AI真的要搶飯碗?華頓教授斷言:「沒人知道未來工作會怎樣!」

記者林育如/編譯

隨著生成式人工智慧(GenerativeAI)快速席捲全球勞動市場與教育制度,賓夕法尼亞大學華頓商學院(WhartonSchool)副教授、生成式AI實驗室共同主任伊桑·莫利克(EthanMollick)在近期接受《CNBC》專訪時直言:我們對AI對工作、知識與學習的衝擊,其實「一點也不知道」。他警告,這場技術革命比人們想像的更難預測,尤其對年輕求職者與教育者衝擊最大。

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AI這場技術革命比人們想像的更難預測,尤其對年輕求職者與教育者衝擊最大。(圖/AI生成)

莫利克指出,目前許多關於AI將大規模取代工作或造就全新職業的預測,都建立在過去經驗或模式之上,但生成式AI技術變化速度太快,已超越任何既有學習或勞動模型的假設。他在CNBC的WorkforceExecutiveCouncilSummit上直言:「沒有人真正懂這個技術未來會帶來什麼,所謂專家也只是相信他們知道。」他強調,AI的真正價值不是「取代人類」,而是讓人類與機器一起重新定義任務與學習方式。

這場討論核心,是對「知識」與「技能」的重新思考。莫利克指出,過去教育和就業培訓往往強調掌握特定技能,例如程式設計、專業語言、統計分析等,但在AI迅速進步的時代,這些技能可能很快就被機器掌握或「淘汰」。他建議,年輕求職者不應只追求技能本身,而要思考自己能做哪些「任務」是機器無法完全取代的,例如複雜的溝通、批判性分析與跨領域整合等,這也是未來教育應該培養的核心能力。

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此外,勞動市場的最新研究顯示,生成式AI的廣泛應用正在重塑就業結構。某些傳統職業的入門職缺正在萎縮,導致年輕求職者難以進入職場,而這種變化在技術密集產業中尤為明顯。莫利克強調,人類教育與技能發展的核心不該只是追趕技術,而是要提升對AI結果的判斷能力、跨界思維與適應力。他呼籲政府、企業與教育機構更快速地調整策略:從傳統「教技能」轉向「教任務與思考」,並真正讓學習成為與AI協作的過程。

總結來看,AI並非立即的威脅,但它正在迫使教育與就業界重新定義人類在知識經濟中的角色。唯有站在理解與思辨之上,我們才能在這場科技浪潮中找到生存與成長的方向,而華頓商學院的專家提醒,這場挑戰連「專家也無法準確預測」。總結來看,AI並非立即的威脅,但它正在迫使教育與就業界重新定義人類在知識經濟中的角色,唯有站在理解與思辨之上,我們才能在這場科技浪潮中找到生存與成長的方向。

資料來源:CNBC

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