「冰山指數」（Iceberg Index）是麻省理工學院（MIT）與美國橡樹嶺國家實驗室（ORNL）於 2024 年底至 2025 年初發布的一項最新關鍵指標。
這個指數的核心概念在於揭示「目前大眾看到的 AI 裁員潮，只是問題的冰山一角」，真正的衝擊隱藏在水面之下，且尚未完全爆發。
1. 何謂「冰山指數」？（The Metaphor）
研究團隊將美國勞動市場比喻為一座冰山，用來區分「顯性風險」與「隱性風險」：
- 冰山一角（The Tip, 顯性）：數值： 僅佔總薪資規模的 2.2%（約 2,110 億美元）。內容： 這是大眾目前在新聞上看到的——矽谷科技公司的裁員、軟體工程師的縮編、科技業的重組。
大眾往往以為這就是 AI 衝擊的全部。 - 冰山主體（The Submerged Part, 隱性）：數值： 高達總薪資規模的 11.7%（約 1.2 兆美元）。
- 內容： 這是「冰山指數」真正要警示的部分。
這 11.7% 代表那些「技術上已可完全被 AI 取代，但尚未大規模發生*的工作。 - 族群： 分布在各行各業（不只是科技業）的行政、財務、物流、人資與合規審查人員。
2. 它是如何計算出來的？（Digital Twin 技術）
這不是傳統的問卷調查，而是透過高科技模擬：
- 數位孿生（Digital Twin）： 研究團隊建立了一個包含 1.51 億個「AI 代理人」的模型，模擬每一位美國勞工。
- 技能對接： 他們將這些勞工的技能（基於 O*NET 資料庫，涵蓋 32,000 種技能）與現有 AI 工具（如 ChatGPT、Claude 等 Agent 能力）進行一一對接。
- 判定標準： 如果 AI 能以更低的成本完成該職位 50% 以上的核心任務，該職位就被計入「冰山指數」的風險區。
3. 「冰山指數」顛覆了哪兩個舊觀念？
舊觀念 A：「AI 只會衝擊矽谷和科技重鎮」
- 冰山發現： 錯。
冰山指數顯示，AI 的隱性衝擊均勻分布在美國各地，包括傳統的工業區（鐵鏽地帶）。 - 原因： 一家位於俄亥俄州的傳統製造工廠，雖然不需要大量軟體工程師，但它的辦公室裡坐滿了採購專員、會計、行政助理和庫存管理員。
這些「後勤白領」正是冰山指數中風險最高的一群。
舊觀念 B：「學會用 AI 就不會被取代」
- 冰山發現： 對於某些職位，AI 不是輔助（Copilot），而是替代（Autopilot）。
- 警示： 指數特別點名「例行性認知工作」（Routine Cognitive Tasks）。
- 例如：整理發票、安排會議、篩選履歷。
這些工作一旦被 AI Agent 接管，就不再需要人類介入，因此不存在「人機協作」的空間，而是直接消失。
該指數對個人的意義
「冰山指數」告訴我們：不要因為你不在科技業、不會寫程式就覺得安全。
如果你從事的是「維持公司運作的標準化流程」（如報表製作、流程審核、排程調度），你正處於那 11.7% 的水面之下。
雖然現在水面還算平靜（企業還在測試導入），但根據此指數，技術條件已成熟，替代隨時可能發生。
建議下一步： 檢視您的工作內容，有多少比例屬於「標準化流程」？
試著從「執行流程的人」轉變為「優化流程」或「處理例外狀況」的人。
且根據麻省理工學院（MIT）與相關研究機構（如 Oak Ridge National Laboratory）在 2024 年底至 2025 年發布的最新研究（如「冰山指數」Iceberg Index），這份研究點名的「最危險」白領職業並非大眾普遍認為的程式設計師，而是中階管理人員（Middle Managers）以及從事行政、財務、人資（HR）與物流協調的白領工作者。
以下是該研究的詳細發現與分析：
1. 被點名的最危險族群：中階管理與行政協調者
研究指出，雖然程式設計師的工作受 AI 影響很大，但更多是「生產力提升」或工作性質轉變；相比之下，中階主管和後勤行政人員面臨的是更直接的「取代」風險。
- 中階主管（The Shrinking Middle）： 傳統上，中階主管的價值在於「協調」、「監督」與「彙報」。
MIT 的研究發現，AI 代理（AI Agents）現在能更高效地完成排程、數據匯總、進度追蹤和報告撰寫。這導致企業開始「扁平化」，直接由高層透過 AI 儀表板管理基層，不再需要中間一層「傳話」的主管。 - 具體受災領域： 研究特別點名了金融（Finance）、醫療行政（Healthcare Administration）、人資（HR）與物流（Logistics）領域中的例行性白領工作。這些工作涉及大量的文書處理、合規檢查和流程協調，而這些正是目前 AI 最擅長的。
2. 為何不是程式設計師？（Visibility vs. Hidden Risk）
- 程式設計師（顯性影響）： 雖然 AI 能寫程式，但研究發現 AI 目前更多是作為輔助工具（Copilot），讓資深工程師效率更高。且軟體需求無上限，程式碼生成變快反而可能創造更多專案需求。
- 白領後勤（隱性風險）： MIT 的「冰山指數」顯示，美國經濟中有高達 11.7% 的工作任務（相當於每年 1.2 兆美元的薪資規模）在經濟效益上已經可以被 AI 取代。
這部分巨大的「隱性風險」主要集中在上述的行政與管理職位，而非技術開發職位。
這些工作往往被視為企業的「官僚成本」，一旦 AI 能以更低成本完成，企業裁減的動力極強。
3. 研究核心數據與發現
- 11.7% 的替代率： 研究模型顯示，現有的 AI 技術在成本效益上已經可以取代約 11.7% 的美國勞動力任務。
- 「黏著劑」工作消失： 過去企業運作需要大量人類作為「黏著劑」（Glue）來串接不同部門
（例如：人資協調面試、財務核對報表、物流追蹤訂單）。
現在，這些「黏著劑」工作正迅速被自動化系統接管。
總結
MIT 的新研究顛覆了「學寫程式也會被取代」的單一焦慮，它指出「處理資訊流、負責協調與監督」的角色才是最危險的。
最危險的特徵是： 你的工作內容若是「將 A 的資訊整理後傳遞給 B」，或者「監督 C 是否完成了工作」，那麼你比寫程式的工程師更容易被 AI 取代。
