AI是職場助手還是裁員推手？揭開自動化浪潮下的裁員隱憂
文章指出AI在醫療與情感照護上可分擔高度複雜或機械化工作，但「解放人類」的說法過於樂觀，因企業更可能藉自動化削減人力成本。AI摘要
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最後，有人主張人工智慧只是增強了人類的付出，換言之，人工智慧與人類「相輔相成」會更好。研究者與管理者提出此論點的時機通常如下：（1）當牽涉到的事務極其龐大時，例如：需要掌握的龐雜知識量、需要協調的眾多人數，或待完成的龐大工作量；（2）當他們區分「思考」與「感受」，並把後者歸為人類專屬時。
「相輔相成」的論點在科學家與AI研究者之間逐漸盛行，或許是因為這使他們的工作顯得較不具威脅性，也就是說，科技不會摧毀就業市場，而只是重新配置工作型態。
醫療人力扛不住...AI出手救援護理調度、疾病分類
尤其在醫療領域，研究者與管理層相當熱衷於以人工智慧協助解決專業人員任務超載的問題。
莎拉．賈哈尼是一名研究人員，正在開發一款用於培訓護理資源管理者的應用程式，這些管理者的工作是在院內單位調度護理師的工作流程。這個應用程式的目標是大幅減輕護理人員承擔的認知負荷，預測病床周轉率與部分患者需求等問題，並提供系統後續的行動建議。
莎拉表示：「這工作比航空站塔臺控制員還難，而且必須在毫無決策支持的情況下完成，還要用紙筆作業。他們可能有12到20位下屬與護理師的任務要分派，還有其他資源要調度，這已逼近人類能力的極限了。」
許多與我聊過的基層醫師雖然對於在自身臨床工作中使用AI感到矛盾，但實際上卻支持把這類程式應用於其他科別的醫師身上，例如需要篩選大量醫學知識的專科醫師。
曾在退伍軍人醫院擔任醫師的內森說：「例如，對於在某個特定分期、特定組織型態、帶有特定基因標記的癌症患者，我能理解AI會非常有用。因為這已經超出人類能夠處理的極限，這個領域正劃分得越來越細，越來越複雜。肺癌的亞型實在太多了。在這種脈絡下，資訊就顯得極為珍貴。」
AI能提供人情味和情感陪伴嗎？「社交機器人」成護理師救星
另一方面，他指出，這項技術在基層醫療的適用性較低。
「在基層醫療中，95％的醫療狀況都相當明顯，對吧？例如：『你需要降血壓、控制血糖、體重、諸如此類。』」他解釋道。「雖然內容有些複雜，但本質上並不深奧。關鍵完全在於病人是否真的會去做。如果你翻閱退伍軍人醫院1千份一般內科的病歷紀錄，你會反覆看到那相同的10個問題，而且一點也不會讓你驚訝，可能有高血壓、糖尿病、高膽固醇、冠狀動脈疾病、吸菸、體重問題、慢性阻塞性肺病（COPD）、攝護腺肥大──說白了就這些。」
在這種情況下，尋找並治療少見的「斑馬」──也就是罕見、複雜、獨特的疾病──並非重點，科技也因此顯得沒那麼有用。他強調：「此時，醫病關係就是一切。」
但人工智慧開發人員並不滿足於只研發用於篩選大量醫學研究文獻的技術，他們也將目標瞄準情感工作。我曾在波士頓參加了一場聚焦於AI社會情感領域的研討會，看到一位發表者報告自己在當地醫院兒科病房的最新研究。
「我們把『社交機器人』帶入病房。」她說。這裡的護理師原本負責對兒童提供情緒支持，分散他們在壓力環境中的注意力。「現在人力不足。」根據她的說法，目前每位護理師需要照顧的病童數量是他們所能負荷的2倍。「他們無法隨時陪在每位孩子身邊，而這個（AI的）構想正是為了延伸他們的服務。」
她的實驗室正在進行實驗，分析病童與機器人、絨毛玩具，以及虛擬角色聊天時的對話內容與面部表情。她表示，護理師對於在病房內使用這項技術持開放態度，其中一個吸引他們的地方，是「能持續記錄孩子狀況的可能性，對他們來說相當有吸引力」。
自動化能「解放」人類去創新？研究：全美不到4%工作真正需要創意
這些論述共同的語言是「解放人類」去從事往往被認為更有意義的其他工作。例如，麥肯錫顧問公司發表了一系列深具影響力的報告指出，與其說AI會消滅工作，不如說它更可能改變工作性質，同時創造出我們目前無法預測的新工作。
一份報告點出：「創意與情緒感知這類能力是人類經驗的核心，也最難被自動化。」但「工作者投入需要這類能力的活動的時間占比卻低得驚人」──全美僅不到4％的工作需要創意，需要情緒敏感度的工作不到30％。報告接著說，AI藉由移除其他任務，或許能讓工作者騰出精力做更有意義的工作。
「解放」這種說法背後的邏輯，建立一種觀念上：某些工作值得人類投入，而某些不值得。研究者試圖清查哪些工作被認為比較機械化，因此最適合自動化。
人工智慧研究者傑佛瑞．詹尼指出：「機器正開始做一些被認定為非例行性的事，也就是所謂的創造性工作。寫一篇新聞算機械性工作嗎？有人認為是，有人認為不是。」但目前已經有程式用於生成新聞內容，尤其在商業與運動報導。「有公司正嘗試自動化病情評估護理師的工作，人們原本認為這並非機械性工作，但基本上，病情評估護理師的工作不過是問一堆標準問題。」
AI真的帶來工作解放？自動化浪潮下出現裁員隱憂
儘管自動化顯然可以創造出我們無法預見的新工作與新產業，但「解放」的說法在我看來仍顯得過度樂觀。
理論上，透過自動化節省原有的人力成本後，雇主可能保留原本的人力編制，並替人類工作加入更有意義的新內容，我們在實驗學校看到的就是如此──老師對於有新的自由能更專注在一對一協助真正需要的學生感到振奮。
但由於美國雇主歷來往往會壓低成本，優先提供較便宜的產品（選擇走「低階道路」，而非如德國等國採取高工資高品質的「高階道路」），實驗學校恐怕只是例外，而非常態。更可能的情況是：老闆能裁人就會裁人。
若歷史可供借鏡，我們在美國比較不會解放人類，而是更可能「清空他們的停車位」（裁員）。
文章認為AI在醫療上確有價值，特別是護理調度、癌症分期與基因標記篩選等高度複雜工作，因為這些任務已超出人類負荷，AI可提供決策支援與效率提升。 作者指出，雖然理論上自動化可讓人力轉向更有意義的工作，但在企業重視成本控制的現實下，省下的人力往往不會被重新配置，而是直接被裁撤。 文章警告，AI雖可能帶來新工作，但在美國這類重視低成本的環境中，更常見的結果是雇主縮編而非增聘，因此自動化最直接的後果可能是裁員。精華 FAQ
- 本文摘自：《人類最後的工作：在AI浪潮下，最難被取代也最受威脅的工作能力》
- 出版社：大家出版
- 出版日期：2026 年 3 月
