※ 前言提醒：本文是在備課過程中，純粹基於 AI 的應用發展，做個人觀察總結，給自己和學員的下個技能樹鋪路；目的不在散播焦慮；也可以等 2030 年回來看看，預測中了多少。
大學生該轉系、上班族該轉職嗎？
前幾天，看到小羊要舉辦學習家年會，想到今年我收到一個「雷蒙週報」的回信詢問。
大意是：
「雷蒙，我現在大學讀商科，但看到 AI 發展這麼快，我很焦慮。該轉系嗎？」
這個問題，這兩年應該很多人都在問。
不只是學生，連我們社群或者身邊朋友，已經有人遇上了裁員。
所以無論是上班族、設計師、工程師，大家都在擔心同一件事：AI 會不會取代我的職業？
📍 先說個小結論：
- AI 會改變很多工作，但不是你想的那種「全面取代」。
- 更像是當年手機出現，創造了許多新職業、商業模式，是種全面洗牌的升級版。
- 關鍵差異是，有些工作只是從以往需要 10~20 人團隊協作，現在 1 人就能頂上，成果還更好。所以關鍵是，你要站在對的位置。
危險區：那些正在被 AI 吃掉的工作
- 不需要跟人互動的，主要工作是複製貼上的職業
- 成果容易衡量，無須跨領域的判斷和職能
- 只熟悉上一代工具，負責整個生產流程的單一模塊
我先說個真實的案例。
除了 Duolingo1 跟 Shopify2 已經公告，未來招人都要先「舉證『AI 做不到』才能新招募」之外，去年 IBM 宣布，將用 AI 技術取代超過 7,000 個職缺3，尤其是那些「不需要與人接觸互動的崗位」。
我們的會員社群裡，也有看到一些老闆討論過。
他們公司原本有 5 個設計師，現在只留 2 個 + AI 工具協作，產能還更高。
這就是我說的「危險區」第一類：不需要跟人互動，主要工作是複製貼上的職業。
這些包含：
- 行政、行銷和分析助理
- 基礎設計、文案師＆初階軟體工程師
以商管畢業生來說，如果準備進入職場，卻只想做上網打關鍵字、收集資料、整理分析、寫些報告……等，這種成果可以遠距交付、不太需要跟人面對面互動的話，通常會是第一批被消失的。
現在的 AI（Deep Research，深度研究）已經能完全取代，只會簡單關鍵字搜尋、複製貼上，整理成報告的人類。
過去要花 1-2 週做出來的分析報告，AI 深度研究只要 10 分鐘，有文檔、來源、簡報，甚至互動式網頁。
所以當然首先砍掉，那些沒在用心，沒有個人理解和思考的人類。
危險區的第二類人：是「基礎設計、文案、軟體工程師」。
你可能會很意外，因為我們本來以為創意和藝術是最難被取代的？
但今年的 AI 在這方面的成果，已經完完全全打破了我們的認知。
注意在這邊，我說的是「基礎」。
因為基礎可商用的設計，其實是有套路的。
什麼叫「大眾覺得好看」、什麼叫「讀起來能懂」，這些都有模式可循。
只要有模式，有參考，AI 學起來爆炸快。
以往一般的電商、店家或公司，都會需要 in-house 一整個設計團隊來相互處理的任務，現在只需要 1 個懂一些設計（或者說懂風格和市場敏感），又懂得用好 AI 工具的人，就能做到以往 10 人的工作量和品質。
例如：先讓 AI 生成靈感草圖跟老闆確認 → 快速定稿；再把 AI 生成的初稿圖，用 PS 等後製工具微調就能出圖；基礎文案也是類似的邏輯。
⬇️ 之前我也分享過 ChatGPT 能做到哪些商業化應用的設計圖生成：
至於軟體工程師，則是那些只會基礎「CRUD」的工程師。
※ CRUD 是什麼？Create（新增）、Read（讀取）、Update（更新）、Delete（刪除）。
因為這類工作的邏輯也是 AI 能完全學會替代的。以前一個專業的工程師，可能要配 5 個基礎工程師給他，去釋放他的時間處理許多簡單的查找、複製、更新、刪除的任務，但現在這個專業的工程師可以藉由 AI，省下大量的溝通，公司還能把這些基層工程師的薪水，拿去給這個專業的工程師，溝通成本更低，價值還能更高。
看完危險區，你可能會很緊張、焦慮，
但我想先說，不是說以上這些基礎職業會完全消失。
因為即便是簡單的任務，還是要由人類來最終交付。
因為 AI 不會替你負責，只有人才會。
所以，不是整個職業會消失，而是相關的工作崗位數量會大幅減少。
以前需要 20 個人的小部門，現在可能只需要 2~3 人。
潛力區：跨領域專業 + 瞭解 AI 應用
- 擁有兩種以上專業視角，能整合多領域知識解決問題
- 能拆解完整工作流程，找出 AI 可協作或自動化的環節
- 需與人類互動協作，為判斷和成果負責
不廢話，直接進例子。
今年六月，一位《華爾街日報》（WSJ）的記者 Joanna Stern，用 1000 美元製作了一個完整的 7 分鐘影片4。你可能以為 30000 台幣也不便宜阿？但如果你去看看成果，你會發現光是那個機器人的 3D 建模在現代可能就超過 30000 元，更別說那些室內和外景的拍攝。
她是怎麼做到的？
她不是頂尖的導演，也不是專業的 3D 建模師。
但她懂「要產出一個成果」的全流程 —— 知道要完成一個好故事會遇到哪些問題、怎麼解決。
她懂一些腳本寫作、懂文案編輯、懂導演鏡頭語言，再配合 AI 協作，還有對的人指引，就能做出來。
你發現了嗎？這些對自己工作業務領域理解比較深，知道要完成這個成果，具體會碰上哪些問題（無須到 Top 1% 的行業專家），只需要在 2~3 個專業上都有 PR70，加上她懂得運用 AI 工具，就能以 1 頂 100。
這就是我說的「潛力區」：跨領域專業 + 懂 AI 應用的人。
你可以粗糙地理解為「文理雙修」。
這種人，既要能梳理整個工作流程，找到能交付 AI 協作的部分；
也要有所同理心、情感支持能力，讓其他人願意跟他合作。
畢竟我們人類，依然是社交動物，
能跟有同理心、願意負責的專業人士協作，
會比起只跟機器工作，快樂的太多了。
—
講到這裡，你發現學校裡教的根本跟不上阿，怎麼辦？
沒錯，因為傳統教育是龐大複雜的體系，一定慢於市場和個人。
所以只能靠自己去學習為主。
未來自學的價值只會越來越大，學校帶來的不可或缺價值只會越來越小。
這也是為什麼，如果你要選專業，
我建議先選那些「你真正有熱愛、能持續做下去」的。
你才有動力去整合其他專業，去探索現有需求的問題，
並且跟 AI 一起創造新的產品和服務，提供給人類社會。
至於那些真正發展、推進、開拓 AI 技術的基礎學科，絕對是時代紅利，但我覺得這不是大多數人願意去的，壓力極強（自行去看各大 AI 公司他們的招募需求就能得知）。這些人除了大概率要讀到碩士、博士，也不用我多說，他早就知道自己的路，也是社會上不到 1% 的天才。
總結觀察：AI 不會取代體驗＆創造，只會先取代重複
寫下這些，不代表我對未來黑暗的看法。
我是科技樂觀主義者。
我認為，AI 無法取代我們的真實經驗和創作。
它取代的是那些「重複、有模式」的老事情。
這樣反而能解放我們的時間和注意力，去做更多還沒嘗試過的創造和體驗。
但前提是，你要找到自己所愛的事情。
如果你對某個工作、專業、領域有熱愛，你完全不用擔心 AI 會取代你。
因為你知道，你會在這個方向上持續學習、持續創造，
甚至跟 AI 共存，把麻煩的事情都交給它，
讓你能更專注在「屬於你的創造」上。
像我大學的科系也沒選好（我是讀化工），或者說根本只是按分數跟長輩的期待去填
說實話，我當時也想像不到自己現在的職業和工作模式
但我現在也過得好好的，不是嗎？
因為我一直在自己的熱愛上探索、學習和實踐
想的永遠不是「怎麼避免被取代」，而是「怎麼做得更好」
用心、認真對待手上的每個問題，
加上懂得活用工具來放大你的專業價值和獨特的你自己
你根本不用擔心被取代，未來是你的時代。
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📍 最後，讓我用三句話總結吧：
- 發展可遷移、跨領域的專業：不要只在一個不需要跟人互動的單一領域鑽研。
- 不需要精通所有 AI，但只少知道在你的工作業務流程上，哪些問題可以用上哪些工具（注意我說的是新工具，不要說什麼 Word、Excel，這種上時代的產物）
- 與其跟熱門，不如選熱愛：能持續投入，專注在成長上，比起當下成功熱門，更加重要。
※ 2025.06.20 看完了羅振宇與《人類大歷史》、《連結》作者哈拉瑞（Yuval Noah Harari）的對談【人類的最後堡壘：情感能否對抗 AI？】，有些相關筆記補充在這。
