不用怕AI搶飯碗，13種職業轉型祕笈！一次看懂最紅的生成式AI是什麼、怎麼用

▍作者簡介：伊藤穰一，前麻省理工學院媒體實驗室主任，創立「人工智慧倫理與管理基金」，現任千葉工大變革中心主任。入選《時代》「世界網路精英」，專研AI倫理與社會變革。

• 什麼是生成式AI？
• 生成式AI怎麼用？最好用的3種功能
• 會受生成式AI影響的13種工作：
• 1.業務人員 2.庶務 3.行銷 4.公關
• 5.教師 6.研究者與研發職 7.撰稿人
• 8.編輯 9.設計師 10.主播 11.師字輩職業
• 12.製作人／導演／編劇 13.程式設計師

大多數科技都是逐漸成長的。然而，偶爾會出現一些全球矚目的「魔法瞬間」。科技與一般市民之間的關係，會在這些時刻出現劇烈改變的重要事件或創新。

對於AI而言，2022年11月30日公開的ChatGPT便是其中一個重要的瞬間。支撐ChatGPT的大型語言模型（LLM： Large Language Model）其實已經存在好幾年，然而，像ChatGPT這樣的生成式AI，使我們能夠使用日常「語言」與精練的AI系統「對話」，簡直像是魔法一般。

什麼是生成式AI？

人們耗費半個世紀時間研究和開發AI（人工智慧）。雖然其技術發展與驚人成果廣受讚譽，但也有一些人將其視為奪走人類工作的威脅。

這是否成為威脅，取決於我們自己。對於那些與AI競爭的人，或從事AI也能完成的工作的人而言，AI可能會是威脅；但對於那些善於使用AI的人來說，AI將會是優秀的助手、能夠隨時腦力激盪的盟友與可靠的合作夥伴。

那麼與以往的人工智慧相比，最近新出現且以驚人速度崛起的AI，其最大差異在於「生成式」（Generative）。所謂生成式，意即具有「生成力」，也就是說，它能根據人類的指令，生成「文字」、「圖像」以及「影片」。這就是正在顛覆人類工作及生活各個領域、改變遊戲規則的「生成式AI」所具備的功能。

第一次目睹文字不斷產出、圖片如潮水般湧現的人，或許會感嘆如同觀賞魔術表演，或是宛如科幻電影場景，可見生成式AI的衝擊力有多麼強大。

當我們思索目前最能滿足人類多數需求的功能時，首先想到的便是「搜尋引擎」。只要輸入關鍵字並按下Enter，它便能瞬間列出包含該字詞的網頁清單，這已經是我們生活中不可或缺的功能。

然而，生成式AI雖然也能像搜尋引擎般使用，但其最大用途並非搜尋。

生成式AI在接受人類指令後，會參照已學習的大數據才回覆使用者。在目前的階段，生成式AI其實是嘗試提出「您需要的應該是這樣的資訊吧？」的建議，不像搜尋引擎那樣提供「您需要的資訊就在這些內容中」的正確選項。

畢竟只是建議，如果人類表示「不對，麻煩改成這樣」，生成式AI便會調整最初的提案，回應使用者「那這樣呢？」。透過連續的互動，共同雕琢出最終成品。過程彷彿在與另一位人類一起用「不是那樣，也不是這樣」的方式腦力激盪。

生成式AI並非單純提供「正確選項」，而是順應人類的需求提出「建議方案」。也就是說，生成式AI就是讓人類以提案為本，幫助人類尋找正解的工具。

生成式AI怎麼用？最能派上用場的3種功能

生成式AI有很多種用途，譬如說整理散亂的資訊、按照格式生成文本、機械式的轉換某些內容、替換或改寫文字、收集特定主題的資料、製作文本或圖像的草稿和初稿等，這些類型的工作將逐漸從人類的待辦事項中消失。

未來，人類的主要工作將會是以發想，以及優質的選項為基礎，打磨出更卓越的創意點子，而具體呈現發想的「實際執行」將由生成式AI完成。生成式AI未來會不斷進化並持續普及，人類像過去那樣親自動手的情況將越來越少。

聽到「把生成式AI當作工具」這句話，有些人可能會覺得這很困難，但事實上並非如此。

生成式AI最能派上用場的地方有以下3處：

1. 消除以往日常中那些令人覺得「麻煩」的問題。
2. 提供創意發想的「切入點」。
3. 在「腦力激盪」中，協助打磨創意靈感。

為了提高生產力，必要但本身並不具備生產性的繁瑣作業，是所有工作中不可避免的一部分。過去，這些作業需要花費大量時間和勞力親自完成，但現在用生成式AI就可以瞬間處理這類工作。

此外，在思考或創造新事物時，以往我們需要自己找到靈感的線索。雖然偶爾會出現少數人擁有豐富的靈感，能不斷湧現新點子，但對大多數人來說，「從無到有的想出某些東西」是一項非常艱難的腦力勞動。

然而，有了生成式AI之後，我們就可以「先問問AI」。

AI給出的答案不一定是「正確的」，但只要AI提供一些回應，這些回應就能成為我們發想的切入點（刺激），進而拓展思路。獲得某些靈感後，我們可以進一步打磨這些點子。

也就是說，生成式AI可以作為「靈感的起點」，並成為我們在「腦力激盪」過程中的合作夥伴，這些都是有效的使用方式。

我自己也在不斷嘗試用生成式AI做各種事情，同時觀察他人如何使用，以探索更多用途。

譬如目前備受關注的ChatGPT，只要打開網站就能選擇不同模型，預設的模型是GPT-3.5，任何人都可以免費使用（截至2023年4月28日）。

此外，還可以通過下拉式選單選擇2023年3月發布的最新模型GPT-4（這是付費版本）。GPT-4在2023年2月已經先行整合到Microsoft的搜尋引擎「Bing」（這是免費服務）。若這類搭載GPT-4的新服務逐漸普及，以文本為基礎的語言障礙應該會逐步消除。

大家也可以試著「接觸看看」，這樣就會逐漸發現適合自己的應用方式。

會受生成式AI影響的13種工作

生成式AI可以代替人類進行許多過去只能親自動手做的雜務。如此一來，人類可以節省時間，提升業務效率達數倍或數十倍，也能集中精力在「只有人類能做的事情」上。

另一方面，由於生成式AI的便利性主要呈現在為工作提供「基礎」，因此可以預見「打造基礎」的工作將被AI取代。譬如從事事前調查、打草稿、制定草案、安排事項等機械化、標準化、例行性工作的人，或者那些等待指示、只做上級交代的事情，這類人能夠發揮功能的機會將大幅減少。

熟練使用生成式AI，讓AI成為「合作夥伴」，除了讓專業人士的工作大幅簡化和效率更好之外，同時也可能讓專業人士達成更高的成就。我認為，相較於將生成式AI視為威脅或可疑的東西，願意嘗試使用它並觀察是否可以和平共處，將成為分水嶺，區分出今後一飛沖天和停滯不前的2種人。

至少在接下來的幾年裡，人們將進入一個探索「以使用生成式AI為前提的工作方式」的時期。

那麼實際上，人類的工作結構以及工作方式將如何變化呢？接下來我將提供具體例子說明，但整體上的共通點，就是專業工作將得到進一步的擴展。

1.業務人員：加速數據匯總、提案資料製作

業務人員的工作流程當中包含展現自家公司的產品或服務，能如何解決顧客的困擾、實現顧客的要求，然後讓顧客簽約。

過去，這些工作都是由人類自己完成，但以後所有業務的「準備工作」將先交由生成式AI處理。未來，業務人員的工作大致上會變成以下這樣：

1. 請生成式AI提供「我想銷售這種產品，應該向哪些人推銷？」的推銷候補清單→選擇。
2. 請生成式AI收集市場動向等數據，並以數據為基礎製作提案資料→檢查、修改。
3. 請生成式AI撰寫推銷郵件→檢查、修改並寄送。
4. 請生成式AI製作推銷會用到的「劇本」或「簡報」→檢查、修改之後對客戶做簡報。
5. 達成協議後，請生成式AI準備合約→檢查、修改。

2.庶務：大部分的文書工作將瞬間完成

庶務工作涉及範疇很廣，其中有一些工作可能是根據固定格式加以編輯。因此，像是製作估價單、發票、交貨單、合約、備忘錄等文件、數據輸入等工作可能會改以「使用生成式AI製作草稿，然後自己審核和修改」的方式進行。

譬如說，對生成式AI發出指令，要求它「根據以下條件和格式製作一份××案件的合約」（附上條件與格式），然後再對生成的檔案進行審核和修改。

3.行銷：與AI商討，創造出銷售機制

市場行銷的工作是根據各種市場調查和市場趨勢等資訊來設計「暢銷方案」。具體來說，包含提出新企劃、確定產品概念、制定廣告策略等工作，為了提高效果，需要正確掌握數據，準確分析目標消費者群體的行為和思維傾向。

無須多言，大家都知道AI針對「數據」、「分析」等定量和數學性質的處理能力遠遠超越人類。如此一來，未來市場行銷的工作流程，將先由生成式AI完成數據的收集和分析，然後再從與生成式AI「腦力激盪」的過程中打造新的暢銷方案。

4.公關：寫新聞稿變得更簡單

公關的工作主要是透過傳遞自家產品或服務的魅力（PR），提高公司在社會上的知名度。

為了廣泛宣傳，需要資料、素材和計畫。因此，透過讓生成式AI先制定草稿，撰寫新聞稿將會比現在更加輕鬆。此外，根據產品或服務的不同，可以在AI的幫助下，列出哪些媒體比較有可能報導自家產品，並製作媒體清單、打磨宣傳計畫。

5.教師：創造「有趣的學習」

以前授課主要集中在按照教科書傳授知識給學生，然而，如今「具創造力的思考」能力，遠比單純「擁有知識」更加珍貴。

如何才能培養學生「具創造力的思考」呢？關鍵在於「有趣的學習」。

但是，若教師本身也是在一成不變的教育體系下成長，要獨立設計這樣的課程可能會遇到一些困難。這時，具有生成式AI就可以成為強大的助手。

譬如說，它可以提供各種國內外的教育實踐案例，教師就能據此設計出突破傳統而且獨特的有效課程。此外，我們還可以將生成式AI融入到授課和作業之中，例如讓學生「自己驗證並整理生成式AI查詢到的內容」，這樣就能營造出更加富有創意的學習模式。

6.研究者與研發職：減輕調查與研究的勞力

理工科和文科的研究都離不開「調查」。研究者之中，尤其是數據科學家的工作方式應該會發生巨大的變化。

數據科學家的工作是篩選出社會和商業的問題，並利用數據來解決這些問題。數據的收集和分析，乃至於設定前提，生成式AI都會是強大的商業夥伴。

可以讓生成式AI先檢討社會動態或商業模式，生成應該解決的問題清單，然後再比對自己觀察到的情況，篩選課題。接著與生成式AI一起收集並分析數據。

除此之外，無論是文科還是理科的研究者，以往需要自己去圖書館借書、閱讀學會期刊中的最新論文，或是訪問各地大學的圖書館來搜尋論文，現在這些工作大部分都可以交給生成式AI來處理。

與生成式AI一起討論研究方法、規劃實驗和田野調查的計畫等，甚至能描繪出研究的藍圖。

此外，為了獲得研究經費所需的手續以及大學內的繁瑣雜務等，未來都可以由生成式AI來處理。

把生成式AI當作合作夥伴，研究者可以大幅減少需要自己親自完成的任務，從而更加專注於「思考」，也就是研究本身。

企業的研發部門也一樣。與生成式AI共同進行必要的數據收集、調查、實驗和分析，可以大幅減少開發新產品所需的勞力。

7.撰稿人：原稿撰寫轉變成精煉草稿

根據自己的經驗來整理思路、總結採訪內容、整理調查資料，這些一直是撰稿人的主要工作。而在未來，撰稿人的工作將變得更具「編輯」色彩。

因為生成式AI能夠生成大致的「草稿」，接下來的工作就是對重新編寫，讓文章更具原創性和吸引力，這些「編輯」的過程正是展示個人創意的地方。

因此，撰稿人的主要工作將會變成：提出主題、文脈、文體等要求，將自己的想法筆記、採訪記錄的文字稿或者調查內容交給生成式AI，然後編輯AI生成的「草稿」。

8.編輯：構思方案、思考書籍標題變得更容易

過去，我們通常會參考暢銷書的內容和標題，從街頭廣告文案中尋找靈感，或查閱字典和同義詞辭典，基本上，都是依靠自己的頭腦來構思多種方案。

現在，透過引入生成式AI參與「參照各種資料並構思方案」的流程，大幅節省編輯工作的勞力並提升效率，而且發想也會變得更加豐富。使用生成式AI來構思方案，等同於和一位擁有豐富知識的人一起腦力激盪。

9.設計師：提供設計方案變得更有效率

以往設計師會從零開始構思設計方案，然而現在透過使用圖像生成AI當作構思夥伴，可以大幅提升效率。

首先，將委託人的需求告知生成式AI，讓它提出設計草案，然後設計師再運用自身的創意進行調整。透過這樣的方式，設計的範圍和可能性將比過去獨自構思時更為廣泛。

因此，這並不代表設計師的工作會因圖像生成AI的出現而「消失」，反而設計師的工作將會因生成式AI擴充，設計師自身的創造力也會比以前更容易發揮出來。

10.主播：人類不再需要朗讀新聞

如今已經有AI朗讀的新聞節目，這意味著「朗讀新聞」不再是人類專屬的工作。然而，這並不代表主播會完全被AI取代。

相反的，隨著「朗讀新聞」這部分工作交給AI處理，主播可能會更多的扮演像新聞節目主持人一樣的角色，譬如說引導節目嘉賓提供資訊和意見，或者在節目中表達自己的觀點。

而這些工作也能透過把AI視為「知識豐富的腦力激盪夥伴」或「能幹的調查員」來進行，以獲得高水準的成果。

11.師字輩職業：製作大量文書的效率提升

律師、會計師、稅務師等專業人士的工作通常伴隨大量的文書處理。然而，這些檔案大多有固定格式，因此大部分的工作都可以交由生成式AI完成。

這些專業人士是為了讓客戶能夠過著健全的社會生活，而付出知識和努力的專家。當然，仔細檢查文件、提出各種申報、申請等手續依然是專家的工作，但透過讓生成式AI來處理必要的檔案工作，可以大幅提升工作效率。

12.製作人與導演、編劇：企劃書、劇本製作、進度管理轉變為「詳細審查新點子」

構思電視節目企劃的製作人、負責管理現場進度的導演以及撰寫腳本的編劇，透過善用生成式AI，也可以大幅度節省勞力並提高效率。舉例來說：

• 製作人：提供生成式AI一個大致的主題（題材）和預算等條件，由AI生成企劃草案，然後以草案為基礎檢討並完成企劃。
• 導演與編劇：提供生成式AI節目的主題、時間框架、演出者等條件，由AI生成腳本草案，然後以草案為基礎檢討並完成腳本。

這些流程都是「生成式AI製作草案→檢討並完成」，藉由這種方式讓人們能更容易發揮本來的創造力。以這個例子來說，專業工作在這裡也得到進一步「擴展」。

13.程式設計師：不再需要寫簡單的程式

程式設計就是為電腦編寫「在這種情況下，進行這種處理」的指令，這需要用程式語言來編寫，但今後我們不再需要從頭到尾自己完成。

只要向生成式AI指示「想要這樣的程式」，它就會按照指示編寫。雖然不一定一次就能完成完美的程式，但發現缺點的時候，只需向生成式AI指出有問題的地方，它就會立刻修正。

對於複雜的程式設計，最終還需要人來仔細檢查並進行修正，但簡單的程式設計，可以在與生成式AI「討論」的過程中，不需要親自動手就能完成。

未來程式設計師的工作，將會變成利用生成式AI來編寫代碼，並仔細審查AI編寫的代碼，以確保功能正常。

＊本文摘自平安文化《AI時代生存聖經》

責任編輯：倪旻勤
核稿編輯：陳瑋鴻