隨著聊天機器人ChatGPT的爆紅，關於人工智慧的話題在各領域皆掀起一陣討論的風潮。享受人工智慧帶來的便利的同時，你是否仔細思考過，人工智慧背後的運作呢？又是否好奇過，還有哪些是AI做不到的？又有哪些工作會被AI取代而走入歷史呢？
隨著科技進步，AI能夠替我們做的只會越來越多，那麼我們剩下什麼呢？其實從AI能夠做的事中，能發現其規律：AI似乎無法做到靈活性較高、較需富有創造力的工作。
AI無法掌握的能力
1. 創造力
AI不具備創造、構思以及戰略性規劃的能力。儘管AI非常擅長針對單一領域的任務進行優化，使目標函數達到最優值，但它無法選擇自己的目標，無法跨領域構思，無法進行創造性的思考，也難以具備那些對人類而言不言自明的常識。
2. 同理心
AI沒有「同情」「關愛」之類的「感同身受」的感覺，無法在情感方面實現與人類的真正互動，無法給他人關懷。
3. 靈巧性
AI和機器人技術無法完成一些精確而複雜的體力工作，如靈巧的手眼協作。此外，AI還難以很好地應對未知的或非結構化的空間，並在其中執行工作任務，尤其是它觀察不到的空間。
「高枕無憂」的十種工作：在AI面前你的工作很能打
1. 心理醫生
心理醫生、社工和婚姻諮詢師這些職業都需要極強的溝通技巧、共情能力以及獲取客戶信任的能力。這些恰好是AI的弱項。此外，隨著時代變遷、不平等加劇以及AI取代人類工作，對這些服務的需求很可能會增加。
2. 治療師（職業治療、物理治療、按摩）
靈巧度是AI面臨的挑戰之一。在物理治療中（或者脊椎矯正、按摩治療），治療師施加的壓力是很微妙的，同時還要留意病人身體的細微變化。此外，AI在這類工作中面臨的挑戰還包含個性化護理、對於客戶受創後的悉心處理以及面對面互動。這些都使得AI在短期內無法勝任這項工作。
3. 醫療護理人員
由於收入的增加、福利的健全、AI推動的護理成本降低以及人口老齡化，我們的社會將產生更多的護理需求，醫療保健領域將有長足增長。這些因素將促進人機共存醫療保健環境的形成。在這種環境下，AI將接手醫療行業內的分析性工作，而醫療護理工作將更多轉向關懷、陪伴、支持和鼓勵方面。
4. AI研究員和工程師
AI的發展勢必會帶來AI崗位的猛增。據高德納諮詢公司估計，未來幾年內，AI創造的工作會超過被其取代的工作數量。不過，要記住的是，隨著AI工具的精進，ChatGPT開始能寫程序，AI 行業內的一些入門級工作也會隨之自動化。AI從業者需要緊跟這些變化，就像軟件工程師們以前不得不學習滙編語言、高級語言、面相對象編程、移動編程，現在不得不學習AI編程一樣。
5. 作家
講原創型的故事是創造力的最高體現形式之一，也是AI的弱項所在。作家們要想像、創造並耗費心力寫出具有風格和美感的作品。尤其是那些偉大的虛構類作品，需要具備獨到的見解、有趣的人物、引人入勝的情節以及詩意的語言。所有這些都是很難被複製的。在可見的未來，最好的書籍、電影和舞台劇本依然將由人類的創作靈魂操刀。
6. 老師
ChatGPT已經引發了教育界的擔憂，我更認為老師的任務絕對不僅僅是重複性地傳遞標準化的知識，在人工智能時代，AI將成為老師們和教育行業的左膀右臂。它會基於每位學生的能力、學習進展、習慣和性格而制定出專屬課程。屆時，教育者們將更多地幫助每位學生發掘自己的理想，著重培養他們的自學能力，並以良師益友的身分教會他們如何與他人互動、獲取他人的信任。因此，人文關懷型教師的崗位將大大增加。
7. 刑事辯護律師
頂尖律師們大可不必擔心會丟了工作。從跨領域推理，到獲得客戶的信任，再到長年和法官們打交道、說服陪審團，他們的工作完美地結合了複雜性、策略性以及人際互動，這些都是AI力所不能及的。不過，在文件審查、分析和推介等準備工作方面，AI的表現將遠超人類。此外，律師助理負責的很多工作會逐漸被AI取代，其中包括證據開示、訂立合同、處理小型索賠和停車案件等。
8. 計算機工程師
麥肯錫報告顯示，到2030年，高薪工程類工作（計算機科學家、工程師、IT管理員、IT工作者、技術諮詢等）將激增2000萬個，全球總數將高達5000萬個。不過，這類工作要求從業者必須緊跟科技發展，涉足尚未被科技自動化的領域。
9. 科學家
科學家是將人類創造力發揮到極致的行業。AI只能基於人類設定的目標，對科學活動進行優化。不過，AI雖不可能取代科學家，卻可以為科學家所用。例如，英矽智能等「AI＋製藥」公司，正在用AI賦能新藥開發的能力：在藥品研發中，AI可用於篩選「老藥新用」策略，或幫助開發有治療潛力的新藥，供科學家參考。AlphaFold2解答了蛋白質折疊的生物難題，為世人展示AI有望助力基礎科學突破，AI將使人類科學家如虎添翼。
10. 管理者（真正的領導者）
好的管理者往往具備極佳的人際互動技巧。他們擅長激勵、協調，有說服力，能代表公司與員工進行有效的雙向溝通。更重要的是，最好的管理者都是領導者，他們為公司打造強大的企業文化和價值觀，並通過一言一行讓員工心悅誠服地追隨自己。雖然AI可用於績效追蹤和考核評比，但管理者會繼續由人類擔任。
3R法則：拯救「不太能打」的職業
1. Relearn二次學習
現在就發出警告，喚醒踩在失業懸崖邊緣的人們，鼓勵主動出擊，重新學習。
令人欣慰的是，有不少人類的工作是AI無法勝任的，特別是那些需要創造力、複雜工藝、社交技巧以及依賴人工操作AI工具的工作。我們倡導人們積極投入二次學習，掌握從事此類工作的（新）技能，為適應AI新經濟下的新型工作場景做好準備。
值得關注的是，隨著財富的增長和壽命的延長，以人為中心的服務性工作將成為社會的剛性需求，其重要性與需求量都將水漲船高，，例如世界衛生組織預測，要實現聯合國「人人享有良好的健康和福祉」這一可持續發展目標，全球醫護人員的需求缺口將高達1800萬人。過去，這類關懷型職業在社會上一直不被重視，薪酬也普遍偏低，但以後，這些「以人為本」的職業將成為AI新經濟運行的基石，值得更多的人考慮通過二次學習來投入其中。
2. Recalibrate二次定義
除了重新學習職業技能，我們還需要結合各類AI工具，重新調整工作崗位的「人機協作」模式。因此，對於不少職業的工作方式乃至工作內容，我們需要重新進行定義。
信息化革命在短短幾十年內徹底改變了人們的工作方式，使用電腦上的各種軟件是當今普遍的人機協作模式。在AI時代，各行各業將朝著更加智能化的方向「進化」：AI可以算出不同條件下的沙盤推演結果；可以通過對海量數據進行計算，量化顯示工作任務的最優解；可以協助不同行業優化工作流程，完成日常的重複性事務。
我認為，很難出現單一通用型的AI工具，我們必須針對各個行業提供特定的解決問題的應用程序，如此，舉凡藥物分子研發、營銷廣告策畫、新聞信息核實等任務，都能通過高度定製化的AI工具來實現。
當我們對一些職業進行二次定義，充分把「以人為本」的人性特質和AI善於優化的技術優勢深度結合起來之後，許多工作將被重塑，不少新興崗位也將被創造出來。
在AI時代的人機協作中，AI和人類的合理分工、各展所長，AI可以記智能又高效地承擔起各種重複性任務，由此，人類從業者得以把更多的時間花在需要溫情、創意、策略的人文層面的工作上，從而產生一加一大於二的合作效應。
3. Renaissance二次復興
有了得當的培訓和稱心的工具，我們可以期待又一次「文藝復興」的到來—由AI催生的人類釋放激情、創造力迸發、人性昇華的新高峰。
技術是中性的，它的用途完全取決於使用者自身。我們一方面需要讓大眾更了解AI帶來的短期陣痛和長期效益；另一方面我們更需要共同努力，未雨綢繆積極面對。只有這樣，我們才能擁抱ChatGPT等AI技術進步的過程中，逐漸培養出負責和嚴謹的態度，讓AI真正地”Tech for Good”造福人類。
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實習編輯：黃勤
核稿編輯：Shiuan
