AI時代來臨！你的工作會被取代嗎？從白領到藍領的觀察與因應之道

各位多工人，你們今天還好嗎？

最近的 AI 熱潮導致什麼事情發生了？

最近看新聞，微軟分析 2024 年 1 至 9 月期間，用戶與旗下人工智能產品的對話，揭示哪些工作容易被取代。而在近期，一家負責協助企業執行「客戶關係管理」的公司 —— Salesforce CEO Marc Benioff 於 2025 年 8 月 31 日的「Logan Bartlett Show」播客中透露，公司已將客服支援人員從 9,000 人減少至 5,000 人，裁減約 4,000 名員工。把這個研究變成已經發生的現實。

大叔我是在 2008 年出社會，雖然在傳統產業居多，不過也算是白領和藍領的工作都做過。這邊就我的自身經驗，跟各位多工人分享我對於「人工智能取代人類工作」這件事情的看法。

首先，我們不要看哪些工作項目，而是看哪些工作特性容易被 AI 取代。這樣思考的好處是，比較不容易因為自己的工作在和不在這個名單當中而感覺焦慮。

工作內容與AI的重疊性高的具體工作內容

重疊部分集中在：

• 資訊搜尋與整理
• 文件與報告撰寫
• 客戶溝通及服務
• 翻譯及語言處理
• 數據分析與技術文件撰寫
• 教學輔助與建議諮詢

看上述的這些工作項目，我其實認為這些事情從網際網路普及之後（精確一點來說，應該是 ADSL 的時代以後）就發生了。那大約是 2000 年前後，許多需要查找資料的課堂作業，大多都是從網路文章或維基百科上面複製剪貼而來的。最偷懶的同學，一點自己的想法都沒有，直接整篇文章複製就交出去的。而這個工作，從人工複製貼上，變成程式自動複製貼上，我倒覺得沒有什麼好奇怪的。

為什麼還有 5,000 人沒被裁員？

可是同樣的工作項目再進一步思考，哪些內容生成式 AI 做不到的呢？就是「網路上找不到直接答案的問題」。

就文章開頭提到 Saleforce 的案例來說，我是在 perplexity 的焦點新聞當中看到的。可是新聞標題只有揭露哪間公司？裁了多少人？內文才帶到了該公司的 CEO 為什麼做這個決定。

所以，人類和 AI 最大的區別在這裡，「你要保持好奇，不要只看標題」。AI 可以幫你整理某一個事件的概梗，或是某一項專業領域的基礎知識，可是你要從這些整理過的資訊當中，理解自己還有哪些事情不太清楚或是不甚理解，再進一步追問下去。

我在這則新聞之下，追問了三個問題「這則訊息是什麼時候在哪裡揭露的？」「該公司的主要業務是什麼？」「裁員的對象的工作職務是什麼？」這三個問題，主要是我想確認來源的正確性，以及新聞當中沒有詳述的細節。

可是，我不清楚客服的外包公司的業務分工，要怎麼去理解或想像這件事情是用什麼方式在發生的呢？就在這時，我接到銀行的電話行銷來電，是智能語音系統。如果沒有資金需求，跟它確認完身份，說過「不需要」之後它就會禮貌地結束對話，不會像過去有些電話行銷專員會硬要推銷，我個人遇過最「盧」的是電話推銷保險的。我猜，如果你需要它進一步說明，智能語音應該會說：「立即為您轉接服務人員，請稍候。」我是這樣去想像和推敲新聞的客服公司為什麼還有 5,000 人不需要裁員，和沒辦法裁員。

從熱炒店外場人員給我的啟示

朋友中有許多自己創業做餐飲的，身邊有一些自己創業的朋友的好處是可以聽到許多故事，當然也有關於奧客的鬼故事。

有一次，和這些朋友聊到，餐飲業的外場人員好像正在快速地被掃條碼點餐和送餐機器人取代，未來餐飲業會不會人力需求越來越低？

朋友想了一下我的問題，跟我舉了一個反例。場景是在他朋友的熱炒店。也是同樣創業的朋友引進掃碼點餐的系統之後，省了外場人員的人事成本，也省了很多情緒勞動，於是推薦這位熱炒店的朋友也引進這套系統。

沒想到，這位熱炒店老闆竟然說：「試過了，我熱炒店這樣不划算。」

我朋友很驚訝：「怎麼會？熱炒店的外場人員不是也滿吃重的嗎？」

熱炒店老闆解釋：「掃碼點餐，客人就坐下來，點完自己要吃的東西，按下送出，廚房出餐，整個服務就結束了。但是，在沒有外場人員的引導之下，客人容易點太少或點太多。點太少他們可能會加點，但也有可能直接去吃別的東西；點太多吃不完，增加了後場清潔的負擔和廚餘的處理量。

一個好的外場，他會看客人的人數，協助增加或減少菜色，也會幫忙推薦店裡的特色（利潤好的那種），或是順便帶瓶飲料。偶而招待一點小菜還可以增加回頭客的機率。他一個人每個月增加的營收，差不多是他薪水的 5 倍，等於我店裡每個月多十幾萬的營業額。

你說，我要省那三萬多塊的薪水弄掃碼點餐，然後每個月少十幾萬的營收嗎？」

就上面這個小故事來說，不要說熱炒店，各行各業優秀的業務人員都是許多業主積極聘用的人才。人工智能或自動化的流程，大部分都是取代重複性高，效益較差的工作項目。

回到我們聊到關於人工智能取代人類的這件事情，這邊先暫時做一個小結：「在人工智能與自動化設備大量取代人力的時代，應該思考如何把人類的勞動力投入更關鍵且更有效益的工作項目當中。」

藍領工作會是下個世代的鐵飯碗嗎？

在微軟公佈的分析結果當中，認為藍領工作被人工智能取代的機率是比較低的。

微軟分結果認為不容易被AI取代的工作的特性，主要為需高度體力勞動、實務技能、現場操作或人際互動密集的藍領及部分醫療職業：

• 抽血醫檢師
• 護理師及護理助理
• 船舶工程師
• 輪胎修理工
• 洗碗工、按摩師、屋頂維修工、女傭和家事清潔工
• 疏浚機操作員、水處理廠操作者、橋樑與閘門管理員、機械模具師等

然後以台灣來說，上述的這些工作項目有部份也是目前缺工情況相對嚴重的工種。再進一步思考，這些工作是沒辦法被人工智能和人型機器人取代嗎？

接下來就從我自身的經歷來聊一聊我做過的工作可能會如何被人工智能、自動化設備、人型機器人取代吧。

我之前的白領工作幾乎可以被取代了

我之前其中一份工作是幫石材加工產業的業者申請政府補助。就這份工作本身來說，現在的生成式 AI 幾乎可以取代將近 80% 以上的工作內容。因為它和 AI 有高度的重疊性，主要是「資料搜尋與整理」、「文件與報告撰寫」、「數據分析與技術文件撰寫」，甚至連執行過程當中，遇到無法解決或是研究不詳實而瞎掰亂寫的「幻覺」，生成式 AI 也一併做到了。

而我認識的朋友當中，有幾位甚至不需要透過輔導單位，早早就自己寫補助案的計畫書，現在則透過生成式 AI 幫助自己省下大量的文書時間。

既然如此，這類工作仍然需要人力的部份是什麼呢？首先，理解業者遭遇的瓶頸與經營現況，多業者、跨領域協作⋯⋯這兩個部份需要人實際去和業者建立關係，並且進行討論及溝通。也就是前面提到 AI 難以取代的「人際互動密集」的工作區塊。

可是，你有這樣的技能就能安然的吃這行飯嗎？很可惜，這類白領工作也因為「人際互動密集」所以辦公室間的明爭暗鬥特別多。許多人都是那種「內鬥內行，外鬥外行，不鬥不行」的奇葩。許多的職場鬼故事，也特別容易發生在這類「人際互動密集」的職業類型。文書作業的實體產出被生成式 AI 取代的越多，同事間人際互動的情緒勞動也隨之增加。主要原因是就工作成果來說，對於個人能力優劣的鑑別度會越來越差。

順帶一提，我就是覺得情緒勞動的部份和收入不成正比，所以才決定轉換到藍領工作當技術工。

再則是因為生成式 AI 降低了申請政府補助相關文書作業的學習門檻，所以在少子化及缺工的現象還沒真正燒到這類職務的時候，這些單位用人傾向大量消耗新鮮的肝。基層或中階主管，大部份都額外培養了「農業專長」，堪稱「成果收割機」。不自己跑廠商，也不自己找案源，壓榨部屬、收割部屬的成果都已經算是有良心的。有些甚至把外部單位和自己沒有半毛錢關係的成果也寫進提案簡報和成果報告當中，抱著「外部委員不知道實際地方現況」的僥倖心態。

很有趣的是，就算這些人在實務能力上早早就可以被生成式 AI 取代，可是我幾乎可以確定，近二十年這些管理能力、決策品質低劣的基層或中階管理職務，仍然不會被 AI 取代，仰仗的也是他們工作中需要大量「人際互動密集」的緣故（不過是相對不道德的面向）。

這邊不是說你未來要變得熟捻於許多職場「檯面下」的互動才能不被 AI 取代，畢竟這種「有毒職場」的養成需要一些特殊條件才能成立，以後有機會再提另外寫一篇談這個事情。這邊只是提出了生成式 AI 在應用上普及的過程當中，對於人類職場可能帶來的風險。

從傳統產業看「無人工廠」的可能性

雖然新聞媒體報導的頻率很高，在網路上搜尋「AI取代的工作」，無論是新聞媒體或自媒體領域都有很多討論。可是你可能很少看到身邊工科（特別是土木、機械、電機這幾種類科）的朋友討論這件事情。一方面是沒這麼容易，另一方面是「機械力取代人力」是從十八世紀第一次工業革命以來，兩百多年一直在持續發生的事情。對於部份理工科的人來說，一件從 1740 年到現在已經發生 285 年的事情，到底有什麼好討論的。

大概在 2016 年左右，政府推行「工業4.0」的政策。對傳統的工廠來說，這個政策的目標是希望在工廠既有的自動控制設備上，加上物聯網和遠端監控的技術。當時許多學校推銷了一個願景，跟一些老闆說：「以後起床不用進工廠，平板打開就可以知道現場的生產狀況，老闆應該要把時間用在做更重要的決策。」

當時有北部的科技大學和花蓮這邊某家資本比較充足的業者合作。揚言要替業者打造石材加工的「生產戰情中心」。就我所知，這個計畫後來應該是不了了之或者是沒辦法做到很澈底。因為傳統的工廠，有不同時期的加工設備，有手動的、PLC 控制的，那幾年石材業才少數引進幾台數位控制的 CNC 和鑽石多索鋸。所以，事情不是政策決定者和學者想的那樣，利用感測器或是連接埠把生產資訊抓出來放上雲端就好了。要真正把他們畫的大餅做出來，會遇到很多不同類型設備介面銜接的問題，以及大量設備改造的需求。光是這些加裝感測器及設備改造的預算，再加上那個「戰情中心」的建置，可能十年都沒辦法回收這個成本。然而，現實一般工廠投資對於成本回收的期待是幾年回收呢？一般是三年到五年。

自動化設備至今仍未真正普及

其實在傳統產業的自動化設備並不如大家想像中的普及，並不完全是業者不願意投資，而是自動化設備能在生產線上運作順利，需要一些前提條件先成立。

首先是這個產業聚落的規模和地理位置。地理位置太遠（像花蓮的石材加工），產業規模不夠大，很難吸引設備商設立維修服務據點（包含維修技師和備品零件供應），維修量能和處理時程，對於生產線投資設備是一個重要的考量點。

當時我認識一些老闆，不是沒有錢或不願意投資義大利和德國的石材加工設備，而是這些設備商在亞洲都沒有服務據點。如果發生故障，可能要承擔產線停擺最少一星期以上的風險。

後來有個老闆買了一台義大利的 CNC ，原因是因為他們在中國有維修服務據點。不過這算是少數案例，看到更多的是購買中國「透過逆向工程，自主研發」的設備。

一定有些人會覺得很奇怪，台灣工具機不是做得很好嗎？怎麼不買台灣的設備呢？這和加工的材質和加工環境有關係。天然石材是一種不均質的硬脆材料，再加上加工環境的粉塵和水分很多，市場規模有沒有大到吸引台灣廠商開發專用機的情況下，台灣是很少有工具機廠商製作石材加工的專用機。再加上早期做石材加工設備的廠商大多都有在中國投資，那邊的市場比台灣大得多，所以台灣的石材加工業者購買中國產製的設備就越來越常見。

再來是人才庫的問題。業者引進了自動化設備，假設是 CNC，你在找繪製平面拆件圖的工程師都不太容易的人力資源市場，要找一個能 3D 建模並且轉成 CNC 加工程式碼的人就更不容易了。即便有這樣的人才，他可能也寧可去新北、新竹、台中、高雄⋯⋯這些城市，有更好的發展機會和薪資。

所以，在傳統產業來說，維修量能、加工環境、人才庫⋯⋯這三個條件是許多地方或產業遲遲無法將生產自動化、工廠無人化的原因。

我現在的藍領工作會不會被取代？

我現在的工作主要是維修柴油列車的引擎。就微軟揭示的研究結果，以及維修工作難以自動化這兩個條件，這份工作應該很難被 AI 取代。不過，就我的推論來說，答案是：「成本划算的時候就會。」

現在人型機器人的技術也同步在積極發展，不過目前看起來只能在乾淨的工廠裡進行生產組裝作業。目前新品的流水線生產這類工作，機械手臂的功能和市占算是成熟且普遍了，人型機器人這種因應彈性製程的科技相對不划算。

和傳統工廠的自動化設備一樣，雖然人型機器人就是為了解決固定生產流水線以外的生產場景，但是目前似乎在極限環境（高溫、潮濕、粉塵）的作業環境當中仍然無法作業。否則，我對於人型機器人進行缺氧環境的作業空間（例如工廠的沉澱池和桶槽）進行檢修作業是有期待的。

如果以我的工作來說，有大約三分之一的作業時間是在車下作業，人型機器人可能可以在某些人類難以施力角度保持出力，但是車下的作業環境，特別是引擎週遭，有許多粉塵還有粉塵和油汽混合的油泥。我認為剛引進的時候，很有可能一個機器人作業，後面要有兩個人跟著，機器人發生故障時，要想辦法把它從車下拉出來。如果你看過機械手臂在粉塵多的作業環境，為了防塵要包成什麼樣子，你大概可以想像如果是人型機器人的話，那個畫面有多荒謬。

換成前面說到的缺氧作業環境也是一樣，如果機器人在缺氧環境故障，誰要負責去回收？那個負責去做故障排除或回收設備的人，需不需要特殊訓練？時薪會不會很高？

既然說到時薪，假設前面提到關於維修量能、極限作業環境、對應的人才庫這些條件都能解決。大概多少成本人型機器人會大量取代非流水線的藍領工作呢？

以我現在的薪資來說，堪堪超過 2024年 41 歲台灣男性的經常性薪資中位數（39,922）。我認為，只要人型機器人的購置成本低於該年度經常性薪資中位數的六倍以下，並且平均可以每天可以工作超過16個小時，維修成本（包含停工時間的損失）低於購置成本的 10%，相當於一個人型機器人可以產生四個人力的效益，屆時人型機器人就會大量取代現階段無法取代的藍領工作。換句話說，人型機器人取代人力的速度會隨著購置及維修的成本下降而遞增。

人工智能、人型機器人大量取代人類的工作，什麼時候會發生？

悲觀地來說，這件事情正在發生。但是，這件事情的進度條已經推到 70% 還是 80% 了嗎？我認為可能還卡在 1X% 不到 20%，而這個推估可能都還算樂觀了。

這取決於你對於「大量取代人類工作」當中的「大量」的定義是多少？就像大叔前面舉的例子，自動化設備已經發展得這麼成熟，也沒有你隨便走進一間工業區的工廠，裡面全都是機械手臂和自動化設備在作業。

從 2010 年行政院為因應產業變遷趨勢，召開了智慧自動化產業科技策略會議，並由政府及業界積極推動無人工廠相關技術與發展。當時鴻海與台積電也相繼表示將投入無人工廠的設計與建設。寫這篇文章的 2025 年，無人工廠實際有幾間已經投入生產了？在全世界的製造業當中，無人工廠的佔比真的已經高到我們無法忽視了嗎？

所以，悲觀地說，人工智能和人型機器人大量取代人類的工作，這件事情正在發生。但是樂觀來說，對於大部份的工作者而言，還有時間可以準備和因應。

被取代的未來會怎麼樣？

當然，如果到了連藍領工作都被機器人取代的時候，社會結構也許會出現劇烈的變化。政治哲學家范·帕里斯（Philippe Van Parijs）提出「無條件基本收入」的社會，主張隨著自動化和機器取代人類工作，加上生產力極大提升，人類未來有可能不需要工作，卻依然能有基本收入保障生活可能會到來。

不過我是對此保持懷疑，隨著科技的進步，台灣人的工時有越來越短嗎？可能我待過的職場都滿毒的（無論是職場文化或工作環境），所以我體感上沒有變化。如果以統計來說，台灣全職受僱者的工時是低於日本和南韓，那也是因為亞洲實在太變態，不是台灣的職場環境特別幸福。如果從悲觀的角度來看，人工智慧普及的未來也許像《銀翼殺手》或是《CyberPunk 2077》一樣也說不定。

不過我認同歷史學家哈拉瑞（Yuval Noah Harari）的看法，他認為未來工作變少是趨勢，人類需要找到不靠傳統工作維生的方法。

人工智能時代人類需要的能力

首先必需澄清的是，我認為人工智能是工具，甚至有些應用場景是我期待看到的。例如作業用的外骨骼，最好可以加掛穿戴式的機械手臂，可以協助我在維修時，幫忙搬零件、遞工具、暫時性固定零件位置。除了增加效率，也可以減少維修的技術人員手部受傷的機率。

如果我有這種期待，就不難推想未來人工智能的工具和應用領域會越來越多。那我們要如何在未來，找到「不靠傳統工作維生的方法」呢？

最重要的是保持好奇心，多問「為什麼？」

首先，我覺得最重要的是「好奇心」。

好奇心是人類向未知探索的原動力，也因為朝向未知探索，人類才能創造出資料庫以外的可能性。所以我很喜歡《機動戰士鋼彈UC》當中形容獨角獸鋼彈是「可能性的野獸」，只是我認為這更適合形容人類，而不是鋼彈。不要問我如果人工智能也有好奇心會怎麼樣？一方面我不敢想，另一方面我覺得大部分的人類不會想要看到那一天到來。

創意就像鍊金術

第二項能力和「可能性」有關，就是「創意」。

可是，「創意」是什麼？相關談到 AI 取代人類工作的報導，也會有學者出來說：「未來和創意相關的工作不容易被 AI 取代。」卻很少人能好好地解釋創意是什麼？要如何產生？

這邊先提出我自己的理解，也許未來有人可以提出更好的看法。

首先，我對創意的定義是：「更有效率或更有效益滿足需求的執行方式。」這樣定義的原因是，無論任何需求，要更有效率或更有效益地去滿足它，勢必要有「創意」參與其中。所以我選擇用創意作為必要條件的方式去定義它。

接下來是關於創意的另一個重點：「創意的產生過程是什麼？」我認為創意的產生過程和鍊金術很像。

在漫畫《鋼之鍊金術士》的故事中，鍊金術的過程是「理解、分解、再構築」。我認為創意的過程是「理解、拆分、翻轉、重組」四個步驟。

這個過程是如何進行呢？這邊就先簡單說明一下。你要先對於事物有充分的理解，才能將它拆解到你知識可及的最小單位；然後將這些最小單位當成一個個零件，嘗試去改變或逆轉它的功能；最後將它和其他來自不同領域或事物的零件做重組，最後才能達到「更有效率和更有效益滿足需求」的目的。

對我來說，這個過程很像玩樂高積木，或是改造鋼彈模型，它應該是即便失敗也充滿樂趣的過程。

把想法變成現實 —— 執行力

我認為一個人光有好奇心和創意，卻沒有執行力是不行的。我認為要把想法變成現實才能改變自己的生活，甚至改變社會。

還有一個主要的原因和這篇文章的主題有關，就是目前 AI 難以取代的工作都是「技能型」的工作。像前面提到的醫檢師、護理師、船舶工程師、機械模具工程師⋯⋯都是技能型的工作。提到船舶和機械，正好聊到我的本行，不得不說台灣太多工程師沒有自己加工的經驗，都以為工程師只負責在電腦前把東西設計（3D建模、展開工作圖）出來就好，時常弄出很難組裝和很難維修的設計。

這邊穿插一個個故事，我老爹以前參與過雪隧的工程，當時被派去西雅圖一個多月，主要目的是為了接那個被暱稱為「大約翰」的全斷面隧道挖掘機回來。當時他寄越洋信回來，跟我們說他在美國看到碩士自己在操作車床，製作測試用的零件。不像台灣的許多工程師老是一副高高在上的姿態。甚至設備到了台灣，美國的工程師也常和他們這些學歷只有高工畢業的師傅在現場做故障排除。至於為什麼台灣被稱為「工程師」的階層，有許多自己動手的能力都偏低？這個有機會以後用另一篇文章展開來講，這邊就先知道有這個現象就好了。

理工科領域除了重新重視技職教育之外，一般人要怎麼培養實作的能力呢？其實也很簡單，就是多培養居家 DIY 的能力，如果工具不是太特殊和太貴，就盡量自己動手。現在 Youtube 真的很方便，換洗臉槽水管、修馬桶、用 IKEA 傢俱改造房間，都有很多可以參考的影片。另外一個理由，是因為現在這些領域越來越缺工，如果是小小的居家維修，有可能叫不到師傅到宅服務，要不然就是單價很高，就算材料很便宜，可是師傅的時薪太高了，而且未來只會越來越高。

如果你對於這種 DIY 的部份真的很沒辦法，烹飪和烘焙也是一個很好培養執行力的方式。總之，能動手做的事情那麼多，一定可以找到你有興趣的那一種。重點是，這個執行的過程它能不能讓你把想像變成實際的成果？然後最好可以做到想像和成果相差不遠的程度，避免規劃的很美好，現實卻做不到的情況發生。

面對變化快速的未來

這篇文章很長，我寫到這裡以及超過 8,000字了。謝謝你看到這裡，差不多是該做個總結的時候了。

近期提到 AI 取代人類的工作，大部分的新聞標題都是類似「未來 10 年可能被 AI 取代的工作」，可能有些人會因此感到焦慮。不過如果考慮「機械力取代人力」這個大標題，實際上從第一次工業革命以來就一直在發生。我們只要理解，這個趨勢是必然的，要關注的是自己在有限的時間内能如何準備和因應，就不必太過焦慮。舉個比較極端的例子，假設你的工作在未來十年確定會被 AI 取代，可是你還有五年就要退休了，你該擔心的是 AI 取代人類工作的事情嗎？

但是，科技確實帶來許多社會的變化，而且隨著技術迭代更新的速度越來越快，社會變化的速度也越來越快。我們目前需要積極培養的能力也許是面對科技帶來的社會及主流價值變化的適應能力。有了情緒上的適應能力，我們才能進一步釐清自己在這個社會上能展現好奇心、創意、技能的位置在哪裡。

最後，再一次謝謝各位多工人看到最後，希望你明天會比今天更好。