【吳雅詩專欄】AI不是取代工作 而是重寫工作 新畢業生職位必減少 勿相信船到橋頭自然直

在醫療領域工作多年，我見證科技如何逐步改變臨床決策、診斷流程，乃至醫患互動。每當新技術出現，社會總伴隨兩種聲音：一是對「工作被取代」的焦慮，二是「終究只是工具升級」的安慰。上世紀80年代電腦普及時亦然。最終，電腦成為提升效率的助手，並催生大量新職位。然而，若以同一邏輯看待今日的人工智能（AI），恐怕會低估其對就業結構的深層衝擊。

要理解這一點，關鍵在於本質差異。電腦是被動工具，依賴人類輸入明確指令運作，延伸的是「手」；AI，尤其是生成式AI，已具備分析、判斷與生成能力，即使目標模糊，亦能自行完成任務。它不但能模仿人類邏輯，亦展現一定創造力，延伸的更像是「腦」。在醫療應用中，AI不再只是輸入數據或整理報告，而是開始參與影像判讀、風險評估，甚至提供初步診斷建議。

正因如此，「人機協作」的模式正出現轉變。過去10人配合10部電腦可創造百倍價值；如今，一人運用AI，已可能完成過去數十人甚至百人的工作量。這已不只是工具升級，而是人力需求的重塑。在醫療以外，從自動駕駛到餐飲、客服及程式開發，AI正滲透不同層級與工種，重構整體職業結構。

這種變化並非單純的「新舊工種交替」，而是結構性的再分配。雖然AI會創造新職位，但這些職位往往具較高的專業門檻，未必能吸納原有從事基礎或重複性工作的群體，轉型亦難以一蹴而就。

更值得關注的是，這場變革正與經濟周期重疊，令初級職位持續收縮，新畢業生的入門門檻無形提高。當職業階梯的起點變得稀缺，整體流動性亦隨之受阻。面對這樣的現實，單靠學歷已難以確保穩定前景。對年輕人而言，調整心態比追逐「理想職位」更為重要。與其等待一份完美的全職工作，不如從兼職、自由工作或前線崗位起步，重點在於累積經驗與提升適應力。在醫療訓練中，我們強調判斷源於經驗沉澱，這在AI時代同樣適用。

同時，我們亦須清醒認知，AI的進化不可逆轉，唯有主動適應，方能與時並進。除了掌握AI應用，如精準下達指令、評估其回應質素，更重要的是培養其難以取代的能力，包括真誠的人際溝通、高度同理心、以人為本的服務精神，以及靈活而周全的判斷力。在AI時代，這些具有人性溫度、能處理複雜關係的能力，反而愈發珍貴。

AI的出現，不只是工具升級，而是對工作本質的重寫。我們不能再抱「船到橋頭自然直」的心態，而應保持警覺，主動調整方向。在掌握技術的同時，保留人性的深度與溫度，方能在這場不可逆轉的轉型中，找到自己的位置。

吳雅詩

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