這幾年我出席不少科技論壇，最常被問到的問題是：「人工智能何時會取代我的工作？」。自ChatGPT出現以來，生成式AI的演進速度幾乎可以用光速形容。不過，當外界逐漸形成一套對就業衝擊的「既定劇本」時，美國國家經濟研究局（NBER）的一份研究報告卻打破了這種刻板印象，為AI與職場未來帶來新的思考角度。

這份研究找找來當前科技界最具代表性的三個大語言模型：OpenAI的ChatGPT-5、Google DeepMind的Gemini 2.5以及Anthropic的Claude 4.5。研究人員要求這三大模型針對不同職業的「自動化風險」進行評分。直覺上，這些AI模型吸收了龐大的全球知識體系，對同一問題的判斷應該不會相差太遠？但結果卻出人意表，三者之間的評估出現了顯著分歧，甚至對同一職位的未來命運得出截然不同的結論。連最先進的AI系統，對「誰會被取代」這件事，都沒有共識。

分歧反映了當前大語言模型（LLM）在語意推理上的侷限。雖然模型版本不斷更新，但對於「工作內容」與「核心能力」的拆解，不同廠商的算法存在顯著差異。以會計師或廣告經理為例，有模型認為數據處理佔比高，極易被自動化；亦有模型聚焦人際溝通、法律判斷與商業直覺，認為難以取代。這種高達四分之一的判斷落差，說明了即便在2026年，AI對人類複雜勞動市場的理解，依存明顯盲點。

以上分析有一個關鍵偏誤：

AI傾向將已高度工具化的行業（如金融分析、編碼開發）評為高風險，形成「數據迴音」，只反映現狀而非預測未來。

對政策制定者來說，這是一大警示。如果政府或機構盲目依賴單一AI模型的報告來制定人力資源政策、教育資源分配、甚至產業轉型方向，可能會因為偏差作出錯誤決策，甚至誤導年輕人的選科與職涯方向。

從全球層面看，高盛（Goldman Sachs）的數據顯示，美國每月約有2.5萬個職位因AI而消失，當中以初級職位及年輕勞動力受影響最深，形成「斷層危機」。如果初級工作都被自動化，未來的資深管理層的人才來源亦成疑。同時，新加坡、美國等發達經濟體正利用AI填補人口老化帶來的勞動力缺口，但發展中地區卻可能因而面臨更嚴峻的就業結構壓力。

但必須強調，「應用性」不等於「被取代」。微軟的研究指出，AI更像「副駕駛」（Copilot），協助翻譯員、作家或銷售人員處理重複工作，提升效率而非全面取代。當連AI都無法準確斷定哪些職位會消失，正反映人類工作的核心價值，仍在於跨領域的協作、情境理解與感性判斷，及面對不確定性的應變能力，這都是難以被程式完全複製。未來的關鍵是我們應如何提升「數碼素養」（Digital Literacy），學會與之協作，在變局中重新定位自身價值。

【財經專欄】技經四方．方保僑

於資訊、通訊、科技及電子消費品市場工作超過二十年，引入過不少新科技產品，並創辦多個業界組職，及為多個非牟利機構擔任委員提供專業意見。現任香港資訊科技商會榮譽會長、香港互動市務商會創會及榮譽會長、電子學習聯盟創辦人、世界資訊通訊與服務業聯盟董事、香港金融科技商會召集人、電訊事務管理局辦公室電訊規管事務咨詢委員會成員、運輸署智慧交通基金管理委員會委員、樂施會董事會成員、香港小童群益會資訊科技委員會委員、香港紅十字會資訊科技委員會成員等。

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