AI正在席捲職場，人人都在為了自己的工作是否將被取代而憂心忡忡。近日Anthropic執行長達里歐．阿莫戴（Dario Amodei）在一次訪談中指出，以寫程式為首的95%任務確實將被AI取代而逐漸消失，剩餘涉及互動、分析及管理的5%任務，將成為人類競爭力所在。
阿莫戴指出，大眾對AI的認知還處於否認階段，拒絕承認AI海嘯已經逼近，但他強調AI的進化並非線性，而是依照擴展定律（Scaling Laws），透過數據與算力的加乘大爆發，並將顛覆高達95%的任務。
以下整理阿莫戴訪談重點：
重點一：寫程式第一個被AI取代，隨後是整個軟體工程
在即將被AI顛覆的眾多技能中，阿莫戴指出， 編寫程式將成為第一個被AI取代的專業能力，「或者說最先被AI模型完成。」因為AI模型在邏輯生成與語法撰寫上的效率已遠超人類，程式碼的實際撰寫工作正快速移交給AI。他特別區分了「寫程式」與「軟體工程」這兩件事：前者指的是敲出一行行程式碼的動作，後者則涵蓋系統架構設計、理解使用者需求、判斷安全性等更高層次的決策。
然而阿莫戴也坦言，軟體工程的自動化只是時間問題。當AI從協助撰寫程式，進化到能夠端對端完成整個開發流程，工程師的角色將從動手寫程式，徹底轉型為指揮AI模型、定義目標、把關設計決策。
重點二：剩餘的5%才是競爭力關鍵
阿莫戴以「AI完成95%、人類貢獻5%」來描述未來的協作模式，並指出這5%的人類判斷反而因槓桿效應被放大20倍。當AI處理了絕大部分的技術勞務，人類的「比較優勢」，也就是以較低機會成本達成任務的能力，會進一步放大。
剩餘的5%任務，包括團隊管理與理解用戶需求等情感連結，還有涉及實體世界互動，以及指揮AI模型完成複雜工作等面向。
阿莫戴預測，工程師的角色將轉變為「AI代理的管理員」，負責串聯複雜的系統思維，類似於現在負責和病患解讀診斷報告的放射科醫師，雖然AI已能更精準地判讀影像，仍需要醫師擔綱起溝通、整合資訊的工作。
重點三：使用AI的方式，決定了你是否「技能退化」
不過當AI承擔了大部分的思考與執行工作時，人類的技術能力是否會衰退，甚至變得平庸？他對此相當謹慎，坦言如果使用者只是盲目地讓AI代勞（如學生利用AI寫作業）確實會導致人類整體的認知能力與專業技能退化。這種「去技能化」（De-skilling）的現象在程式開發中尤其明顯，若不假思索地接受AI產出，工程師將逐漸失去判斷能力。
然而，若能將AI視為合作夥伴，情況則大不相同。阿莫戴以計算機為例，即便計算機普及，他仍堅持進行心算，因為這能讓邏輯思考更整合、更即時。真正的挑戰在於如何維持批判性思考，在一個AI可以生成任何影像、影片與程式碼的時代，分辨虛擬與現實、判斷資訊真偽將成為未來十年最稀缺且重要的技能。
重點四：要懂AI必須「做中學」
對於想在AI時代勝出的年輕人，阿莫戴建議不必過度焦慮、匆忙學習寫程式，而應專注於提升與AI溝通的能力。
Anthropic已推出了如Claude Cowork等AI代理工具，讓不具備技術背景的人也能透過自然語言操作複雜的代理程式。另外，他們還在內部設立了「教育部」單位，計畫透過教學影片推廣如設置上下文、精準提示以及運行有效代理等核心技能，讓大眾更能掌握如何運用AI技術。
但最終，學習AI仍重在實踐。阿莫戴在訪談中呼應主持人對「學習AI就像學樂器」的比喻，強調AI必須做中學，需要大量實務經驗，未來的學習不應止於理論，而應親手執行AI代理來觀察回應，並學習如何有效地指揮這些系統。
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本文初稿為AI編撰，整理．編輯/陳建鈞
