你的工作會被AI取代嗎?關鍵心態:區分「與AI競爭」和「使用AI」的思維轉換
你的工作會被AI取代嗎?關鍵心態:區分「與AI競爭」和「使用AI」的思維轉換

人們耗費半個世紀時間研究和開發AI(人工智慧)。

雖然其技術發展與驚人成果廣受讚譽,但也有一些人將其視為「奪走人類工作」的威脅。你可能也聽過「因AI而消失的工作和能繼續生存的工作」等主題的討論,或許會有人因此對自己的工作感到莫名擔憂。

「將人工智慧應用於人類社會」的想法,本身並不新奇。我們平時可能不太會去意識到AI的存在,但應用AI的服務,早已從各個層面滲透到我們的生活之中。

過去十幾年的AI發展,簡單來說就是想像未來時,AI可能成為「威脅」,或是「大幅改變人類的工作和工作方式」,但「現實中它已經是滲透社會的便利工具」。

如今,AI技術的進化已進入另一個階段。這不再是「比喻」、「近未來的幻想」或「可能性的討論」,而是確實如字面所示正在「改變」人類世界—包含工作、工作方式、組織和社會結構。

話雖如此,這是否成為「威脅」取決於我們自己。對於那些「與AI競爭的人」或「從事AI也能完成的工作的人」而言,AI可能會是「威脅」;但對於那些「善於使用AI的人」來說,AI將會是「優秀的助手」、「能夠隨時腦力激盪的盟友」與「可靠的合作夥伴」。

那麼與以往的人工智慧(AI)相比,最近新出現且以驚人速度崛起的AI,其最大差異在於「生成式」(Generative)。所謂「生成式」,意即具有「生成力」,也就是說,它能根據人類的指令,生成「文字」、「圖像」以及「影片」。這就是正在顛覆人類工作及生活各個領域、改變遊戲規則的「生成式AI」所具備的功能。第一次目睹文字不斷產出、圖片如潮水般湧現的人,或許會感嘆「如同觀賞魔術表演」或是「宛如科幻電影場景」,可見「生成式AI」的衝擊力有多麼強大。

當我們思索目前最能滿足人類多數需求的功能時,首先想到的便是「搜尋引擎」。只要輸入關鍵字並按下Enter,它便能瞬間列出包含該字詞的網頁清單,這已經是我們生活中不可或缺的功能。

然而,生成式AI雖然也能像搜尋引擎般使用,但其最大用途並非「搜尋」(稍後我會詳細闡述,生成式AI確實會大幅改變搜尋的形態)。

生成式AI在接受人類指令後,會參照已學習的大數據才回覆使用者。在目前的階段,生成式AI其實是嘗試提出「您需要的應該是這樣的資訊吧?」的「建議」。不像搜尋引擎那樣提供「您需要的資訊就在這些內容中」的「正確選項」。

畢竟只是「建議」,如果人類表示「不對,麻煩改成這樣」,生成式AI便會調整最初的提案,回應使用者「那這樣呢?」

透過連續的互動,共同雕琢出最終成品。過程彷彿在與另一位人類一起用「不是那樣,也不是這樣」的方式腦力激盪。

生成式AI並非單純提供「正確選項」,而是順應人類的需求提出「建議方案」。也就是說,生成式AI就是讓人類以提案為本,幫助人類「尋找正解的工具」。

我們能從時間和勞力密集的工作中解脫嗎?

生成式AI有很多種用途,譬如說「整理」散亂的資訊、「按照格式」生成文本、機械式地「轉換」某些內容、「替換」或「改寫」文字、「收集」特定主題的資料、製作文本或圖像的「草稿」和「初稿」等,這些類型的工作將逐漸從人類的待辦事項中消失。

未來,人類的主要工作將會是以「發想」以及優質的「選項」為基礎,打磨出更卓越的創意點子,而具體呈現發想的「實際執行」將由生成式AI完成。生成式AI未來會不斷進化並持續普及,人類像過去那樣親自動手的情況將越來越少。

聽到「把生成式AI當作工具」這句話,有些人可能會覺得這很困難,但事實上並非如此。

生成式AI最能派上用場的地方有以下三處:

①消除以往日常中那些令人覺得「麻煩」的問題
②提供創意發想的「切入點」
③在「腦力激盪」中,協助打磨創意靈感

為了提高生產力,必要但本身並不具備生產性的「繁瑣作業」,是所有工作中不可避免的一部分。過去,這些作業需要花費大量時間和勞力親自完成,但現在用生成式AI就可以瞬間處理這類工作。

此外,在思考或創造新事物時,以往我們需要自己找到靈感的線索。雖然偶爾會出現少數人擁有豐富的靈感,能不斷湧現新點子,但對大多數人來說,「從無到有地想出某些東西」是一項非常艱難的腦力勞動。

然而,有了生成式AI之後,我們就可以「先問問AI」。

AI給出的答案不一定是「正確的」,但只要AI提供一些回應,這些回應就能成為我們發想的切入點(刺激),進而拓展思路。獲得某些靈感後,我們可以進一步打磨這些點子。

也就是說,生成式AI可以作為「靈感的起點」,並成為我們在「腦力激盪」過程中的合作夥伴,這些都是有效的使用方式。

之前我已經說過,生成式AI只是一種「工具」,如何利用它取決於使用者的需求。
我自己也在不斷嘗試用生成式AI做各種事情,同時觀察他人如何使用,以探索更多用途。
譬如目前備受關注的ChatGPT,只要打開網站就能選擇不同模型,預設的模型是GPT-3.5,任何人都可以免費使用(截至2023年4月28日)。我希望拿起這本書的各位都能親自體驗一下,你會對其輸出的精確度感到驚訝。

此外,還可以通過下拉式選單選擇2023年3月發布的最新模型GPT-4(這是付費版本)。GPT-4在2023年w月已經先行整合到Microsoft的搜尋引擎「Bing」(這是免費服務)。若這類搭載GPT-4的新服務逐漸普及,以文本為基礎的語言障礙應該會逐步消除。

大家也可以試著「接觸看看」,這樣就會逐漸發現適合自己的應用方式。為了讓各位能夠掌握大致概念,接下來我將透過我自己實際使用的例子來說明生成式AI能做到哪些事。

延伸閱讀:薪資提高47%!專家曝2025年這3張AI證照你一定要有,還有5堂免費證書一次收

本文授權轉載自《AI時代生存聖經》,伊藤穰一 著,平安文化出版

AI時代生存聖經
圖/ 平安文化

責任編輯: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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