这几年我出席不少科技论坛，最常被问到的问题是：“人工智能何时会取代我的工作？”。自ChatGPT出现以来，生成式AI的演进速度几乎可以用光速形容。不过，当外界逐渐形成一套对就业冲击的“既定剧本”时，美国国家经济研究局（NBER）的一份研究报告却打破了这种刻板印象，为AI与职场未来带来新的思考角度。

这份研究找找来当前科技界最具代表性的三个大语言模型：OpenAI的ChatGPT-5、Google DeepMind的Gemini 2.5以及Anthropic的Claude 4.5。研究人员要求这三大模型针对不同职业的“自动化风险”进行评分。直觉上，这些AI模型吸收了庞大的全球知识体系，对同一问题的判断应该不会相差太远？但结果却出人意表，三者之间的评估出现了显著分歧，甚至对同一职位的未来命运得出截然不同的结论。连最先进的AI系统，对“谁会被取代”这件事，都没有共识。

分歧反映了当前大语言模型（LLM）在语意推理上的局限。虽然模型版本不断更新，但对于“工作内容”与“核心能力”的拆解，不同厂商的算法存在显著差异。以会计师或广告经理为例，有模型认为数据处理占比高，极易被自动化；亦有模型聚焦人际沟通、法律判断与商业直觉，认为难以取代。这种高达四分之一的判断落差，说明了即便在2026年，AI对人类复杂劳动市场的理解，依存明显盲点。

以上分析有一个关键偏误：

AI倾向将已高度工具化的行业（如金融分析、编码开发）评为高风险，形成“数据回音”，只反映现状而非预测未来。

对政策制定者来说，这是一大警示。如果政府或机构盲目依赖单一AI模型的报告来制定人力资源政策、教育资源分配、甚至产业转型方向，可能会因为偏差作出错误决策，甚至误导年轻人的选科与职涯方向。

从全球层面看，高盛（Goldman Sachs）的数据显示，美国每月约有2.5万个职位因AI而消失，当中以初级职位及年轻劳动力受影响最深，形成“断层危机”。如果初级工作都被自动化，未来的资深管理层的人才来源亦成疑。同时，新加坡、美国等发达经济体正利用AI填补人口老化带来的劳动力缺口，但发展中地区却可能因而面临更严峻的就业结构压力。

但必须强调，“应用性”不等于“被取代”。微软的研究指出，AI更像“副驾驶”（Copilot），协助翻译员、作家或销售人员处理重复工作，提升效率而非全面取代。当连AI都无法准确断定哪些职位会消失，正反映人类工作的核心价值，仍在于跨领域的协作、情境理解与感性判断，及面对不确定性的应变能力，这都是难以被程式完全复制。未来的关键是我们应如何提升“数码素养”（Digital Literacy），学会与之协作，在变局中重新定位自身价值。

【财经专栏】技经四方．方保侨

于资讯、通讯、科技及电子消费品市场工作超过二十年，引入过不少新科技产品，并创办多个业界组职，及为多个非牟利机构担任委员提供专业意见。现任香港资讯科技商会荣誉会长、香港互动市务商会创会及荣誉会长、电子学习联盟创办人、世界资讯通讯与服务业联盟董事、香港金融科技商会召集人、电讯事务管理局办公室电讯规管事务咨询委员会成员、运输署智慧交通基金管理委员会委员、乐施会董事会成员、香港小童群益会资讯科技委员会委员、香港红十字会资讯科技委员会成员等。

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