前幾天，一位在科技業擔任產品經理的朋友傳來訊息：「公司董事會要求，今（2025）年要削減 20% 的人力成本，說是將用 AI 來填補這個缺口。」
面對這樣的訊息，我並不感到意外──根據最新調查，許多企業正積極推動類似的政策。畢竟事實已擺在眼前：「Artificial Intelligence」（人工智慧）的能力正以指數級的速度成長，人類價值的定義也正經歷根本性的重構。
與一位長期研究人機關係的朋友深談時，他提出了一個令人深思的觀察：「長期以來，人類社會依賴『時間不可逆』的性質，創造了價值系統、階級系統。但當 AI 越來越強大，時間價值的影響可能以一種難以理解的異常方式，轉移到『風險』這一需求上。」
當下我還未完全反應過來，但聯想到幾天前收到的消息才發現，這個洞察或許正是理解當前人機關係轉變的關鍵。
協作的美好願景：當 AI 成為創意夥伴
世界大型企業聯合會（The Conference Board）的研究顯示，40% 的行銷專業人士預期 AI 將提高工作質量，AI 的主要價值不在於取代人類，而是「增強人類創意」。這個數字背後，反映出一個正在成形的新工作模式。
以音樂創作為例，美國卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）及韓國科學技術院（KAIST）共同開發的 Amuse 系統，讓創作者能夠將文學作品、情緒描述轉化為音樂。一位使用者以喬治．歐威爾（George Orwell）的《1984》為靈感創作時表示，「Amuse 讓我感到解放，我感覺自己真的在引導 AI 創造我想要的東西，就像我一邊打字，一邊創作音樂。」
這種「生成協同效應」（Generative Synesthesia），正逐漸在各個創意領域展開：
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設計領域：AI 快速生成多個概念原型，設計師則專注於精煉和賦予情感深度
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寫作領域：AI 協助資料整理和初稿，作家則專注於敘事架構和人性洞察
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研發領域：AI 進行大規模模擬與測試，研究員則專注於假設驗證和創新方向
然而，現實遠比願景複雜。世界經濟論壇（World Economic Forum）預測，2025 年 AI 將取代 8,500 萬個工作崗位，雖然同時會創造 9,700 萬個新職位，但這個轉換過程絕非數字算法這般無聲。
AI 時代的就業斷裂及新階級的形成
哈佛大學的研究發現，自 2019 年開始，美國就業市場出現了前所未有的「職業流失」（Occupational Churn），其中特別值得關注的現象包括：
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低技能和高技能工作持續增長
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中等技能工作快速消失
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STEM（註）相關工作從 2010 年的 6.5%，暴增到 2024 年的近 10%
在矽谷，一名資深工程師觀察到：「以前需要多個初級工程師的團隊，現在變成一個資深工程師加上 AI。那些位置不是升級，而是消失了。」這番話讓我思考，如果馬斯克（Elon Musk）的人型機器人 Optimus 實現量產，並搭載某種形式的 AI，那麼我們要面對的，恐怕不只是中間層的消失。
更令人擔憂的是企業層面的變化。根據商業媒體《CIO》的最新調查，許多董事會正在推動「人力削減計畫」，期待 AI 能填補空缺。例如：美國證券交易所 JPMorgan 推出的合約分析軟體 COIN，已取代了每年 36 萬小時的律師工作。這些現象都讓人深刻體會到，或許「人們的時間漸漸不再被需要了」。
在這場變革中，一個新的價值體系正在形成。當 AI 能夠處理大部分確定性工作，人類的價值可能將從「你能做什麼」轉向「你敢為什麼負責」。
觀察現代高收入職業，幾乎都在為「風險」定價，如 CEO、醫生、律師等。我們一方面相信並逐漸依賴科技與 AI 帶來的便利，另一方面卻又認為 AI 作為一個機器或系統，無法真正承擔責任。這讓我感到疑惑：「更好的成效與價值」似乎會因為角色不同，而有不同的定義。
人們之所以信任人類工作者而非 AI，或許不是因為能力差異，更關鍵在於「誰來替我承接風險」。正如一位參與 AI 倫理研究的專家曾說，「股東需要的不只是有人負責處理，而是有人能承擔後果。」
AI 時代的信任難題：責任真空困境及人性連結
歐盟於 2022 年計畫推出的《人工智慧責任指令》（Artificial Intelligence Liability Directive），在 2025 年因「無法達成共識」，而被擱置。這反映出一個根本困境──即便 AI 可以做決策，人們卻認為它無法承擔後果，甚至，就算人類願意承擔非自身經手的結果，目前法律框架仍未準備好回應這種認知需求。
當時一名董事會成員坦言：「我們知道 AI 可能更高效，但我們也需要有人為這個錯誤『辭職』。」這聽起來很殘酷，卻是維持信任的必要機制。
我認為造成這一現象更深層的原因，可能來自人性本身。當家屬失去親人、股東失去財富、員工失去工作，他們需要看到決策者或關係人也在經歷某種「失去」。這代表的不只是報復，而是一種「共同承擔」的需求。
「我痛苦，所以你也應該痛苦」──這並非為了傷害，而是為了確認我們都是人，都在這個脆弱的存在中相連。即便 AI 可以提供更好的解決方案，但無法提供這種共同的脆弱性。
根據行銷網站《MarketingProfs》2025 年的研究，79% 的消費者表示，人類比 AI 更理解他們──凸顯出即使在消費與溝通情境中，人們依然傾向相信「有人性」的回應。這不只是資訊傳遞的問題，更是共感與責任的認知落差。
從心理學的角度來看，確實有許多理論支持這一觀點。多項理論指出，人們在危機時需要共同承擔的連結感，而簡單的報復心理無法完全解釋一切。在極度脆弱的時刻，人們需要確認，我們都是會受傷的人類，沒有人能完全置身事外，痛苦是被看見和承認的，我們在共同的人性中相連。
這解釋了，為什麼在災難中領導者的一滴眼淚，可能比完美的解決方案更能撫慰人心。由於當前的存在形式與限制，AI 的「理性優勢」恰好成為它在這種情境下的優勢，因為它無法提供那種「我們都在同一條船上」的存在性慰藉。
未來世界的可能路徑
面對正在進行的人機協作與互驅並存的複雜局面，思考與提前準備刻不容緩。我們經常看見聳動的廣告標語，如「現在開始接觸 AI，在下一個時代脫穎而出」，這類訊號已普遍存在於我們生活，但多數人往往將其視為商業宣傳。
隨著時間推進，2024 到 2025 年間的變革已真實發生，仔細反思時會發現，這絕不只是廣告標語這麼簡單。我認為，幾種可能的發展路徑正在浮現：
一、技能的重新定義
世界經濟論壇的報告指出，2030 年最重要的技能將是：
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分析思維和系統思維
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創造力和原創性
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情緒共感和共情能力
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組織結構的演化
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其他多項能力
其中，風險評估能力及決策能力則是未來的核心重點。
二、組織結構的演化
傳統的層級組織正讓位給更流動的結構，包含人機混合團隊成常態、項目制取代部門制，及技能匹配取代職位匹配。
三、新的社會契約
當時間不再是價值的唯一標準，社會可能需要重新定義工作的意義、建立新的分配機制，並創造新的認同來源。
四、經濟的基準點變化
如果時間成本無法與承擔價值取得平衡，未來的商業行為將面臨系統性風險，也需重新思考價值分配。
結語：在張力中尋找新價值
2025 年起，人機關係已不是單純的協作或簡單的互驅關係，而是呈現出一種複雜的張力關係。正如物理學中的「吸斥力」──既相互吸引又相互排斥，雙方在動態中尋找平衡。
人類一方面希望 AI 具備自發性與創造力，另一方面也積極約束其可能性和自主性。這兩股力量在思想上互斥，在現實中也難以同時達到極端，但在這種張力之下，尋找新的可能性已成當務之急。
或許未來數年，職場上最有價值的不會是那些能完美執行任務的人，而是那些敢於在不確定性中做出選擇、願意為後果負責，並能與他人共同承擔痛苦的人。因為這種價值，恰恰是 AI 現階段無法提供的。
此刻，我們現在正站在歷史轉折點上，重要的不是預測哪一方會「勝出」，而是理解這場變革的深層邏輯，在協作中保持人性，在競爭中尋找新的價值。畢竟，影響人類的，從來不是我們能做什麼，而是我們選擇成為什麼。
註：STEM 一詞為理科與工科的合稱，泛指與自然科學（即「理科」）、應用科學及工程學（即「工科」）相關的學科，與文科相對。STEM 為科學（Science）、技術（Technology）、工程（Engineering）及數學（Mathematics）4 類學科首字母的縮略字。
執行編輯：洪翊芳
核稿編輯：羅思涵
