人工智能的快速演進正從根本上改變我們的工作方式和職業性質。根據麥肯錫公司（McKinsey & Company）的報告，到 2030 年，可能會有高達 8 億人失去工作，同時預計會有超過 5 億個新職業被創造出來。面對如此巨大的變化，我們應該如何適應並抓住新的機遇？本文將詳細探討人工智慧如何改變經濟、在失業與新職業誕生時所需的技能與生存策略。
人工智能引發的勞動市場動盪：2030年的前景。
人工智慧 (AI) 的快速演進正從根本上改變我們的工作方式和職業。這股變革的浪潮已經開始影響許多產業，預計在未來十年內，其影響將會加速。
根據麥肯錫公司 (McKinsey & Company) 最近的一份報告指出，到 2030 年，可能會有高達 8 億個工作機會因人工智能和自動化而流失。這是一個驚人的數字，相當於全球勞動人口約 101 tp3t。然而，這種轉型並不僅僅意味著工作機會的流失。與此同時，預測將創造超過 5 億個新工作機會。
被自動化浪潮吞噬的產業。
以下產業尤其容易受到影響：
- 制造業：汽車生產線上的機器人組裝工作
- 物流業：由 AI 控制的機器人在 Amazon 的配送中心分揀貨物。
- 金融業務：利用人工智能自動化投資決策和貸款篩選。
- 零售業：引進無人員收銀機和以 AI 為基礎的庫存管理系統。
- 呼叫中心：AI 聊天機客服。
例如，在 Toyota 工廠，機器人現在負責約 801 tp3t 的焊接、噴漆和其他工作，而這些工作之前都是由人來完成的。這顯著提高了生產效率，減少了人為錯誤。
此外，由人工智能控制的機器人正在亞馬遜的配送中心分揀及包裝貨物。據報導，這大幅減少了人類工人行走的距離，工作效率提高了約 501 tp3t。
人工智能造成職位流失的影響
然而，這波自動化浪潮可能會為許多工人帶來嚴重的問題。低技術工人和從事簡單工作的工人尤其會受到影響。
根據牛津大學 (Oxford University) 的研究，在未來 20 年內，美國約有 471 tp3t 的工作可能會因為自動化而流失。這個數字顯示勞動力市場可能會受到重大干擾。
人工智能時代興起的新職業
與此同時，由於人工智能的廣泛使用，將創造出許多新的職業。其中許多職業是基於人工智能與人類之間的合作，需要高度的專業知識與創造力。
1. AI 工程師和資料科學家
開發和操作 AI 系統以及分析大型資料的專業人才需求快速成長，IBM 的研究預測，2020 年到 2028 年之間，資料科學家的工作機會將增加 28%。
這些專家在 AI 系統的核心扮演關鍵角色，他們開發機器學習演算法、預先處理資料並評估模型。舉例來說，Google 的資料科學家在各個領域創造出以 AI 為基礎的創新解決方案，例如改善搜尋演算法和優化廣告。
2. AI Ethicist。
他們是評估和管理人工智能的道德使用以及人工智能對社會影響的專家：由於人工智能的決策對人類生活有重大影響，因此確保其公正性和透明度變得越來越重要。
例如，微軟成立了 AI 道德委員會，以制定開發和使用 AI 的道德準則。未來將有更多公司需要這樣的舉措。
3. 機器人心理輔導員
隨著人類與人工智慧日益共存，預料對促進兩者關係的專家需求將會增加。這不僅是教導人們如何操作 AI，也是為了減少與 AI 共存所造成的心理壓力與焦慮。
例如，在引進日本軟庫機器人公司 (Softbank Robotics) 所開發的仿人機器人 Pepper 時，就需要專家來促進機器人與人類之間的溝通。
4. AI 輔助創作者
這些都是使用 AI 來執行創作任務的專家。舉例來說，人類創作者的角色可以是根據 AI 產生的圖像和文字，製作更複雜的作品。
事實上，已經有人開始使用人工智能創作藝術品，並透過人工編輯完成以人工智能為基礎的音樂創作。例如，使用 AI 創作的歌曲「Hello World」，經過人類音樂製作人的編輯後，成為成功的商業音樂作品。
適應變化所需的技能組合。
隨著人工智能的興起，勞動市場所需的技能組合正在發生重大變化。為了在未來取得成功，必須掌握以下技能
AI 讀寫能力與數位技能
- 程式語言 (例如 Python、R):
程式設計技能作為人工智慧和資料分析的基礎正變得越來越重要，而 Python 廣泛應用於機器學習和資料分析領域，因此學習 Python 特別有價值。 - 資料分析及視覺化技巧:
許多產業都需要能夠從大量資料中擷取有意義的洞察力，並以易懂的方式呈現這些資料。舉例來說，使用 Tableau 等資料視覺化工具的技能在商業分析中受到高度重視。 - 機器學習基礎:
了解人工智能核心技術「機器學習」的基本概念，是使用人工智能工作時的一大優勢。線上學習平台 Coursera 上的「機器學習」課程作為這個領域的入門課程，在全球逐漸受到歡迎。
軟性技能和批判性思考。
- 創意:
完善 AI 生成的想法的能力非常重要。例如，廣告業已開始與 AI 生成的廣告文案合作，由人類創作者進行編輯，以創造更有效的廣告。 - 情緒智商:
在團隊合作與領導方面，了解並適當回應人類情緒的能力是人工智能無法模仿的重要技能；Google 的一項研究發現，情緒智商高的團隊比情緒智商低的團隊生產力高出 15%。 - 解決問題的能力:
AI 必須能夠詮釋呈現在它面前的資料，並做出執行的決策。以醫療領域為例，人類的判斷扮演著重要的角色，其形式為醫師解讀以 AI 為基礎的診斷支援系統的結果，並做出最終診斷。
人工智能時代的成功策略。
要在人工智慧時代生存並蓬勃發展，需要在整個職涯中採取策略性的方法，而不只是學習技能。以下是一些重要的策略，可以幫助您做到這一點。
1. 終身學習的態度
為了跟上科技的演進，不斷學習新技能是非常重要的。這種「持續學習的能力」將會是在人工智能時代生存的最大武器。一些具體的方法包括
- 使用線上學習平台:
Coursera、edX 和 Udemy 等平台提供最新的 AI 技術和數位技能。例如，Google 和 IBM 提供的「AI 基礎」課程涵蓋了從基本 AI 概念到實務技能的所有內容，受到許多學員的高度評價。 - 參加產業會議:
參加會議是掌握人工智慧領域最新趨勢的有效方法。例如，NeurIPS 和 ICML 等國際會議可介紹人工智慧領域的前沿研究成果，並讓您深入瞭解業界的最新趨勢。 - 使用內部訓練方案:
許多公司都為員工提供 AI 訓練計畫。例如，亞馬遜為員工制定了一項名為「機器學習大學」的計畫，以幫助他們提升 AI 技能。
2. 靈活的職業設計
不拘泥於單一專業，以成為多領域的 T 型人才為目標，就能建立一個能適應變化的職業生活。
- 跨功能經驗。:
在不同部門和角色的工作經驗有助於培養廣泛的觀點和技能。例如，工程師可以獲得在行銷部門工作的經驗，以培養他們從技術和商業角度看問題的能力。 - 二次工作或自由職業經驗:
透過在不同於日常工作的領域中獲得副業或自由職業經驗，您可以獲得新的技能和人脈。在日本，「副業禁令」正在解除，許多公司現在都允許員工從事副業。
3. 磨練與 AI 合作的技巧
培養有效使用 AI 的能力，並創造只有人類才能提供的價值。
- 主動使用 AI 工具:
透過在日常工作中積極使用 AI 工具，自然而然就能培養出與 AI 合作的技巧。例如，透過掌握 Grammarly (文字校對 AI) 和 Canva (設計 AI) 等工具，就能了解 AI 的特性和限制，並培養有效使用 AI 的能力。 - 參與人工智慧專案:
如果您的工作場所有與 AI 相關的專案，請積極參與。例如，參與客服部門的聊天機器人實作專案，可以幫助您學習如何實際使用 AI 系統。
各產業對未來的預測，由 AI 所改變。
人工智能對各產業的影響差異很大。本節將進一步探討人工智慧對主要產業的影響，以及相關的職業變化。
醫療保健產業
在醫療照護領域，AI 越來越多地被用來支援診斷和優化治療方案。舉例來說，IBM 的 Watson for Oncology 作為一個可建議癌症治療方案的 AI 系統，已經吸引了許多人的注意。
- 新創建的專業: AI 醫療資料分析師、醫療 AI 精華學家
- 改變現有的專業。: 放射科醫師 (人工智慧輔助診斷影像)、護士 (人工智慧輔助病患監控)
金融業務
在金融領域，AI 越來越多地被用於自動化投資決策和貸款篩選。例如，摩根大通推出了一套名為 COiN 的 AI 系統，大幅縮短了合約審核時間。
- 新創建的專業：人工智能交易員，金融科技產品經理
- 改變現有的專業。: 投資分析師 (以 AI 為基礎的分析支援)、貸款審查員 (以 AI 為基礎的信用評分)
制造業
在製造業中，人工智慧與機器人的結合，讓生產線完全自動化。例如，特斯拉的「Gigafactory」就擁有由 AI 控制的高度自動化系統。
- 新創建的專業: AI 機器人工程師、智慧工廠經理
- 改變現有的專業。：品質經理（AI 輔助缺陷偵測）、生產規劃者（AI 輔助需求預測與最佳化）
教育相關產業
在教育領域，以人工智能為基礎的個性化優化學習和教育資料分析正引起人們的關注。例如，Knewton 的自適應學習平台可根據每個學生的學習進度優化學習內容。
- 新創建的專業職務：AI 學習設計師、教育資料科學家
- 改變現有的專業。：教師 (以 AI 為基礎的輔導支援)、課程開發人員 (以 AI 為基礎的學習成效分析)
人工智能時代在勞動市場生存的職業策略。
由於人工智慧的興起，勞動市場正經歷重大的變化，個人要在職場上取得成功，策略性的方法是不可或缺的。以下是一些具體的策略，以及如何將這些策略付諸實行。
1. 多樣化技能和深化專業知識
重要的是要成為 T 型人才，即兼具廣博知識與深厚專業知識的人才。
實踐方法:
- 選擇一個主要專業，並深入學習相關知識與技能
- 同時，掌握 2-3 個相關領域的基本知識
- 例如，專精於資料科學，但也學習商業分析和 UX 設計的基本知識。
2. 持續學習與技能更新
跟上科技的演進，不斷吸收新知識和技能是非常重要的。
實踐方法:
- 制定年度學習計劃和每月學習目標
- 利用線上學習平台（Coursera、edX 等）修習最新課程
- 定期參加產業會議和研究小組，以掌握最新趨勢
3. 強化網路
人際網路對於拓展職涯機會和獲取新知識至關重要。
實踐方法:
- 積極使用 LinkedIn 等專業社交網站
- 參加產業活動和聚會，與同業和其他產業的人互動
- 活躍於線上社群（例如 GitHub、Stack Overflow）並與專家聯繫
4. 培養創業精神
隨著人工智慧的進步創造出新的商機，創業思維是一大利器。
實踐方法:
- 透過副業和自由職業活動經營小型企業的經驗
- 使用集資平台推出小型專案
- 參加創業研討會和加速器計劃
5. 強化創意與創新能力
隨著人工智慧取代例行性的工作，人類的創造力變得越來越重要。
實踐方法:
- 學習和實踐設計思維和創新方法（例如 SCAMPER 方法）
- 養成結合不同學科知識的習慣 (例如：科技 x 藝術、科學 x 哲學)。
- 定期舉行腦力激盪會議，以開發構思技巧
人工智能與人類的合作：成功案例與未來展望。
人工智能與人類可以共同創造前所未有的價值。下文將探討人工智慧與人類合作的成功範例，以及未來的可能性。
醫療照護領域的合作
案例: 由 Google DeepMind 開發的 AI 系統提高了放射科醫師檢測乳癌的診斷準確度：AI 容易遺漏的病例得到人類醫師的輔助，而 AI 則可偵測到人類容易遺漏的細微變化，提高整體診斷準確度。
未來展望。:
- 結合人工智能的初步篩檢與人類醫師的最終診斷已經成為規範。
- 結合病人基因資訊與人工智慧分析的個人化醫療發展。
金融領域的合作
案例：摩根大通已實施一套名為 COiN 的人工智能系統，以簡化商業貸款協議的文件審核流程，由人工智能對文件進行初步檢查，並由人工專家進行最終檢查，大幅減少工作時間的同時也提高了準確性。
未來展望。:
- 結合 AI 市場分析與人類交易者直覺的精密投資策略。
- 人工智能與人類稽核人員在詐欺偵測方面的合作，以建立更精密的監控系統。
創意領域的合作
案例：AIVA 是一款人工智能驅動的作曲工具，可在創作過程中支援作曲家：人工智能會產生基本旋律和和聲，然後由人類作曲家進行編輯和改進，形成原創作品。
未來展望。:
- 由人工智能產生創意，再由人類創作者進行挑選和完善，這種結合的方式越來越普遍。
- 在電影製作中，AI 情節草稿生成與人類編劇編輯之間的協作。
摘要：人工智能時代的生存之道
人工智能的興起當然會威脅到許多專業，但同時也創造了新的機會。為了渡過這個變革時期，我們必須
- 持續學習與適應能力：跟上科技的演進，不斷學習新技能是非常重要的。
- AI 讀寫能力與數位技能：許多工作場所都需要瞭解人工智慧的基本機制，並能夠加以運用。
- 提昇創造力和情商，只有人類才能做到。：開發人工智能無法模仿的獨特人類技能，是與眾不同的關鍵。
- 彈性的職涯設計與多元技能的學習發展多學科技能，而非依賴單一專業，有助於建立能適應變化的職業生活。
- 發展與 AI 合作的技能：有效利用人工智能並將其與人類能力結合以創造新價值的能力非常重要。
對於那些不畏懼變化、願意學習和適應的人來說，人工智能時代將是一個充滿機遇的時代。主動設計自己的職業生涯，現在就做好準備與 AI 共同發展，是通往未來成功的捷徑。
科技進步持續加速，不曾停歇。然而，人類的適應力與創造力也擁有無限的潛力，要在即將來臨的時代中存活下來，最大的武器不是對人工智慧時代的恐懼，而是利用人工智慧時代並與之共同成長的態度。
[參考資料]
- 麥肯錫全球研究院(2017)。 失去的工作，獲得的工作：自動化時代的勞動力轉型。
- 世界經濟論壇。 2020年就業前景報告。
- Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017)。 就業的未來：工作有多容易受電腦化影響？ 技術預測與社會變遷，114, 254-280。
- Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014)。 The second machine age: work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. WW Norton & Company.
- Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2018)。 人工智能、自動化與工作（No.w24196）。 美國國家經濟研究局。
