AI 趨勢觀察 ／ 資料更新至 2026 年 10 月
AI 會取代我的工作嗎？先給答案：照目前的研究，多數人會遇到的是「工作裡的一部分任務被改變」，而不是整個職業消失。國際勞工組織估計，全球約四分之一的工作對生成式 AI 有一定程度的「暴露」，但落在最高暴露等級的只有 3.3%。不過，這不代表可以放心不管：美國的薪資資料已經看到，AI 暴露程度高的職業裡，22–25 歲新鮮人的就業明顯落後。
這篇不講空泛的安慰，也不製造焦慮，而是用幾份一手研究回答四個問題：哪些工作被 AI 影響最多？被改變的到底是什麼？哪些工作和技能在增加？以及，現在的你該學什麼？如果你對 AI 還很陌生，可以先讀〈AI 新手入門：完全不懂 AI，要從哪裡開始學？〉，再回來看這篇。
30 秒看重點
約 1/4
全球就業中，屬於對生成式 AI 有一定暴露的職業比例；最高暴露等級只佔 3.3%（ILO，2025）。
+1.7 億／−9,200 萬
全球雇主預估 2025–2030 年新增與消失的工作數，淨增約 7,800 萬（WEF，2025）。
39%
雇主預期到 2030 年，工作所需的核心技能約有 39% 會改變（WEF，2025）。
低約 19%
美國 22–25 歲、AI 暴露最高職業的就業，和暴露較低的同齡人相比的落差；年長員工沒有類似落差（史丹佛，資料至 2026 年 6 月）。
43%
台灣 18 歲以上民眾用過生成式 AI 的比例（TWNIC《2025 台灣網路報告》）。
資料：國際勞工組織（ILO）、世界經濟論壇（WEF）、史丹佛數位經濟實驗室、TWNIC，詳見文末資料來源。
01AI 會取代哪些工作：暴露程度最高的是文書與資訊處理類
先解釋一個常見名詞：研究裡說的「暴露」（exposure），意思是這份工作有多少任務是 AI 做得到的，不是「會被裁員的機率」。就像下雨天站在屋簷外，暴露在雨中不代表一定會感冒，但你得準備雨傘。
國際勞工組織（ILO）在 2025 年 5 月發布的全球指數，拆解了近 3 萬項工作任務，並請 1,640 位在職者評估。結果是：全球約 25% 的就業屬於有一定暴露的職業；在高所得國家，這個比例是 34%，低所得國家只有 11%。暴露最高的一直是文書類工作（例如資料輸入、行政秘書），而一些高度數位化的專業與技術工作，暴露程度也比 2023 年的版本更高。
另一個角度來自 AI 公司自己的使用紀錄。Claude 的開發公司 Anthropic 在 2026 年 3 月，把「理論上 AI 做得到」和「實際上大家拿 Claude 在做什麼」合併成一個指標，結果暴露最高的幾個職業如下表。
| 職業（研究怎麼看） | 暴露情況 |
|---|---|
| 電腦程式設計師 寫程式、除錯是 AI 最常被拿來做的事 | 約 75% 的任務已出現 AI 使用 |
| 客服專員 回覆常見問題、整理對話紀錄 | 約 67% |
| 資料輸入人員 把紙本或表單資料轉成電子檔 | 約 67% |
| 其他約 30% 的勞工 多為需要實體操作或現場服務的工作 | 在資料中完全沒有出現 AI 使用 |
資料：Anthropic〈Labor market impacts of AI〉，2026 年 3 月；母體為美國約 800 個職業，使用資料來自 2025 年 8 月與 11 月的 Claude 對話。
世界經濟論壇（WEF）的《未來就業報告 2025》則是問全球 1,000 多家大型雇主（代表 55 個經濟體、超過 1,400 萬名員工）的預期。他們認為 2030 年前減少最快的工作包括：郵局櫃台人員、銀行櫃員、資料輸入員；人數減少最多的則是收銀與售票員、行政助理與執行秘書。會計與審計人員、印刷工人也在名單上，平面設計師、法律秘書則緊接在前十名之後。
看數據，先看定義
這三份研究的「影響」意思不一樣：ILO 看的是任務「可以」被 AI 做多少；Anthropic 看的是 Claude 使用者「實際」拿 AI 做了什麼（而且是自家產品的資料）；WEF 看的是雇主「預期」會怎麼調整人力。三者方向一致，都指向文書與資訊處理類工作，但數字不能直接相加或互相比較。
還有一個容易被忽略的發現：ILO 指出，在高所得國家的最高暴露等級裡，女性就業佔 9.6%、男性只有 3.5%，原因是女性較常從事文書與行政工作。也就是說，AI 的影響並不是平均分配的。
02AI 取代工作的方式：被改變的是「任務」，不是「職稱」
一份工作是很多任務的組合。以行政人員來說，包含會議紀錄、排行程、做報表、對外聯絡、處理突發狀況，AI 只擅長其中幾項。Anthropic 在 2025 年 2 月第一份經濟指數裡就發現：約 36% 的職業，至少有四分之一的任務出現 AI 使用；但四分之三以上任務都用到 AI 的職業，只有約 4%。
現在的工作任務，是誰在做？
WEF 請雇主估計 2025 年工作任務的分工；到 2030 年，雇主預期三種方式會接近各佔三分之一。
主要由人完成
主要由科技（機器、AI、軟體）完成
人和科技合作完成
※ 資料：WEF《Future of Jobs Report 2025》，全球大型雇主調查；四捨五入後合計不到 100%。
所以比較實際的問題不是「我的職業會不會消失」，而是「我每天做的事裡，哪些會被 AI 接手、哪些會變得更重要」。下表用四種常見工作舉例。
| 工作 | 容易交給 AI 的任務 | 仍然需要人的部分 |
|---|---|---|
| 行政人員 | 會議紀錄摘要、公文與信件初稿、Excel 公式與報表整理 | 判斷輕重緩急、跨部門協調、確認資料正確 |
| 客服人員 | 常見問題回覆、對話分類、自動產生工單 | 情緒安撫、例外處理、決定是否補償 |
| 設計人員 | 草圖發想、去背、尺寸改版、產出多個版本 | 理解品牌與客戶、挑選與修正、對成果負責 |
| 老師 與講師 | 出題、做講義初稿、整理學生作業回饋 | 觀察學生狀況、引導討論、建立信任與動機 |
資料：作者依上述研究的任務分類整理的示意，實際情況依工作內容而不同（2026 年 10 月）。
如果你是行政職，〈行政人員如何使用 AI〉整理了更多可以直接拿來試的做法。
自動化和輔助，差在哪裡
「自動化」是把整件事交給 AI 做完；「輔助」是人主導、AI 幫忙。史丹佛團隊用美國薪資資料發現，年輕人就業下滑集中在 AI 多被用來「自動化」的職業；以「輔助」為主的職業，就業持平甚至成長。
03AI 時代需求上升的工作與技能
WEF 的雇主調查預估，2025 到 2030 年全球會新增約 1.7 億個工作、消失約 9,200 萬個，淨增約 7,800 萬。光看「AI 與資訊處理技術」這一項，雇主預期會創造約 1,100 萬個工作、取代約 900 萬個，是所有科技趨勢裡影響最大的。
| 類型 | 例子 |
|---|---|
| 成長最快 依比例 | 大數據專家、金融科技工程師、AI 與機器學習專家、軟體與應用程式開發者、資安管理專家 |
| 增加人數最多 依人數 | 農場工作者、送貨司機、軟體開發者、建築工人、零售銷售人員，以及護理、社工、諮商等照護工作 |
| 需求上升的技能 | AI 與大數據、網路與資安、科技素養；也包括創意思考、韌性與彈性、好奇心與終身學習、領導與影響力 |
資料：WEF《Future of Jobs Report 2025》，預估期間 2025–2030 年。
增加最多的不只是科技工作，還有大量需要「人在現場」的照護與物流工作，和第 01 章的結果一致。
每 100 位員工，到 2030 年需要什麼訓練？
WEF 依雇主回覆估算的全球平均。
在原職位上進修就能跟上
進修後轉到公司內其他職位
需要訓練，但可能拿不到
不需要額外訓練
※ 資料：WEF《Future of Jobs Report 2025》。前三項合計 59 人需要再訓練；最後一項由 100 減去 59 推算。
看懂這個數據
100 人裡有 59 人需要再學習，這個數字比「哪個職業會消失」更值得注意。它代表多數人的工作不會不見，但工作方式會變，而且學不學、有沒有機會學，會拉開差距。雇主也表示，技能落差是企業轉型最大的障礙（63% 的雇主這樣回答）。
想看 AI 本身的進步速度，可以搭配閱讀〈AI 越來越快：五組數據〉，裡面整理了模型能力、成本與使用率的變化。
04台灣的情況：會用 AI 的人變多，但「用得好」還有落差
台灣目前還沒有官方公布的「AI 對各職業影響」統計。2026 年 6 月立法院質詢時，勞動部長表示已經開始監測 AI 對產業與就業的影響，資料蒐集與分析約需半年，預計年底前會有初步結果。所以下面先用兩份可信的調查，看台灣個人與企業的 AI 使用現況。
個人：43% 用過生成式 AI
台灣網路資訊中心（TWNIC）委託陽明交大執行的《2025 台灣網路報告》，2025 年 7–9 月電話訪問 18 歲以上民眾，用過生成式 AI 的比例是 43.19%，40 歲以下最多。
能力：會評估不等於會用
同一份報告中，約 79% 表示能評估 AI 服務的優缺點，但能有效用 AI 完成任務的約 66%，差了近 13 個百分點。
企業：九成二中小企業還在初步認識
經濟部中企署委託工研院的《2025 年中小企業 AI 運用現況調查》（員工 199 人以下、1,207 家），約 92% 表示不了解或只大致了解 AI。
人才：只有 15% 有 AI 人才
同一份調查中，具備 AI 人才的中小企業約 15%，其中約四分之三是操作現成工具的初階人才；最大障礙是「還沒有明確的應用需求」。
看數據，先看定義
TWNIC 問的是「有沒有用過」，不代表每天在工作上使用；中企署調查的「了解 AI」是企業自評。兩份調查的母體也不同，一個是個人、一個是中小企業。合起來看，台灣的狀況比較像是：很多人試過，但真正把 AI 放進工作流程的人和企業還不多。
換個角度想，這是機會：多數企業還不知道 AI 能用在哪裡時，能說清楚「這個任務怎麼用 AI 改善」的員工，價值會很明顯。
05AI 時代該學什麼：三個層次，一步一步來
面對 AI，常見的反應是「全部不碰」或「什麼都想學」。比較有效的是分層次，從最貼近自己工作的地方開始。
會用工具：把 AI 當成工作上的助手
先熟悉一兩個對話式 AI，學會把任務說清楚，例如請它摘要、改寫、整理表格。
會判斷：知道 AI 哪裡會錯
AI 可能一本正經地講錯，要會查證來源、檢查數字，也要知道哪些資料不能貼給 AI。
會整合流程：把 AI 放進每天的工作
把重複的任務拆成步驟，決定哪一步交給 AI、哪一步由人把關，做成團隊可以重複使用的流程。
第一層不需要寫程式。想知道 AI 怎麼產生答案，可以先讀〈生成式 AI 是什麼〉；想學會把任務說清楚，〈提示詞是什麼：新手基本寫法〉從最基本的寫法開始。擔心自己不是理工背景，〈不會寫程式也能學 AI〉有完整說明。
第二、三層才是拉開差距的地方。Anthropic 在 2026 年 6 月對約 9,700 位 Claude 使用者的調查中，86% 表示 AI 讓工作變快，57% 認為 AI 讓自己的技能更有價值。不過這份調查的對象是已經在用 AI 的人，不能代表所有上班族。
AI 取代的通常不是一個人，而是一個人工作裡的某幾項任務；會用 AI 的人，會接手更多剩下的工作。
——本文綜合 ILO、WEF 與史丹佛研究的整理
但，預測不是保證：四個要一起看的限制
了解數據的限制，才不會被「AI 搶走幾億個工作」的標題嚇到，也不會因為「目前沒有大規模失業」就掉以輕心。
預測會變
WEF 是雇主的預期，不是實際結果。同一份報告 2023 年版預估技能變動 44%，2025 年版變成 39%；AI 進步速度一變，預測也會跟著改。
樣本有偏差
Anthropic 的資料只來自 Claude 使用者，美國薪資資料也不完全代表整體經濟，ILO 的任務資料以波蘭的職業分類為基礎。每份研究都只看到一部分。
新手入口正在變窄
史丹佛團隊發現，年輕人就業落差主要來自「少招新人」，而不是裁員。Anthropic 也觀察到 22–25 歲在高暴露職業的求職成功率下降約 14%，但作者提醒這個結果只是勉強顯著。
轉職成本不平均
每 100 位員工中，有 11 位需要訓練卻可能拿不到；女性、新鮮人、文書工作者受影響較大。轉職要花時間和錢，不是每個人都負擔得起。
史丹佛《AI Index 2026》也提到，64% 的美國民眾預期 AI 會讓工作減少，AI 專家則樂觀得多。兩邊都可能有偏誤，最實在的做法是持續看新數據。
從今天開始：面對 AI 取代工作的三個行動
不用一次學完所有工具。下面三個步驟，一週內就能開始。
盤點任務
把一週的工作列成清單，標出「重複、文字多、有固定格式」的任務，這些最適合先交給 AI。
變成流程
把做得順的方法寫成步驟與範本，分享給同事。這份「AI 工作流程」就是你最好的作品集。
上班族
先從自己最花時間的一項任務開始改善，比追新工具更有用。能說出「我用 AI 省下多少時間」，就是轉型的第一步。
學生與新鮮人
入門職缺可能變少，代表要更早累積作品：用 AI 完成一個專題，並說明哪裡是你自己的判斷。
老師與家長
與其禁止，不如陪孩子一起練習「問好問題、查證答案」。點燃學習動機，比背下標準答案更重要。
常見問題
哪些工作最容易被 AI 取代？
照目前研究，暴露程度最高的是文書與資訊處理類工作，例如資料輸入、行政秘書、客服、銀行櫃員。但「暴露高」多半代表其中很多任務會被 AI 接手，不一定是整個職位消失。工作內容越重複、越以文字和固定格式為主，受影響越大。
哪些工作比較不受 AI 影響？
需要實體操作、現場服務或面對面照顧的工作，例如護理、照護、建築、物流，目前受影響較小，WEF 也預估這些工作的人數會增加。需要建立信任、處理複雜人際關係的工作，也比較難被取代。
文組、非工程背景的人怎麼面對 AI？
大多數人用 AI 是用自然語言下指令，不需要寫程式。文組背景擅長的表達、理解脈絡和判斷，正好是把 AI 用好的關鍵。建議先從自己工作中的一項任務開始練習。
要不要轉行去學寫程式？
不一定。程式設計師其實是 AI 暴露程度最高的職業之一，單純寫程式的任務正在被 AI 大量接手。比較好的方向是在原本的專業裡學會用 AI，有興趣再學基礎程式，幫助你理解和整合 AI 工具。
考 AI 證照有用嗎？
證照能幫你有系統地建立 AI 基本觀念，對求職或內部轉調也有加分效果，例如經濟部的 iPAS AI 應用規劃師。但證照不能取代實作經驗，最好搭配一個實際用 AI 改善工作的案例。準備方式可以參考〈iPAS AI 應用規劃師初級怎麼準備〉。
AI 會造成大規模失業嗎？
到 2026 年中為止，美國的研究還沒看到全面性的失業，Anthropic 的分析也沒有發現高暴露職業的失業率明顯上升。但新鮮人在高暴露職業的就業已經明顯落後，台灣官方的監測結果預計年底才會公布，還需要持續觀察。
本文重點
- AI 會取代我的工作嗎？多數研究的答案是：被改變的是部分任務，整個職業消失的比例很低（ILO 最高暴露等級 3.3%）。
- 暴露程度最高的是文書與資訊處理類工作；需要實體操作與照護的工作受影響較小。
- WEF 預估 2030 年前全球淨增約 7,800 萬個工作，但每 100 位員工有 59 位需要再訓練。
- 新鮮人是目前最明顯的受影響族群，主要原因是企業少招新人。
- 該學的三個層次：會用工具、會判斷、會整合流程，從自己工作中的一項任務開始。
想一想
列出你這週做過的十件工作任務，哪三件最可能交給 AI？交出去之後，你想把省下來的時間用在哪裡？
資料來源
- World Economic Forum（2025 年 1 月）。The Future of Jobs Report 2025：Digest
- World Economic Forum（2025 年 1 月）。The Future of Jobs Report 2025：2. Jobs outlook
- International Labour Organization（2025 年 5 月 20 日）。Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure（ILO Working Paper 140）
- Anthropic（2025 年 2 月 10 日）。The Anthropic Economic Index
- Anthropic（2026 年 3 月 5 日）。Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence
- Anthropic（2026 年 6 月 26 日）。Anthropic Economic Index report: Cadences
- Stanford Digital Economy Lab（2026 年 8 月更新）。Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence
- Stanford HAI（2026 年 4 月）。AI Index Report 2026：Economy
- Stanford HAI（2026 年 4 月）。AI Index Report 2026：Public Opinion
- 台灣網路資訊中心 TWNIC（2025 年 12 月）。2025 台灣網路報告
- 中央社（2025 年 12 月 17 日）。報告：43% 台灣民眾使用生成式 AI 40 歲以下最多
- 中時新聞網 旺得富（2025 年 12 月 26 日）。經濟部《2025 年中小企業 AI 運用現況調查》報導
- 聯合新聞網／經濟日報（2026 年 6 月 3 日）。AI 恐掀失業潮？立委請勞動部提「勞工轉型方案」
本文封面為 AI 生成的示意圖。
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