誰是AI浪潮最大受害者?研究:Z世代軟體工程師職缺減少20%,廚師、護理師⋯反而更吃香?
誰是AI浪潮最大受害者?研究:Z世代軟體工程師職缺減少20%,廚師、護理師⋯反而更吃香?

AI搶走人類飯碗是各界討論已久的議題,不過求職市場裡,究竟誰是這股AI浪潮下的最大受害者?近期有研究指出,Z世代的年輕程式設計師可能是工作受到衝擊最劇烈的人。

史丹佛大學本週披露了關於AI如何影響勞動力市場的研究,運用人力資源管理公司ADP的數據,分析截至2025年7月的薪資資料,其中涉及上萬家公司和數百萬勞動者,藉此對美國勞動力市場進行觀察。

這份名為《煤礦中的金絲雀?關於人工智慧近期就業影響的六個事實》的論文,由Erik Brynjolfsson、Bharat Chandar和Ruyu Chen三位研究人員共同著作。他們在研究結果中發現,雖然生成式AI技術尚未完全普及,大規模衝擊就職環境,但對剛進入職場的新鮮人卻有著顯著的負面影響,尤其在軟體開發、客服、會計師等職業。

整體來說,研究中揭露的6項事實分別是:

  1. 年輕員工的就業率顯著下降
  2. 資深員工的就業率穩定成長
  3. AI主要衝擊就業機會,而非薪資
  4. 任務能被自動化的職業,影響最為嚴重
  5. 非公司或特定因素造成
  6. 影響範圍廣泛,不受遠距工作、科技公司與否改變

初階軟體工程師職缺減少近20%

該研究提到,他們第一個重要發現,就是新鮮人的就業率出現明顯下降,22-25歲年輕人,尤其是軟體工程師、客服人員等高AI曝險職業,自2022年底至2025年7月,相關職位人數下降近20%。同時,年長者或低AI曝險職業,例如護士、餐飲業員工等則持續成長或穩定。

研究也發現,美國整體就業持續成長,唯獨年輕人就業停滯。22-25 歲年輕人就業成長停滯,主要受高 AI 曝露職業拖累。反觀,年長者在高 AI 曝露職業就業反而成長 6-9%。

值得一提的是,雖然青年在高AI曝險職業的就業明顯走弱,但薪資走勢在不同年齡與曝險分位間差異不大,薪資面未見同步下滑,亦即AI的衝擊目前主要體現在就業而非(基礎)薪資,尤其是對22–25歲且處於高自動化曝險的職務。

研究中寫到,雖然這個趨勢有可能受到生成式AI以外的因素影響,但研究結果與生成式AI已開始影響入門級職位的假設一致。

高AI曝險職業有哪些?

根據研究引用的AI曝露指標,高AI曝露職業主要是那些工作內容容易被生成式 AI(如 ChatGPT、Claude)自動化或輔助的職位。這些職業通常涉及大量標準化、可程式化、或重複性任務。

• 軟體開發人員(Software Developers, Applications and Systems Software)
• 客服人員(Customer Service Representatives)
• 會計師與審計師(Accountants and Auditors)
• 行政助理與秘書(Secretaries and Administrative Assistants)
• 電腦程式設計師(Computer Programmers)
• 財務經理(Financial Managers)
• 銷售代表(Sales Representatives, Wholesale and Manufacturing)
• 接待員與資訊櫃台人員(Receptionists and Information Clerks)
• 總經理與營運經理(General and Operations Managers)

根據研究,這些職業的共同特點是工作內容高度依賴結構化資料、標準化流程或可被AI模型理解與執行的任務。以及AI工具能夠直接執行、協助或取代部分核心工作流程。因此相對而言,包括護理師、藍領工人、清潔工、維修技師等職業,就屬於低AI曝露職業。

事實上,研究並沒有具體點出年輕人入門職缺變少的原因。但過往討論到這個議題時,也出現過幾個論點,例如過去很多交給新人的例行性工作,現在都由AI代勞,難以提供初入職場的工作者,熟悉工作內容的機會,再加上AI工具可以幫助資深員工提昇產出,便降低了對便宜但缺乏經驗的年輕人的需求。

被AI「增強」職位不減反升

研究也將AI對職位的影響分成了「自動化」(automation)與「增強」(augmentation)兩種類型。自動化意指AI能夠直接完成任務,好比說部份的程式開發工作,如今已能由AI一手包辦,又或者AI能直接作為客服解答消費者及用戶的眾多問題,導致需求減少。

而增強則代表AI僅能起到輔助作用,工作過程中仍需要人類的判斷或創意能力,例如資料分析、設計等工作儘管AI能幫上忙,卻無法完全代替分析師或設計師進行判斷或做出結論。

研究中舉例,AI增強型職位包括:

• 廚師(Cooks)
• 焊接工(Welding, Soldering, and Brazing Workers)
• 銀行櫃員(Tellers)
• 製圖員(Drafters)
• 資訊系統經理(Computer and Information Systems Managers)
• 註冊護理師(Registered Nurses)

換言之,AI「增強」型職位指的是 AI 主要用來輔助、提升人類工作效率,而非直接取代人力。這類職位的年輕人(22-25 歲)就業並未出現明顯下滑,部分職位甚至呈現成長趨勢。

AI搶工作並非單一領域

事實上,這幾年裡針對AI與職場的研究,許多都發現了類似的結果。Indeed Hiring Lab在今年7月公佈的一份報告中提到,科技職缺在2022年達到頂峰後,如今變得越來越難找,「這些職位部份工作的自動化,可能導致招募下降。」

Burning Glass Institute也在研究中發現,在電腦與數學領域,Z世代和較年輕的千禧世代的失業率都較2018、2019年時有所上升。

科技界高層對人力招募的態度,也符合這些研究結果。語言學習服務公司多鄰國執行長路易斯.馮.安(Luis von Ahn)今年4月曾向員工暗示,他們會逐步減少使用的外包,讓AI處理更多工作。

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祖克柏認為,今年內AI就能勝任中階工程師的工作。
圖/ shutterstock

雖然上述報告是針對科技產業或科技職缺,《煤礦中金絲雀》論文的作者提到,這樣的情況不僅僅發生在電腦類職業,或者可遠端、外包的工作上,並且在不同教育程度組成的職業中皆可觀察到這樣的結果,代表不論大學學歷占比高或低的職業、是否屬於科技界,都出現同樣的趨勢。

不過未來,AI對職業的衝擊還可能會進一步擴大。Meta執行長馬克.祖克柏就在今年1月表示,他認為今年內AI就能有效擔任中階工程師的職位,意即雖然目前僅新人工程師面臨被AI取代工作的危機,未來AI能夠取代的範圍將會持續擴大。

完整報告請見:Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent

延伸閱讀:「誰說不玩了?」宏達電靠AI眼鏡拔4根漲停,VIVE Eagle如何迎戰Meta、Google?
6家科技巨頭1年砸2,000億美元建AI資料中心,為什麼科技股漸漸轉往「重資產股」?

責任編輯:李先泰

關鍵字: #職場 #AI
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從醫院到工廠,從2B到2C:北醫、光寶、AWS、希達數位以實戰經驗分享碳揭露與AI淨零新路徑
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氣候變遷不只是環境議題,而是攸關國際經貿的新政治語言,隨著碳定價時代來臨,去碳化能力將重新改寫全球供應鏈秩序,而這意味著:能源轉型不再只是政府的任務,是每一家企業的必修課。
在這波變局中,光是做好組織碳盤查仍不足夠,領先企業不僅開始管理產品碳足跡、更以AI數據治理提升供應鏈碳管理,例如,光寶科技因應客戶的脫碳淨零路徑積極建立碳足跡資料庫,並號召供應鏈夥伴參與,全面揭露產品碳足跡;以及台北醫學大學攜手希達數位等夥伴取得碳足跡數據與建立標準化的碳排計算方式,更好計算醫療器材設備的碳足跡。
換言之,碳不是被動記錄的數字,而是驅動新價值的槓桿,誰能把減碳轉化為市場優勢,就能在淨零新賽局中掌握主導權。對此,台灣永續能源研究基金會董事長簡又新進一步解釋:「台灣不僅是全球AI硬體重鎮,也積極開發AI應用服務,其中又以「AI驅動的碳排管理」最受矚目,因為,碳排數據龐大、變化快速,單靠人工根本無法處理,唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
「為實踐台灣2050淨零轉型,透過兩大–科技研發跟氣候法治–治理基礎,以及四個–能源轉型、產業轉型、生活轉型與社會轉型–轉型策略推動12個關鍵戰略,如發展風電/光電、氫能、前瞻能源等,目標是以削減碳排跟碳匯抵減達成淨零目標。」行政院能源及減碳辦公室副執行長林子倫如是說道。

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台灣永續能源研究基金會董事長簡又新重申減碳的急迫性,並分享:「唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
圖/ 數位時代

醫療減碳進入關鍵期,AI驅動供應鏈碳足跡管理成顯學

根據國際健康無害組織(HCWH)的統計,全球醫療部門的碳排放量約占全球溫室氣體排放總量的 4.4%,這個比例相當於514座燃煤電廠年碳排的總和,其中,超過七成的碳排放來自於醫療的供應鏈(範疇三),例如藥品、器械設備的製造與運輸,以及相關廢棄物的處理,意味著醫療機構光是做好範疇一與範疇二的碳排管理還不夠,必須以供應鏈碳排管理的概念驅動低碳醫療。
「低碳醫療是全球關注的議題,但是,受到三個迷失–推動低碳醫療的成本高、需要更多數據才能展開行動、醫護人員太忙很難參與其中–影響,醫療機構的腳步不一而同,但從統計數據來看,低碳醫療僅需針對藥品、耗材、能源、運輸這些主要排放來源進行改善,即可看到顯著成效。」新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts以英國NHS為例說明,該單位已在2019年的基準下減少61%碳排等,只要從投資能源效率、數位化照護、預防醫療、在地化照護等面向切入、持續前行,即可看到成效。

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圖/ 數位時代

台北醫學大學校長吳麥斯表示:「我們的醫療使命是『不傷害』:不僅要治病救人,也要減少對地球的傷害。」再加上環境部於今(2025)年初公告擴大碳盤查適用對象,自明(2026)年起,全國23家經衛生福利部評鑑為醫學中心之醫療機構必須每年定期揭露其溫室氣體排放盤查結果,因此,攜手希達數位等夥伴,透過收攏支氣管鏡、血液透析、核磁共振、雙和醫院健康檢查與冠狀動脈血管攝影等流程的碳排數據資料建立醫療碳排放因子資料庫,之後將進一步擴大到產品碳足跡計算,建立運輸與廢棄物數據庫,目標是在2028年完成三家醫院–衛生福利部雙和醫院、台北醫學大學附設醫院、台北市立萬芳醫院–的碳足跡全面揭露。「我們的期許是讓AI驅動的碳足跡管理平台處理繁瑣的碳排數據蒐集、分析等工作,讓醫護人員可以專注於人性化照護服務。」
協助台北醫學大學進行減碳行動的新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin表示:「產品的生命週期是固定的:原料、製造、運輸、使用與回收,碳排相對容易蒐集、分析與計算,醫療服務的碳排則沒有明確終點,需要進一步考量耗材、儀器與能源,對於商業模式也著重在服務的教育、旅遊與金融等產業來說,極具參考價值。」

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醫療實戰對談,邀請各界重磅貴賓一同交流。左起:數位時代總編輯王志仁、新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts、台北醫學大學校長吳麥斯、新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin。
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圖/ 數位時代

製造業淨零突圍的關鍵:從產品碳足跡到循環設計

光寶科技總經理邱森彬表示,商業模式使然,光寶科技的產品碳足跡有90%來自生產製造使用的原料,想要更好落實產品碳排,必須從原物料著手,為了加速產品碳足跡管理,成立希達數位,以巨量數據分析、人工智慧等科學化、系統化的方式著手。「根據統計,我們有1,800萬產品碳足跡活動、19萬個物料,以及3,300個產品系列的資料要處理,若是由外部顧問給予協助,需要100個顧問、花費3年的時間才能完成,但在希達數位的產品輔助下,僅15個顧問、6個月的時間就完成全產品碳足跡揭露,成為全球第一家完成全產品碳足跡揭露的電子製造業。」

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圖/ 數位時代

完成全產品碳足跡揭露後,光寶科技發現:每年必須刪減8%二氧化碳量才能在2050年達成淨零碳排,83%二氧化碳來自消費性電子產品跟能源管理,為了更好服務品牌客戶,必須在2030年實踐50%減碳目標,以及19萬個物料中,包材碳排最高,必須即刻行動以高效減碳。「做好全產品碳足跡,我們才可以更精準地推動產品脫碳策略,並且鼓勵供應商一起跳脫框架、共同開發低碳材料。」邱森彬如是說道。
對此,Amazon Web Services(AWS)台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男表示:「產品碳足跡只是第一步,不僅能讓我們知道碳排熱點並採取行動,如降低包材碳排等,更重要的是,可以在產品規劃與設計之初就預測可能的產品碳足跡並予以優化,更好實踐永續營運。」

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產業實戰第二場,則邀請到光寶科技總經理邱森彬與AWS台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男,提及從產品碳足跡到循環設計,將為製造業綠色轉型的關鍵。
圖/ 數位時代
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圖/ 數位時代

戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother表示,該公司自2008年即開始使用再生材料,並在2021年提出Concept Luna,將以循環設計–從設計階段就考慮可修復性、可升級性、材料回收、減少浪費–的概念,如模組化設計、可維修面板、使用再生材料,以及智慧感測與遙測等,藉此延長PC等產品壽命、降低環境衝擊。「在產品碳足跡方面,我們將持續從製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。」

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戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother延續製造業對談的內容,分享Dell如何製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。
圖/ 數位時代

自2005年開始提供永續顧問服務的施耐德電機日本永續事業部ESG數位轉型負責人呂勁毅進一步分享協助世界500強客戶實踐淨零轉型的心得:「除了要擬定策略、採用數位工具、蒐集與分析數據,更重要的是透過治理手法與相關活動加速整個進程,發揮數位與淨零雙軸轉型綜效。」
總的來說,無論是醫療或製造業,淨零已不再只是企業的選修課,而是決定競爭力的新指標,唯有做到產品碳足跡全揭露,同時,結合AI數據治理、循環設計與數位轉型,才能在碳定價與供應鏈重塑的時代突圍,將減碳壓力轉化為成長動能。

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