AI 正在已超乎想像的速度，從工具進化為夥伴，這場無聲的革命，不再是遙遠的未來，而是正在發生在我們身邊的進行式。
這份擔心被 AI 取代的擔憂，早已超越經濟恐慌，更像是一場存在危機。
如果機器比我們做得更好、那麼人類的價值將如何定義？我們在未來世界的定位又在哪裡？
第一：與 AI 競爭 vs 與使用 AI 之後的焦慮
⚠️ 我們「 不是 」要擔心被 AI 取代「 而是 」要與AI 共存。
焦慮 1：與 AI 競爭之下，要如何逃過被 AI 取代
立場角度：將 AI 視為一個能力不斷增強的「 對手 」。
我們可將自己從執行操作者，轉型為「 指揮官與判斷指揮者 」，讓原本的產出初稿階段，像是：單存寫新聞稿、基礎修圖、寫基礎程式碼，這些領域，都交給 AI 處理，減少花費在這些領域上面的鑽研。
✅ 回歸實體與處理複雜的「 人際關係 」：在辨識感知與詞語的運用判斷，對於 AI 執行是困難的，所以，人類應該加強鑽研這領域的專長。
焦慮 2：被 AI 取代之戰 ＆ 差異化
AI 的核心優勢在於速度、記憶、和可複製性。
如果人類試圖在「 效率 」這條賽道上與 AI 競爭：比誰算得快、記得多、工作時間長，那麼人類注定會失敗。
我們反過來可以探討：當組織和個人陷入「 效率追求時 」，過度追求量化指標時，人類如何被「 異化 」。
當人類為了求機器的生產效率時，人類是否要犧牲休息的權利，為這場機器與人類的搏鬥中奮戰？
＊異化說明：人類跟生產的差異化：例如：生產一樣產品時，人與機器在同一個生產過程的時間，所產生的效率，差異化。
焦慮 3：要如何重新定義「 人類的價值 」，避免被 AI 取代
我們人類可以反向思考，如果 AI 真的如此強大，我們會被 AI 取代，那麼我們人類的獨特價值是什麼？
過去我們認為智力是人類的獨特價值，但是，顯然，人類的智力，是可以被 AI 取代的，甚至透過模型訓練後，可以超越人類。
但是人類擅長的是「 真正的同理心、複雜的倫理判斷，身體感知帶來的體驗 」，可以重新定義「 提出新問題 」與「 定義目標 」的能力，讓人類擅長的「 出題 」持續佔上風，剩下的「 解題 」就交給 AI。
焦慮 4：在注重訓練教育的系統之下，如何降低被 AI 取代的機率
我們是否仍可用 20 世紀的標準，培養下一世代的「 類 AI 」人才？
類 AI 強調：標準記憶、海量記憶、重複練習。這還能夠適用下一世代的應用嗎？
小編認為，我們應該將未來的教育轉向從「 知識的判斷 」轉變為 ➡️「 元認知 Mega congnition 的培養」⏩ 改成為，教導如何學習、如何提問、如何批判地思考。以及協同 AI 一起協作。
第二：與 AI 共存，所產生的被 AI 取代焦慮
立場：人機協同。將 AI 視為一的助手或夥伴，從原本擔心被 AI 取代的焦慮轉變為「 被擅長使用 AI 的人類取代 」。
焦慮 5：人類＋機器，是否可以大於 2 的可能性
AI 不再是我們的對手要來取代我們，而是「 賦予給我們的工具 」。
人類運作的繁瑣、重複性的勞動就交給 AI ，人類則更專注於更高層次的策略思考、創意和人際溝通。
重點不在於人類能做什麼。而是在於「 人類 + AI 」能做到什麼過去做不到的事情。
焦慮 6：在培養 AI 素養基礎知識之下，可以打敗被 AI 取代的可能性
未來的差異不在是「 人 vs AI 」而是「 善用 AI 的人 vs 不用 AI 的人 」。
AI 素養指的是：如何精準提問、如何有判斷力的「 鑑別 」AI 產出的內容，判斷偏見、錯誤的訊息、以及模糊的真真假假訊息。以及如何有效的將 AI 整合到工作流程，這些將會是未來職場的核心競爭力，開啟新的「 數位落差 」定義。
AI 素養涵蓋
- 精準提問指令
- 鑑別： AI 產出的內容
- 判斷偏見
- 判斷錯誤的訊息
- 判斷 AI 幻覺產出的內容
- 有效整合結合工作流程
焦慮 7：當人類的依賴性、決策權，都讓給 AI 執行時的後果議題持續升溫
依賴性
當人類越來越依賴AI 的便利時候，我們人類是否正在「 主動放棄 」自已的某些能力。
例如：
- 依賴導航而喪失方向感
- 依賴 AI 寫作，使得文筆退步
決策權的讓渡，決定被 AI 取代的風險
當人類在使用 AI 決策輔助時，我們大都可以理解決策輔助的邏輯，但是，當 AI 犯錯時，責任應該如何歸屬？人類要如何導正。還是就是依賴 AI 提供的決策結果？值得我們思考 ～ 如果想要培養 AI 素養知識，可以參考聯成電腦培訓的 AI 素養課程。
現今，常使用的 AI 決策輔助有以下：
- 醫療診斷
- 金融投資
- 司法判決
重新塑造職場，新定義，解開被 AI 取代的憂慮
📌 新定義：在 AI 逐漸成為最高效的「 執行者 」時，人類的價值正轉向成為「 定義者 」、「 協調者 」、「 連結者 」。
未來的關鍵能力，不再是比拼效率、記憶、或計算，而是那些深植於人性、難以被演算法量化的特質。
| 關鍵能力 | 要素 |
| 深度同理心與人際連結 | 「 真心 」與「 關懷 」 |
| 高階批判性思維與倫理判斷 | 辨識偏見與盲點 |
| 原創性與「 定義問題 」 | 定義問題的來源 」或是「 設定目標、願景 」。 |
| 適應力 | 學習「 如何學習 」 |
| 情境感與身體智慧 | 對物理世界的直觀理 |
無法被 AI 取代的原因一：深度同理心與人際連結
AI 可以辨識情緒，但是無法「 感受 」情緒，也無法建立真實的信任關係。
- 共同體驗
- 脆弱性
- 情感共鳴的人際互動
以上，都是永遠無法被 AI 取代的。
例如：
複雜的協商判斷、建立深刻的客戶忠誠度、「 真心 」與「 關懷 」的照護服務、激勵士氣提升團隊的氛圍製造。
無法被 AI 取代的原因二：高階批判性思維與倫理判斷
AI 擅長根據數據提供「 答案 」，但人類的價值在於「 提問 」➜ 尤其是質疑「 為什麼 」。這包括，在資訊不完整或相互矛盾時做出的決策、權衡複雜的利害關係、辨識並挑戰 AI 輸出內容中潛在的「 偏見與盲點 」能夠在模糊灰色地帶做出符合價值觀與倫理的艱難判斷。
無法被 AI 取代的原因三：原創性與「 定義問題 」
AI 擅長在既定框架內「 解決問題 」或「 優化流程 」，但是人類的獨特之處在於「 定義問題的來源 」或是「 設定目標、願景 」。
原創性與問題的定義，涵蓋了：
- 跨領域的創意連結
- 真正藝術的創新
- 科學上的「 直覺跳躍 」：常出現在突然理解、解決了長期困擾的問題。例如：˙ 阿基米德有天在 🛁 洗澡時，發現 ➜ 身體進入水中會排出等量的水，靈光一現，想到這個原理可以用水排量測量物體的體積。
- 從 0 到１的開創思維
要記住，AI 雖然是強大的解題工具，但是人類是永遠的出題者，要被 AI 取代，就看你用什麼角度立場去看待 ～
無法被 AI 取代的原因四：適應力
對於 AI 快速變化的適應力，是未來重要的「 元能力 Meta – skill 」。
這並非是單一技能，而是一種學習「 如何學習 」並保持彈性適應多變的能力。
包含：
- 快速掌握如何與 AI 高效率協作
- 保持好奇心去探索新工具
- 具備 AI 鑑識辨別能力，要知道何時該信任 AI，何時該親自動手
- 隨時準備好「 拋棄舊流程，跳出舒適圈，擁抱新工具 」的開放心態。
無法被 AI 取代的原因五：情境感與身體智慧
AI 缺乏人類的「 常識 Common Sense 」以及對物理世界的直觀理解。許多工作仰賴對微妙情境的感知。
例如：
- 在商務會議中，我們可以「 讀懂空氣的氛圍 」，可以判別，目前整體的會議氛圍是緊張、放鬆還是緊繃的情況。
- 工匠在雕刻時，可以靈活運用身體的技能，借力使力並融合當下的感官、經驗、直覺的內隱知識，來刻畫作品
以上，都是 AI 難以複製，無法被 AI 取代的！
焦慮是改變成長的訊號，別怕被 AI 取代。
對於擔心被 AI 取代的焦慮，其根源或許並分來自 AI 本身，而是來自我們長期以來對「 價值 」的誤判，
當我們人類的價值與「 效率 」、「 生產力 」、「 可量化的任務 」過度綁定時，AI 的出現變成了致命的威脅。
但是，這股焦慮也帶來了前所未有的契機。
未來的分水嶺，將不在是「 人 」與「 AI 」，而是「 善用AI 的人 」與「 抗拒 AI 的人 」。
另外，與其搬新被 AI 取代，我們更應該擔心的是，在追趕機器的過程中，我們自己先停止了「 成為人類 」。
應該，我們更需要強化：深度同理心的連結、高階批判性的倫理判斷、定義新問題的原創性、保持終生學習的適應力。
參考資料
參考資料一：不要怕AI！財經專家點名「這10種工作」最難取代：「人類感情」 …
參考資料二：AI取代誰？報告揭「科技業職位最危險Top 4」 這領域反而人才荒
參考資料三：工程師恐成下個被AI取代族群！美國裁員潮警訊專家