[AI 教育]AI 端走你的飯碗，思維升級讓你力挽狂瀾
The Coder's Doom, The Thinker's Bloom
「從我們現在的角度看，未來的工作或許會顯得越來越傻。」
在最近一次難得的對談中，OpenAI 的執行長 Sam Altman 和他的兄弟 Jack（一位成功的創投家）聊到了 AI 將如何改變世界。Jack 開玩笑說自己成了「Podcast 哥們」(podcast bro)，Sam 回應道，從一個自給自足的農民角度看，這份工作可能顯得有些荒謬。
這段對話精準地捕捉了我們當前的矛盾：我們一邊對 AI 的宏大前景感到興奮——它將發現新科學、治癒疾病、帶我們飛向太空；另一邊，我們又對自身的未來感到深切焦慮——當 AI 能做所有「正經」工作時，我們還剩下什麼？
Sam 的答案是，人類總能找到新的事情做，新的「地位遊戲」可以玩。但當我們將視線從十年後的超級智慧拉回到眼前的就業市場時，一個殘酷的現實浮現了。
鐘擺效應：當「未來職業」成為第一個祭品
諷刺的是，AI 革命的第一個受害者，恰恰是過去十年被譽為「通往未來入場券」的電腦科學（CS）專業。
《The Atlantic》的報導揭示，史丹佛、普林斯頓等頂尖大學的 CS 主修入學率在經歷了近二十年的瘋狂增長後，首次陷入停滯甚至下滑。原因很簡單：初級程式設計師的就業市場正在被 AI 吞噬。紐約聯邦儲備銀行數據顯示，CS 已成為全美失業率第七高的專業。一名擁有三個學位的博士生，在狂投 600 份履歷後才勉強上岸，而他的同儕甚至考慮轉行去當電工學徒。
在多倫多，剛從滑鐵盧大學電腦科學系畢業的莉莉（Lily）對此有切身體會。她曾是父母的驕傲，手握頂尖學府的文憑，實習經歷光鮮亮麗。她滿懷信心地認為，一份六位數年薪的工作是囊中之物。然而，現實給了她一記響亮的耳光。數百封履歷石沉大海，少數幾次面試，面試官的問題也變了：「妳如何利用 AI 工具來提高十倍的開發效率？」她發現，過去那些為初階工程師準備的崗位，如今的職位描述上寫著「需要具備管理和調度 AI 開發集群的能力」。那些她以為是學習起點的工作，一夜之間變成了需要資深經驗才能駕馭的終點。
科技巨頭們毫不諱言。微軟承認，AI 已參與編寫超過 25% 的程式碼。Anthropic 的高層更直言，資深工程師傾向於將重複性工作交給聊天機器人，而非人類的初階員工。
這股浪潮不僅衝擊著畢業生。在矽谷，42 歲的專案經理大衛（David）剛花費兩年時間，投入大量積蓄和家庭時間，從線上課程學會了 Python 和 React，希望能在中年抓住科技業的尾巴。他拿著結業證書，準備在科技業開啟第二春時，卻發現遊戲規則全變了。他學會的技能，正是 AI Copilot 能在幾秒鐘內生成的東西。「我感覺自己像一個在數位時代苦練算盤的人，」他苦笑著說，「我學會了一門正在被淘汰的『手藝』，而不是一種面向未來的『思維』。」
大衛和莉莉的困境，揭示了一個深刻的轉變：AI 淘汰的不是程式設計師，而是只會聽指令辦事的「程式碼工人」。這場淘汰賽，恰好為懂得如何思考的年輕人，創造了前所未有的切入點。
人的最後堡壘：從邏輯到創造力與批判思維
為什麼 AI 能輕易取代初級程式設計師？
答案藏在認知科學裡。程式設計的本質，在很大程度上是基於 if-then 規則的邏輯思維。這類有明確輸入和預期輸出的結構化任務，正是 AI 最擅長的。然而，AI 在開放性的創造任務和需要深刻理解社會脈絡的批判性思維上，依然步履蹣跚。
正如在華盛頓州大型科技公司擔任應用 AI 主管的 Jeannie Chung 所觀察的：「坦白說，那些只需要邏輯思維的工作都快被淘汰光了。我認為鐘擺正在擺回『創造性』領域。」
這意味著，未來職業的核心競爭力，不再是你會哪一種程式語言，而是你是否具備三種 AI 難以複製的能力：跨域整合的創造力、質疑框架的批判性思維，以及深刻的價值判斷。
AI 時代的就業指南：成為機器的管理者與創意夥伴
面對這場強迫升級，所有準畢業生都需要重新定位自己。你的第一份工作，不再是等待資深工程師分派任務，而是直接成為 AI 的「主管」與「創意夥伴」。
以下是四個具體的戰略切入點：
1. 從「學習寫 Code」到「學習管理 Code」
將 AI 視為你手下那個無限精力、但缺乏常識的初級工程師。你的價值不在於寫出 for 迴圈，而在於：
定義與拆解問題：將模糊的商業需求，轉化為 AI 能理解的、清晰的子任務。
高層次架構設計：設計整個系統的互動模式、資料流與 API 介面。
程式碼審查與價值判斷：判斷 AI 產出的程式碼是否安全、高效、可維護，以及是否符合產品的長期價值觀。
2. 成為「人機介面」的翻譯官
在 AI 時代，最有價值的技能是提問的能力。這不只是打幾個字，而是：
注入領域知識：將特定行業（如醫療、金融）的隱性知識、法規限制、倫理邊界「翻譯」成 AI 能懂的指令。
偵錯模糊性：當 AI 給出看似完美的答案時，憑藉批判性思維，找出其中隱藏的邏輯謬誤、偏見或事實錯誤。
3. 擁抱「混亂」：在科技與人文的交界處淘金
AI 擅長處理「乾淨」問題，卻在處理充滿人性、文化因素的「混亂」問題時一籌莫展。這就是你的機會。新加坡科技設計大學（SUTD）以其無學院的跨領域整合教育，為我們指明了方向。你的價值在於：
成為跨域整合者：你能否為一個專案，同時調用工程、設計、社會科學與數據建模的知識？
成為產品的靈魂注入者：AI 可以生成 UI，但你能為產品注入情感、故事與文化關懷嗎？
4. 創造你的工作，而不是尋找一份工作
Sam Altman 預言未來會出現更多樣的工作。當生產工具（AI）的成本趨近於零時，最大的機會在於創造新的應用場景。與其和成千上萬的畢業生去搶奪正在消失的初階職位，不如思考：你能用 AI 為某個小眾市場提供什麼獨特服務？你能否打造一個「AI 應用」來解決你身邊的一個具體痛點？你的第一份工作，可能不是來自一家公司，而是來自你自己發起的一個專案。
5. 新的黃金賽道：成為 AI 社會的「規則制定者」
就在 CS 畢業生為工作發愁的同時，一個全新的高薪領域正在爆炸式增長：AI 政策與治理 (AI Policy and Governance)。
市場上的機會：從華盛頓特區的 Vista Institute、英國的 GovAI，到加拿大的 Mila 研究院，大量智庫、非營利組織和學術機構，正在提供從數萬美元的短期研究員計畫，到超過 20 萬美元年薪的高階主管職位。他們招聘的不是工程師，而是 AI 政策經理、溝通專家、戰略合作夥伴和倫理研究員。
這些工作的核心，不是問「如何寫出 AI」，而是問「AI 該如何被使用」。他們需要處理的，正是 AI 無法解決的終極「混亂」問題：
AI 倫理與法律：當 AI 犯錯時，責任誰屬？如何制定法律來規範 AI 的偏見？
國家安全：如何防止敵對勢力將 AI 用於武器或虛假訊息戰？
社會影響：如何應對 AI 造成的失業問題？如何確保 AI 的發展是包容、公平的？
這個領域完美體現了本文倡導的「跨域整合」價值。它需要你既懂技術的基本原理，又能嫻熟地運用法律、倫理、公共政策和國際關係的知識。這正是為那些具備批判性思維和人文素養的人，所準備的黃金賽道。
結論：在 AI 浪潮中重新定義人的價值
AI 不是你的競爭者，而是你進入職場的槓桿。它為你剷平了繁瑣的底層執行工作，讓你一畢業就有機會直接挑戰那些過去需要十年經驗才能觸及的、更具創造性與策略性的任務。
正如 GSV 創始合夥人 Michael Moe 所言：「AI 之於大腦，正如核融合之於能源。」這場智能爆發的目標，不該是讓我們變得更像機器，而是讓我們更加人性。
在 AI 可以寫程式的時代，最有價值的技能，是學會提出正確的問題，並為技術注入靈魂。這正是人類智慧的核心所在。
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關於本刊作者
Gainshin Hsiao 是 Agentic UX（代理式使用者體驗）的先驅，在人工智能與使用者體驗設計領域擁有超過 15 年的開創性實踐。他率先提出將用戶隱私保護視為 AI 產品設計的核心理念，於 2022 年創立 Privacyux Consulting Ltd. 並擔任首席顧問，積極推動隱私導向的醫療 AI 產品革新。此前，他亦擔任社交 AI 首席策略官（2022-2024），專注於設計注重隱私的情感識別系統及用戶數據自主權管理機制。
Agentic UX 理論建構與實踐
AI 隱私保護設計準則
負責任 AI 體驗設計
在 Cyphant Group 設計研究院負責人任內（2021-2023），他探索了 AI 系統隱私保護準則，為行業標準做出貢獻。更早於 2015 至 2018 年，帶領阿里巴巴集團數位營銷平台體驗設計團隊（杭州、北京、上海、廣州）、淘寶用戶研究中心並創立設計大學，從零開始負責大學的運營與發展，不僅規劃了全面的課程體系，更確立了創新設計教育理念，旨在為阿里巴巴集團培育具備前瞻視野與實戰能力的設計人才。其課程體系涵蓋使用者中心設計、使用者體驗研究、數據驅動設計、生成設計等多個面向應用。
活躍於國際設計社群，在全球分享 Agentic UX 和 AI 隱私保護的創新理念。他的工作為建立更負責任的 AI 生態系統提供了重要的理論基礎和實踐指導。
學術背景
Mcgill - Infomation study/HCI -Agentic UX, Canada
Aalto Executive MBA-策略品牌與服務設計, Singapore
台灣科技大學：資訊設計碩士- HCI, Taiwan
中原大學：商業設計學士- Media and marketing design, Taiwan