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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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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