仍有人說人工智能不如貓狗聰明。讓我們來看看世界經濟論壇是怎麼說的。哪些產業會成為未來的趨勢，哪些產業會被淘汰？我們會做一個簡單的分析，在文章的最後，我們會談一些深入的思考，會比較重口味。
TOP FUTURE SKILLS」圖表顯示 2030 年職場技能的變化趨勢。
如何解讀圖表？
水平軸（從左至右）：
- 左側：技能的重要性降低（例如體力勞動、基本技能）。
- 右側：技能仍然重要（如技術應用、策略思考）。
垂直軸（從下至上）：
- 價值越高，技能需求成長越快（例如 AI 和資料分析）。
四個技能分佈區域：
- 右上角（高需求、高成長）：如「人工智慧與資料」、「網路安全」、「技術應用」，是未來最關鍵的領域。
- 右下角（需求高但成長放緩）：如「以客戶為導向」、「品質管理」，仍然重要但需要深化。
- 左上角（高增長但需求下降）：此區域較為特殊，顯示雖然某些技能在短期內需求增加（例如數位品牌管理），但長期而言可能會被新技術取代，我們需要提防過度投資。
- 左下角（低需求、低成長）：如「體力勞動」、「多語言能力」，將逐漸被自動化或工具取代。
未來需求大幅增加的產業（正面）：
- AI 與數據科學
- 網路安全與網路技術
- 設計與使用者經驗 (UX)
- 綠色經濟與永續發展
對未來技能需求減少的產業（負面）：
- 傳統製造和重複性勞動（手工任務）
- 基本編碼和簡單的技術支援 (編碼基礎)
- 傳統品牌與行銷成長 (數位品牌成長)
從事需求上升或下降行業的朋友，可以思考如何提早規劃和部署。
關於未來人工智能對人類的影響，這個話題其實比較沉重。以下純屬個人意見，僅供參考。
工業革命以來的科技變革，無論是蒸汽機還是電腦，本質上都是對人類工作方式的工具性改造。這些變化通過機械化取代了體力勞動，通過信息化優化了流程效率，在摧毀舊有工作崗位的同時，總能創造出更大的就業生態，社會人力資本也總能實現結構升級。然而，人工智能技術的突破性發展，正將這場已有 200 年歷史的技術改革推向新的境界。
人工智能革命的顛覆性在於其根本性的轉變：從協助人類執行（Doing）到深度取代人類思考（Thinking）。
當生成式人工智能可以獨立完成法律文件的審閱，當神經網路可以獨立診斷醫學影像，當大型語言模型可以流暢地進行跨語言商業談判，人類在認知領域的傳統優勢正面臨系統性的解構。
更為深遠的是，人工智能正在重塑職場能力的評價體系--基於經驗積累的專業壁壘被算法穿透，依賴邏輯推演的決策權威受到數據模型的挑戰，甚至需要數十年實踐的創造性工作也面臨擴散模型的產能碾壓。這種能力均等化的現象，本質上構成了對人力資本價值評估體系的根本性質質的質疑。
就業市場的結構性崩潰已經慢慢開始。頂尖科技公司的人工智能實驗室正在上演「馬太效應」：數百名演算法工程師訓練出的模型，可以取代上萬名傳統工程師的產能；十人團隊開發的智慧客服系統，可以取代上千人規模的客服中心。這種「極少數精英+海量計算能力」的新型生產組合，正在瓦解「就業機會隨著技術進步而線性增加」的經典經濟模式。更值得警惕的是，當 OpenAI 等公司不斷突破模型參數的指數級增長時，人類職位的替代速度或將呈現非線性加速特徵。
AI 正在改寫社會契約的基本邏輯，我們迫切需要重新定義什麼是「人類不可取代的價值」。
我不是在這裏製造焦慮，而是我們必須誠實地面對未來一個現實的命題。關於如何解決這個問題，我目前沒有確切的答案，但不斷學習、不斷進步，可能是我們唯一能走的路。如果你願意，不妨先跟隨我，我會定期分享人工智能底層概念、人工智能工具應用，以及最新的人工智能資訊，陪你一起探索這條充滿挑戰的道路。
