人類面對AI浪潮三道防線（車品覺）
本文作者車品覺，為港交所獨立非執行董事、香港基因組中心董事、香港大學中國商業學院客座副教授，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」。
上周跟學生上課，有同學問：「人工智能（AI）能力不斷提升，有哪些工作必須由人來做？」我給了3則回應。在回來路上想了又想，覺得這3點值得分享。
我不假思索的第一則，也是我最確定的。2026年截至8月，全球科技業因AI相關因素已裁員超過12.6萬人，超過去年總和。亞馬遜（Amazon）在1月裁了1.6萬人，行政總裁直接把原因指向AI代理的部署。AI似乎正在全面替代人工，但仔細觀察數據，被替代的是誰？是客服、資料輸入員、基礎程式員和財務分析的初階崗位。
Klarna的案例更值得探究。這間瑞典金融科技公司曾經高調宣布，AI客服代替了700名人類客服的工作量。一年半後，他們卻悄悄開始重新招聘人類客服，因客戶對於解答複雜問題的滿意度下降了，而高端客戶根本不願意跟機器溝通，CEO不得不承認「過度倚重了AI」。
AI可以回覆郵件，但無法建立信任。信任是源於持續互動、情感與記憶累積出來的，絕非「效率」能夠衡量。關係的本質不是訊息交換，是彼此在場，你願意在關鍵時刻多付出一些，這些都是人類的行為與情感，恰恰與追求效率的邏輯背道而馳。
第二：人必須去填補AI的盲點。許多AI的盲點是結構性的，它的訓練數據無法持續更新，資料被定格在特定的時間點，其判斷依賴概率推演。然而，它對「沒見過的東西」，也會自信地給出看似合理，但完全錯誤的答案。2026年國際商業機器（IBM）的研究指出，87%高管認為，AI更可能「增強」而非「替代」員工，但前提是有人能判斷AI在哪裏增強了、在哪裏反而引致新風險。
順帶一提，填補盲點不是一份工作崗位，是一種應對未知的態度。
第三是最難的：人必須不斷重新定義人機協作的邊界。邊界不是劃一次就鐵定了。AI每升級一次，邊界就得重新校準一次。去年AI做不了的事，今年它可能做得比你好了；今年它做不好的事，明年可能就不是問題了。邊界是一個持續更新的過程，不是靜態的崗位劃線。
2026年第一季，超過20%企業在提交美國證券交易委員會的文件中，明確指出AI自動化是裁員的主因，較上一季14%顯著上升，顯示企業正在用AI重寫組織結構。但同時研究諮詢公司Forrester預測，2026年有一半把裁員歸因於AI的公司會悄悄逆轉，因為他們發現AI無法勝任那些需要高度判斷力的職位。
邊界的定義權在人手裏。不是AI自己生成一條邊界，是人根據自己的判斷、價值觀、自己對「什麼是好工作」的理解去劃這條線。這條線本身，正是在AI浪潮中最後、也是最難撼動人類的立足之地。
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