我們不該擔心工作被機器人取代，MIT教授告訴你為什麼

本文原文轉自《科技報橘》

隨著人工智慧發展，有愈來愈多的研究顯示，一場介於人類和機器之間的「自動化啟示錄」即將到來。不過，麻省理工學院數位商業中心主任 Erik Brynjolfsson 表示，機器人不會取代人類的工作，相反地，若我們能好好擁抱機器人帶來的破壞性創新，當既有的工作自動化後，反而能帶來新的工作機會。

今年一月，麥肯錫發布趨勢報告，大膽預測在不久的將來，現有 6 成職業中，有超過 3 成的技能會被電腦取代，當今工商業社會對工作的想像與設計，勢必將重組。英格蘭銀行的首席經濟學家也預言，英國有 1,500 萬個職位將面臨自動化風險，而在美國，相應的數字恐達 8,000 萬人。

Erik Brynjolfsson 對此表示，雖然有一些工作會被機器人取代，但同時，也有一系列新的工作被創造出來，因為大部分的工作都是由一項項獨立的任務所組成，而在這些任務中，只有一小部分可以被自動化，剩餘非得由人類才能完成的部分，也更彰顯了人類的價值。

麥肯錫在年初發布的報告中也提到，勞動力市場中，只有非常少的工作將走向完全自動化，在大多數情況下，科技只會接管既有工作的某些特定部分。

用未來的力量保護過去，是不會成功的

Erik Brynjolfsson 也提到，在他的家鄉波士頓，有一項特別的稅收，是針對 Lyft 和 Uber 這樣的共乘租車公司，要這些科技新創繳納一部分的獲利給計程車出租公司，目的是要保障計程車業者。

Erik Brynjolfsson 形容，這是「用未來的力量來保護過去」，是一種過度防衛的策略，試圖要凍結在舊有的經濟模式中：

「這在過去的歷史發展中，從來就沒有成功的例子，未來也不會成功。」

Erik Brynjolfsson 樂觀表示，當舊有的工作自動化後，新的工作誕生，甚至可能比舊工作自動化還要來的更快，而這些變化可為經濟帶來新的動能，我們應該用正面的態度來面對。

AI 時代工作趨勢常見問題

哪些工作最容易被 AI 和自動化取代？

根據麥肯錫等機構的研究，最容易被取代的是「高重複性、規則明確、不需複雜判斷」的任務——如資料輸入、基礎客服、標準化製造流程。但值得注意的是，大多數職業並非「整份工作」被取代，而是工作中的「部分任務」被自動化。這意味著，能與 AI 協作、善用工具的人，反而會更有競爭力。

AI 時代，哪些能力最保值？

MIT 教授 Brynjolfsson 的觀點是：AI 接管的是任務，留給人類的是「創造力、同理心、複雜判斷、跨領域整合」。程式設計能力在這個框架下特別珍貴——不是因為「程式設計師不會被 AI 取代」，而是因為懂程式讓人能更快速地駕馭 AI 工具、自動化自己工作中的重複部分，從而把時間投入更有創造性的事。

現在讓孩子學程式，AI 時代還有意義嗎？

比以前更有意義。當 AI 讓「生成程式碼」變容易，真正的門檻變成了：你知道要做什麼嗎？你能設計解決方案嗎？你能判斷 AI 輸出的對不對嗎？這些判斷力，必須建立在真正理解程式邏輯的基礎上——而這正是從小學習程式帶來的核心能力。懂程式的孩子，在 AI 時代不是被取代的那個，而是使用 AI 做事的那個。

「用未來保護過去」的陷阱，家長在教育上該怎麼避免？

本文中 Brynjolfsson 的這句話，對教育也同樣適用。讓孩子只學「現在熱門的科目」而不培養適應能力，就是在「用現在保護現在」。真正有遠見的教育，是讓孩子學會「學習如何學習」——遇到新工具能快速上手，遇到新問題能系統分析。程式教育培養的正是這種元能力，而不只是某個特定語言的語法。

台灣家長最擔心的職業選擇問題：讓孩子學程式，將來一定要當工程師嗎？

完全不必要。學程式的目的不是成為工程師，而是培養一種「用技術解決問題」的思維方式。正如本文所說，各行各業的工作都在被重塑——醫生需要理解 AI 診斷、記者需要理解資料分析、行銷人員需要理解自動化工具。懂程式的行銷人、懂程式的設計師、懂程式的教師，在未來職場上的競爭力都會顯著提升。

如何讓孩子建立「與 AI 協作」的能力？

從真實的專案練習開始。能指揮 AI 工具的前提，是你知道自己要什麼、知道如何驗證輸出是否正確。橘子蘋果的課程讓孩子從 Scratch 到 Python，每個階段都完成真實作品——這個「從零到有」的過程，正是建立「我知道要做什麼」判斷力的核心訓練。懂得設計解決方案的孩子，才能真正駕馭 AI，而不是被 AI 所驅動。