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。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。

[caption id="attachment_206062" align="alignnone" width="810"] 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）[/caption]

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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