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半年前，Amy好不容易為公司談成一項跨國合作案，卻為簽約事宜傷透腦筋。她一邊查詢法規，一邊硬著頭皮草擬合約，10頁的內容足足寫了5天，最後又花了3天和法務人員反覆討論、修改，才終於定案。但如今Amy的做法已經改變。她只需將合約範本「餵」給AI，並說明需求，就可以快速生成草約，還能用AI自動比對條文的合法性與一致性，最後再以人工核對、修正，花費的時間不到5小時，事後與法務的溝通過程也大大縮短。市場分析師Kevin每月都要處理龐大的銷售數據。過去他得先整理資料庫原始數據，再透過程式語言與統計工具進行分析，找出市場趨勢與影響因素，最後製作圖表與摘要報告，並於會議中向主管提出改善建議，整體流程相當耗時。現在他只需將原始數據提供給AI，就能迅速完成所有流程。上述2個實際情境，相信早已成為你我工作的日常。隨著生成式模型的迅速發展，能交給AI處理的任務大幅擴張。然而，AI也引發了許多人的心理焦慮：未來我的工作會被AI取代嗎？過去大眾普遍認為，AI會優先取代「重複性高、技術門檻低」的工作，但最新研究卻顛覆這項認知。Anthropic針對旗下大語言模型Claude在實際職場中的使用數據進行分析，發布《AI對勞動市場影響報告》，該報告指出AI任務覆蓋率最高的職業，主要集中在編碼、研究、文件處理、數據分析與溝通等工作。換句話說，受AI衝擊風險最高的族群，其實是「學歷較高、薪資較高」的白領知識工作者。若想在這場AI戰役中生存下來，我們必須同時做到「掌握AI」及「參與AI」。一方面，將複雜、反覆、可標準化的工作交由AI，人類則將精力與時間投入判斷、決策與把關AI輸出品質等高價值能力。另一方面，不能只依賴薪資累積財富，而應透過投資AI核心產業，建立工作以外的資產成長引擎。全文未完，更多內容請見《Money錢》雜誌2026年4月號……

AI是威脅更是超能力！坐等被取代不如積極轉型

2026/03/20

AI , 職場 , Claude

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作者：呂珮辰

小原大

半年前，Amy好不容易為公司談成一項跨國合作案，卻為簽約事宜傷透腦筋。她一邊查詢法規，一邊硬著頭皮草擬合約，10頁的內容足足寫了5天，最後又花了3天和法務人員反覆討論、修改，才終於定案。

但如今Amy的做法已經改變。她只需將合約範本「餵」給AI，並說明需求，就可以快速生成草約，還能用AI自動比對條文的合法性與一致性，最後再以人工核對、修正，花費的時間不到5小時，事後與法務的溝通過程也大大縮短。

市場分析師Kevin每月都要處理龐大的銷售數據。過去他得先整理資料庫原始數據，再透過程式語言與統計工具進行分析，找出市場趨勢與影響因素，最後製作圖表與摘要報告，並於會議中向主管提出改善建議，整體流程相當耗時。現在他只需將原始數據提供給AI，就能迅速完成所有流程。

上述2個實際情境，相信早已成為你我工作的日常。隨著生成式模型的迅速發展，能交給AI處理的任務大幅擴張。然而，AI也引發了許多人的心理焦慮：未來我的工作會被AI取代嗎？

過去大眾普遍認為，AI會優先取代「重複性高、技術門檻低」的工作，但最新研究卻顛覆這項認知。Anthropic針對旗下大語言模型Claude在實際職場中的使用數據進行分析，發布《AI對勞動市場影響報告》，該報告指出AI任務覆蓋率最高的職業，主要集中在編碼、研究、文件處理、數據分析與溝通等工作。

換句話說，受AI衝擊風險最高的族群，其實是「學歷較高、薪資較高」的白領知識工作者。

若想在這場AI戰役中生存下來，我們必須同時做到「掌握AI」及「參與AI」。一方面，將複雜、反覆、可標準化的工作交由AI，人類則將精力與時間投入判斷、決策與把關AI輸出品質等高價值能力。另一方面，不能只依賴薪資累積財富，而應透過投資AI核心產業，建立工作以外的資產成長引擎。

全文未完，更多內容請見《Money錢》雜誌2026年4月號……

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