奧特曼預測:超級智慧最晚2030年誕生!4成工作恐遭AI取代,年輕人靠3招「元技能」自保
奧特曼預測:超級智慧最晚2030年誕生!4成工作恐遭AI取代,年輕人靠3招「元技能」自保

OpenAI執行長山姆·奧特曼(Sam Altman)近日接受德國媒體《Welt》專訪時,對AI的未來展現出極度樂觀的態度,並稱 最晚在2030年底前,人類將會見證「超級智慧」(Superintelligence)的誕生,這種AI模型將具備超乎人類的能力,甚至能在人類無法獨立完成的領域中做出重要的科學發現

奧特曼認為,當前的AI能力進展速度極快且沒有放緩的跡象,例如聲稱最新模型GPT-5在許多方面已展現出超越人類的智慧,儘管在某些人類輕易能完成的任務上仍有不足,但他相信AI能力的發展軌跡將會持續上升。

奧特曼:未來30-40%日常任務將被取代

在談及AI對就業市場的影響時,奧特曼並沒有直接預測有多少工作崗位會消失,而是建議應將焦點放在「任務」而非「職位」上。

奧特曼預測,在不久的將來,現今經濟體中約有30%至40%的日常任務可以由AI來完成,這將導致許多既有職位的工作內容發生巨大變化,同時也會催生出全新的職業類別。 他將這場變革比擬工業時代的機器革命,強調每一次技術革命都會讓後代運用新工具和創意,來創造出令前人驚嘆的事物。

對於年輕一代該如何規劃職涯,確保 30 年後不被 AI 取代,以下整合奧特曼建議的2大核心生存能力:

1. 培養超越專業知識的「元技能」(meta-skill)

奧特曼建議,年輕一代應專注培養三種基礎學習能力,這些能力能夠讓人適應不斷變化的技術環境,保持長期競爭力。

包括:

  • 學習如何學習(learning how to learn)
  • 學習去適應(learning to adapt)
  • 學習適應變化和保持韌性(learning how to maintain resilience to many changes)

最後一點也呼應奧特曼提到的「容忍失敗的文化」,他認為即使多數創業者會失敗,但如果社會允許人們在失敗後繼續嘗試,這對於創新的文化非常重要,這種對失敗的容忍度是建立「韌性」的基礎。

2. 以人為本的價值觀,深度人際互動與情感連結

奧特曼的核心信念是 AI 必須徹底地服務於人類,強調與人類社會和市場互動、創造有用的產品與服務的能力,這些價值都是 AI 難以替代的,AI 也永遠無法取代人類在情感、關懷和社交方面的特質。

他指出,人類與生俱來的關心他人以及渴望與他人互動的能力,在 AI 的世界中將變得更重要,因為人類仍是彼此故事的中心。「人類天生就對其他人類感到著迷,而不太關心技術本身」奧特曼說。

包括:

  • 學習如何弄清楚人們想要什麼(learning how to figure out what people want)
  • 如何為他們製作有用的產品和服務(how to make useful products and services for them)
  • 如何與世界互動(how to interact with the world)

OpenAI進攻硬體!組隊前蘋果設計師打造「系列裝置」

除了通用人工智慧的發展,OpenAI 的硬體布局也逐漸浮出水面。奧特曼證實,公司正與前蘋果(Apple)設計師展開合作,計劃推出一個 「系列裝置」(family of devices),並視為電腦使用方式的第三次重大革命,最終目標是徹底改變人機互動模式。

他描繪的願景是: 未來的電腦不需使用者在應用程式間切換,只需輸入一個「簡短而複雜」的請求,就能完全信任 AI 自行在幕後完成耗時的任務,僅在需要決策時向使用者求助 。他期望這些裝置能重新定義人們的工作、娛樂和生活,帶來劃時代的使用體驗。

儘管奧特曼強調這項硬體產品的開發需要時間,短期內不會有任何成品問世,但是創造出一個能深度整合AI的個人化運算體驗。

此外,針對外界批評OpenAI從非營利組織轉向商業企業,並忽視安全風險的指控,奧特曼重申公司仍保留其非營利實體,將安全性與人類福祉置於使命的首位,以確保這項顛覆性技術能為全人類帶來最大利益。

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資料來源:Business InsiderFortuneWelt Documentary

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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