領工作。

其實,Amodei的這番話普遍被認為太過激進。例如,輝達執行長黃仁勳就公開表示,「我幾乎不同意他(指Amodei)說的全部內容。」這是因為黃仁勳這一派樂觀論者認為,儘管AI會取代部份工作,同時也會創造新機會。

那麼,實際情況又是如何?在AI落地之後,現實究竟更偏向哪一派的現實?

針對這個問題,科技作家Brian Merchant在其電子報專文〈AI Killed My Job: Tech workers〉中如下描述:

我們都知道 AI 並非有意識的存在,真正開除員工的是管理層,而 AI「殺死」一份工作,也可能是讓工作失去樂趣、剝奪技能與專業,或讓工作內容變得低劣。

換句話說,AI 對職場的衝擊並非只體現在裁員數量上,企業積極導入AI,更直接的影響是讓科技工作者感到工作品質下降、枯燥、打亂工作步調,以及學習機會的減少等。

在這篇專文當中,Merchant挑出了15則讀者與他分享的實際案例,來信者來自 Google、TikTok、Adobe、Dropbox、CrowdStrike 等大公司,也有來自小型新創。

案例一|Adobe前員工:AI殺了我2份工作

我曾在 Adobe 工作……雖然一直跟主管說我不喜歡生成式 AI,也不想參與相關專案,但當 AI 熱潮起來時,我的團隊被解散,我被調到專門做生成式 AI 的團隊。我辭職了,因為我不想參與違背價值觀的事。這是在 Adobe 用 Stock 貢獻訓練 Firefly、以及服務條款爭議之前,所以我慶幸自己早離開。

現在我在公部門工作,雖然大多數方面都比較好,但我得花很多時間跟同事和主管解釋為什麼不能「直接用 AI」來做事。每週都有公司推銷 AI 工具,想回收投資,公部門成了他們的目標。

我不想當個老古板!我喜歡科技,只想好好做本業,不想一直戳破 AI 的神話。這很累。

我在 Adobe 的經歷

我在 Adobe 時,負責評估機器學習模型是否適合產品化。大多數時候,領導層會砍掉品質不夠或沒市場的專案。管理層總想要「萬能機器」,但其實機器學習只適合解決小部分明確問題。

AI 熱潮起來時,我已經轉到做內部工具的團隊,不再參與機器學習。我公開表示不想做生成式 AI,結果高層說這是「生存威脅」,開始重組團隊,急著把 LLM 加進產品。

Adobe 一向動作慢,這次卻很急。更糟的是,他們不是自己做 LLM,而是用 OpenAI 的聊天機器人。我問過 OpenAI 的道德和環保問題,管理層只做表面功夫。於是我辭職了,因為我不想參與這種草率的專案。

同事的反應

有同事私下同意我的看法,但公開都配合,因為怕丟飯碗。大家覺得 Adobe 的 AI 至少比競爭對手更有道德。團隊之間很隔閡,也沒什麼討論 AI 疑慮的管道。我在部門會議提問時,有人建議我走流程,不要太激進。

回想起來,我應該多跟同事私下交流,組織起來反抗,而不是只想說服主管。幸運的是我有存款可以辭職,但我常想如果能和同事聯合起來,大家就不會那麼怕風險。

AI對工作的影響

生成式 AI 推動後,很多同事開始加班,這在以前很少見。管理層嘴上說重視工作與生活平衡,實際上卻很急。沒聽說有人因 AI 被直接裁員,但公司現在不太裁員,而是用減少工作、列入績效改進等方式逼人離職。

有同事卡在簡單的程式任務上好幾週,原來是一直在用 LLM 試圖解決問題,結果產出一堆無關的內容。如果他早點問同事,幾天就能搞定。

我們團隊發現有軟體廠商用 AI 分類服務請求,結果分類錯誤,導致高優先級問題沒被解決,浪費了很多時間。

我現在的工作

我現在是程式設計師兼資料庫管理員,比在 Adobe 時快樂多了。但和企業界一樣,很多中高層想從數據中「提取可行見解」,卻不懂技術,下面的人也不敢反駁。每次解釋 AI 的行銷話術不切實際,都被當成怕變革。

所以我認為,無論公私部門,越高層越熱衷 AI,卻越不懂技術和實際工作內容。反對 AI 的員工也不敢組織起來,因為怕被裁員。

案例二|Google軟體工程師:新人都用AI寫程式,品質堪慮

我在 Google 擔任軟體工程師多年。隨著生成式 AI 編程輔助工具的出現,我們已經看到開源程式碼品質下降。 我也觀察到新進工程師的工作準備度、學習意願和投入程度都在下降。

我親眼看到一些剛入行的同事嚴重依賴 AI 編程工具。 他們的「寫程式」過程,就是不斷按 Tab 鍵接受 AI 生成的程式碼,然後看有沒有警告底線(這些警告過去多來自靜態分析,現在越來越多是 AI 生成的)。 這些年輕工程師只是大致看一下 AI 產生的程式碼或解釋,只要「看起來沒問題」就繼續產出更多程式碼。

我也看到資深工程師在面對重要的資料建模任務時,直接用生成式 AI 產生資料庫結構,幾乎沒做修改就用在內部服務上,明明有明顯問題。這些問題已經蔓延到其他需要連接該資料庫的程式碼,修正成本更高,大家只好裝作一切正常。

這些都會導致軟體品質下降。「人人都能寫程式」聽起來很好,但當大量劣質程式碼被產出時,受害的是所有人,包括那些信任軟體產業的人。

Google執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)
Google執行長皮蔡曾表示,公司已用AI生成25%新程式碼。
圖/ Google

案例三|Dropbox前資深工程師:AI 讓我丟飯碗

我在 2023 年 10 月底被 Dropbox 裁員,當時公司裁掉了 20% 的員工,理由是要專注於 Dash 這個 AI 產品。2023 年的 10% 裁員也是為了更專注於 Dash。

我的工作怎麼被消滅的?就是內部優先順序的調整。我原本要負責一個 2025 年以後提升 Dropbox 穩定性的專案,這是個年度大計畫,目的是全面檢視災難應變能力,超越既有的標準情境。這類專案在成熟產品線很常見,因為每年合規標準都會變,市場期待也會變。

這個專案在裁員時被砍掉,相關人員也被裁。這和公司把重心放在 Dash 這個新產品一致。新創公司通常不會像成熟產品那樣重視穩定性,因為新創最重要的是搶市佔率。產品和公司成熟後,穩定性才會變成留住客戶的重點。Dropbox 的檔案同步產品已經進入這個階段好幾年了。

Dash 是新產品,公司說 Dash 是未來,所以像我這種負責穩定性的專案就被砍了。

該如何重返賽局?

現在的就業市場非常嚴峻。我經歷過 .com 泡沫、2008 金融危機、COVID 疫情時期都還有穩定工作, 這是我第一次在科技寒冬失業。這幾個月投了 37 份履歷,只有 4 次和人聊到,2 次還是靠內推,最後都沒進到正式面試。

這和我走非傳統路線升到資深工程師有關。傳統面試流程我很難過關,因為那不是我過去的工作內容。收到的回饋不是「資歷過高」就是「技術面試沒過」。想轉職做產品經理或技術寫手也因為履歷不符而失敗。

我可能要退休了。我 50 歲,理財顧問說我已經有退休金,現在工作只是為了提升生活品質、建立備用金或做慈善。這行業現在非常有毒,大家都在砍成本,只有新創還在積極招人。

股價沒跌是因為大家都在做成本和股價工程,這通常會讓員工滿意度大降。我已經失業六個月,錢不是問題,但我真的不想再回到那種高壓環境了。

結論:有毒的不是AI,而是沒同步跟上的管理制度

Merchant在回顧15個真實案例分享之後(本文精選3則案例)強調,真正裁員的是管理層,而不是AI,AI充其量只是被用來合理化資方的決策。

而在管理快節奏推動AI落地之後,AI不僅「殺死」工作本身,重點是讓工作變得無趣、失去專業與尊嚴。

Merchant主張,生成式 AI 的「自動化承諾」需要被嚴肅檢視,不能只聽信企業宣傳或技術樂觀論。AI 帶來的不只是效率提升,更有勞動條件惡化、職場倫理與社會結構的深層變化。

回到文章開頭的問題, 「在AI落地之後,現實究竟更偏向樂觀派,還是悲觀派的現實?」 顯然答案已經呼之欲出。

延伸閱讀:Anthropic執行長:AI可能在5年內取代過半「入門級白領工作」,失業率恐飆升20%
AI轉型先裁員!KKday宣布「精簡15%人力」:估100人以上丟飯碗,官方怎麼說?

資料來源:Blood in the Machine

責任編輯:李先泰

關鍵字: #裁員 #職場 #AI
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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。

永豐銀行
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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圖/ 永豐銀行

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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