AI對哪些職業衝擊劇烈？吳恩達：「這一群人」最受影響

生成式AI愈趨普及，例如ChatGPT-4、Claude、Gemini這些問答機器人應用範圍更加廣泛，DALL-E 3與Midjourney生成圖片技術也逐漸成熟，還有用文字就能生成短片的Sora等，各種技術工具百花齊放。微軟委託IDC進行的「人工智慧商機」（The Business Opportunity of AI）研究顯示，2024年已經有75%的企業使用生成式AI，較2023年的55%大幅上升20個百分點。麥肯錫報告更指出，使用者有機會創造每年2.6～4.4兆美元的價值。

史丹佛大學教授吳恩達（Andrew Ng）最近在台北的一場演講中也提到，生成式AI讓程式開發變得更快、更簡單。現在已經有很多開發者利用它，創造出像手機APP一樣的AI代理程式（AI Agent），未來還會有更多針對使用者需求的AI應用軟體誕生。他強調：「快速試錯和快速迭代，是企業利用AI創新的關鍵。」

AI不只是生成內容，更在改寫工作流程

麥肯錫2024科技趨勢報告指出，生成式AI已提升到另一個層次，讓組織得以優化過去複雜度太高的端到端工作流程。

台灣新創公司洞視科技提供如下案例：過去Ｘ光放射師拍完片子，把數位化影像送給專科醫師進行審閱後，專科醫師把判斷意見打下來，再由助理把截圖和專業判斷寫成報告。但未來流程優化之後，放射師拍完照後，程式就會自動判讀影像中的正常或異常情況，生成文字敘述，自動打出合乎醫院規範格式的報告。醫師只需要做最後的檢查和調整來確保正確性，簡化原本需要好幾天才能跑完的流程。

除開上述智慧醫療案例，生成式AI也正在各種產業應用中遍地開花，例如：奇美醫學中心運用AI將病理報告完成時間從一小時縮短到15分鐘，護理記錄也減少至5分鐘；巴西Nubank使用AI虛擬助理，為客戶提供個性化的信貸選項；生技公司Recursion則利用AI平台，加速藥物開發過程。

吳恩達表示，對照國外百花齊放的應用盛況，台灣需要更加善用生成式AI，提升效率並創造價值。「AI自動化對知識型工作的影響，比傳統機械自動化更顯著。」

他也轉述另一項研究結果，顯示AI對低薪工作的影響有限，但對中等薪資範圍的工作影響最大，高薪工作受到衝擊則相對較少。然而，這並不意味所有工作都會被取代，而是會創造更多機會。

(責任編輯 / 溫為翔)