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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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

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。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

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。

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圖/ 數位時代

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。

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