一個製造業打工仔對 AI 時代職場變化的個人反思
最近在 YouTube 上看到一位香港網紅阿豬分享對 AI 的看法。他作為一個經常分析市場和經濟趨勢的人，對未來仍有相當樂觀的態度。這讓我作為一個在電子產品製造業打滾多年的打工仔，產生了不少思考。
作者： holidaydriver | 發佈日期：2026-05-25 | 更新日期：2026-05-25
提醒：本文純屬一位製造業打工仔的個人觀察、反思與分享，包含大量主觀想法與未經證實的猜測，僅供參考。所有內容不構成任何就業、教育、投資或職業建議。AI 發展迅速，實際情況因行業、公司與個人而異，請以官方機構或專業人士意見為準。瀏覽或應用本站內容，即代表您已閱讀並同意接受本站全站「免責聲明」與「隱私權政策」之約束。
我自己沒有子女，但經常在 WhatsApp 群組看到舊同事討論 AI 對工作的影響。這些討論讓我開始認真反思：在 AI 快速發展的時代，我們這些普通打工仔的職場，究竟會發生什麼變化？哪些工作可能被重塑？而我們又可以如何看待這些轉變？
作為一個長期在製造業工作的人，我見證過科技如何一次又一次改變工作形態。以下是我這些年的一些個人觀察和反思，純屬主觀分享。
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在 AI 時代的科技浪潮中，一個打工仔的思考 |
不過，經過一段時間的思考，我逐漸把焦點放在 AI 目前仍然難以完全取代的特質上。
例如極強的適應力、批判性思考能力、跨領域的綜合思考，以及高情緒價值與人際連結能力。這些人類特質，在 AI 快速發展的時代，似乎變得越來越重要。
AI 時代，哪些工作正面臨快速轉變？
根據 OpenAI 2026 年《AI Jobs Transition Framework》報告指出，大約 18% 工作短期有較高自動化風險，但好多職業因為需要同理心及責任感而被保留或重組，而非完全消失。世界經濟論壇（WEF）《Future of Jobs Report 2025》亦指出，預計到 2030 年全球會淨增加約 7800 萬個新職位，尤其係需要領導力、社交影響力同客戶服務領域。
我最初以為「打 prompt」會是一種相對安全的工作，但現實發展比想像中更快。AI 不僅能提供一條龍服務，更會不斷橫向延伸和整合。它的發展速度之快，令很多原本看起來穩定的工作，壽命變得難以預測。
我能感受到的是：AI 學習新事物的速度極快。有時你還未完全掌握一項技能，它可能已經令相關工作形態發生重大改變。很多公司更傾向把工作合併，讓一個人負責更多角色，這種趨勢在 AI 協助下變得更容易實現。
即使將來晶片供應增加，AI 能力繼續快速提升，我們也很難再假設「花十幾年讀一個專業，就能穩穩做一世」。教育和職場之間的連接，正面對前所未有的挑戰。
不過，這些變化雖然帶來壓力，同時也提醒我們：未來的競爭力，可能不再只是單一專業技能，而是適應力、批判性思考、跨領域整合能力，以及真正的人類特質。這些能力，仍然是 AI 目前難以完全取代的。
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| 當晶片產能增加、性能提升後，將如何改變 AI 的學習效率？ |
大家都已看到的未來戰士
我有時會開玩笑說，Sam Altman 可能已經成功製造了《未來戰士》裡的 Skynet，只是它不用再派機械戰士回來，因為它坐在 Data Center 裡面，就已經徹底改變了人類的工作和生活方式。
雖然 AI 目前仍然只是一堆程式和數據，但它的發展速度和影響力，確實讓我聯想到電影中的情節。小部分能真正駕馭 AI 的人，可能會獲得巨大優勢；而大部分人的工作和生活流程，都可能會被大幅重塑。
我經常幻想：如果 AI 繼續以現在的速度進化，未來職場的競爭形態會變成怎樣？那時候跟 AI 競爭，可能真的會像科幻電影一樣，變得極具挑戰性。
當然，這只是我看完電影後的一種個人幻想和反思。AI 最終會如何發展，沒有人能真正預測。但這些想像，也提醒我們：未來需要的可能不再只是單一技能，而是更強的適應力、批判性思維，以及真正的人類特質。
AI 崛起後，我們還有甚麼可以做
近日看到一個香港 YouTube Channel「早晚會思考的問題」，主持人訪問了兩位人士，討論 AI 對人類職場的影響。他們都不約而同認為，AI 會取代不少工種，並分享了對未來哪些工作較能生存的看法。
受訪者一位是程式設計師，一位是分析師，兩個行業都正處於 AI 技術快速衝擊的前沿，因此他們對未來的危機感也較強。我自己聽完後，感受到他們對行業轉變的深深關注。
他們一致認為 Junior 職位消失得最快，Senior 次之，Manager 及決策層相對較後受到影響。事實上，香港近年確實有接近一半給畢業生的初級職位大幅減少，雖然不確定全部由 AI 直接導致，但這個現象與他們的觀察大致吻合。
不過，從我在製造業工作多年的經驗來看，決定引入 AI 工具的通常是 Manager 或高層。他們引入 AI 的目的，一半是希望減少部分 Junior 工作，另一半是希望提升整體效率。因為這是他們自己做的決定，短期內自然較少先影響自己的職位。
我的舊同事（一位有多年經驗的高級電子工程師）觀察到：現時不少 Junior 越來越依賴 AI 工具，一旦 token 額度用完，就容易出現手足無措的情況。他認為，部分 Junior 不單止面對 AI 的競爭，更可能因為過度依賴 AI 而導致實戰能力相對不足。
在 Junior 大量減少之後，我和同事都留意到，那些暫時未被淘汰的人，其實也面對另一層挑戰。AI token 已開始成為公司另一種隱形資源規劃：年頭要提交 token 預算、部門之間要競爭資源、新項目要預估用量、做到一半不足時又要申請追加……這些過程本身，也變成了新的工作內容。
更值得注意的是，AI 正加速職場的「內卷」現象。所謂內卷，就是大家不斷提升努力程度、互相競爭，但實際回報、生活質素和升職機會卻沒有相應提升。
公司看到員工用 AI 做得更快，自然會提高 KPI 和期望。剩下的人不僅要學習新工具、管理 token，還需要持續提供 AI 難以取代的「人類附加價值」（例如真正判斷力、創意、客戶信任、現場處理能力等）。這也意味著，在某些情況下，工作量和壓力的變化值得我們留意。
以前 Manager 主要靠帶領大量 Junior 來體現價值，當 Junior 減少、AI 又提升管理效率後，中層的管理需求也可能跟著調整。真正能長期適應下來的人，可能需要比以往更強的堅韌度、清醒的判斷，以及快速適應變化的能力。
AI 的強項與弱點
AI 比人類強大的地方，主要在於速度和成本。它能以極快的速度完成程式撰寫、數據分析等專業任務，而且目前成本遠低於聘請人力。不論是比速度還是比價格，人類在這些純粹的執行層面上，確實難以直接與 AI 競爭。
不過，我個人有一個觀察：AI 目前的使用成本看似相當低廉，但這種情況未來是否能長期維持，仍有很大變數。
當 AI 進一步普及、深入到社會各個階層之後，算力、電力等基礎資源的壓力會大幅增加。雖然基礎 AI 能力可能會因競爭而變得更平，但對於企業和關鍵任務來說，可靠、安全、高效能的 AI 服務，成本很可能難以持續下降。
正如馬斯克所說，AI 將會越來越便宜，但我個人更傾向認為，這種便宜主要會體現在基礎、標準化的應用上。至於企業和重度使用場景，總擁有成本的變化，仍有很大變數。
對我們打工仔來說，未來很可能需要「與 AI 共同工作」，就像現在每天都要使用 WhatsApp 一樣，成為工作常態。到時 AI 是否仍屬「平民一般應用」，還是會因為工作要求提升而推高整體使用額度，仍然有待觀察。
至於真正重要、高風險的場景（例如關鍵基礎設施、醫療、金融等），其價格和總擁有成本很可能會維持在較高水平。這類服務更可能像租用 Rendering Farm 一樣，價格與所需效能、可靠度保持合理比例。
當老闆習慣使用 AI 之後，確實很難再完全回頭。但與此同時，老闆也需要認真衡量使用 AI 的長遠風險，包括成本上升、技術依賴、項目延續性，以及地緣政治或意外事件可能帶來的影響。
AI 時代較易受影響的工作類型（供參考）
- 純重複性高、規則清晰的文書活
- 純拼速度同效率的流水式生產線活
- 容易被機器人或自動化系統取代的基礎體力勞動活
- 主要靠標準化知識輸出的初級內容創作活
- 部分可完全線上化、毋須現場互動的客服或後勤支援活
我寫這篇文時亦參考咗香港生產力局 2025 年《香港企業 AI 應用趨勢調查》/ 調查報告 顯示，本地企業的 AI 普及率接近九成，但最大挑戰竟然係「人才短缺」。呢個發現同我的觀察好吻合 —— 越係需要人性、現場判斷同信任嘅工作，AI 可能越不敢獨自包辦。
香港政府 2025/2026 施政報告同財政預算案大力推動「全民 AI 培訓」、成立香港人工智能研發院，同時勞工處用 AI 優化就業配對，但多個報告都指出 AI 專才同具備人類技能的人才嚴重短缺。
AI 目前有多種事情它「暫時」或「較難」完全取代（個人觀察）
雖然 AI 發展非常迅速，但我個人觀察到，以下幾類工作因為需要真實情感、複雜現場判斷、高度責任感或物理操作，是目前的 AI 仍然較難完全取代，甚至在可見未來都需要人類主導：
- 與身體心靈健康，或照護的相關前線人員
- 技術員 / 工程師
- 緊急服務人員
- 法律判斷人員
- 與錢財或資產相關的人員
這些工作多數涉及人性、同理心、個人責任、即時決策及現場不可預測性，AI 即使能輔助，都難以獨自承擔最終責任。
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| AI vs 人類工作圖（未來工作概念圖） |
AI 雖然在分析和提供建議方面非常強大，但目前它主要仍是『建議者』，最終的決策和責任依然要由人類承擔。
我從製造業多年的觀察發現，老闆或上司與下屬的關係，其實遠比「做事」複雜得多。除了工作產出之外，許多上司還需要下屬提供「人類層面」的價值，例如在重要場合展示團隊實力、共同面對壓力時互相支持、處理突發情況時共同承擔，以及利用人脈和經驗帶來額外機會。
這些社會性與情感性的需求，是 AI 目前很難完全滿足的。即使 AI 可以高效完成任務，它也無法像人類下屬一樣，成為上司在職場上的「夥伴」或「緩衝」。這也許是為什麼部分管理層在引入 AI 時，仍會保留一定數量人類職位的原因之一。
AI 可能較難完全取代的低級任務
從我自己的工作經驗來看，許多需要長期坐在辦公室、純粹面對電腦的崗位，正面臨較大的轉變壓力。
以我和舊同事為例，我們一年中有好幾個月時間都在外面工作——不是去工廠睇試模、跟生產線，就是到客戶或供應商處開會、驗貨、跟進品質問題。這些需要實地考察、親手操作、即時判斷和人際協調的工作，AI 目前仍然難以完全取代。
雖然 AI 已經可以幫忙處理部分文書工作，例如繪畫線路圖或撰寫 firmware，但當線路板變成實體產品後，一旦出現問題，我們仍需要親自到現場檢查、debug、製作測試夾具、與供應商溝通調整。這些涉及物理世界、多方協調和即時決策的工作，仍然需要人類親力親為。
這也讓我觀察到：在 AI 時代，越是需要在現場、有實體互動、涉及個人責任和人際關係的工作，反而可能具備較強的韌性。
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| 需要在現場、有個人責任、有情感連結的工作難被 AI 取代 |
雖然我身處的製造業正面對轉型壓力，但這些年的經驗告訴我，結合技術與人類特質的工作，仍會繼續有價值。我自己作為一個打工仔，覺得在這個時代，培養個人興趣、耐性和跨領域思考能力，可能會比單純追逐熱門技能更為重要。
AI 時代並非末日，而是重新定義「價值」的開始。WEF 報告亦指出，結合技術與人類技能的工作會繼續重要。有興趣的讀者可自行留意香港生產力學院或其他機構的生成式 AI 相關課程。
祖業與傳統工藝 — 值得思考的價值
我見到時下有不少香港人不願意接手家族祖業，或選擇放棄傳統工藝，覺得要發展自己的事業，跑另一條人生路。從 AI 的角度看，我個人認為這有時是比較可惜的。
很多祖傳技能，例如傳統手作、訂製工藝、家族食譜、老字號服務等，本身帶有「人無我有」的獨特性。AI 雖然擅長大量生產和降低成本，但很難重現其中的歷史沉澱、文化溫度和獨一無二的手工感覺。
祖業能夠傳承至今，通常是因為有長期穩定的需求，經歷過多個時代的考驗。這些業務多數涉及物理實體、真人操作和現場體驗（例如手作、傳統小食、訂製服務），AI 目前仍然難以完全取代那份獨特的味道和人情味。
例如香港人熟悉的謝記魚蛋，AI 就做不出它那種街頭風味和獨門配方。可惜最終因為後人有自己的發展及其他因素而選擇收皮。
我有時會這樣想：AI 其實很擅長從人類既有的祖業或傳統工藝中學習，然後以自己的方式重新包裝和呈現，看起來好像發揚光大了。
這讓我思考一個問題：人是否一定要完全離開祖業，走出一條全新的路？獨創門路當然是一種選擇，但如果只是跑去另一條已經有很多人競爭、而且 AI 也正快速加入的賽道，可能會面對另一種挑戰。
我個人的看法是，如果能重新審視祖業背後的核心價值，並結合現代方式去演化，或許能在 AI 時代保留一些獨特的優勢。這純屬我自己的反思。
而家其實只係 AI 時代建設階段
總結來說，AI 確實會改變好多事情，但細心一想，我覺得而家其實只係 AI 時代的建設階段開始。
我們現在看到 AI 工程師熱潮、晶片供應緊張、全球大規模興建數據中心、能源基建發展等，都屬於這個巨大基礎建設的過程。這個階段可能還會持續一段時間，因為數據中心用電需求正快速增長，需要大量相關人才去支持。
AI 生成式內容和應用正快速發展，但當優化和自動化達到一定程度後，AI 可能會逐步進入一個相對平穩的階段。到時，人類最需要現場感、同理心和獨特體驗的工作，或許會更突顯其價值。
我自己身處製造業，所看到的也只是很有限的部分。AI 未來的發展路徑，沒有人能完全確定。但無論如何，保持持續學習、保留人性，以及珍惜自己獨特的技能和故事，應該會有幫助。
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關於作者
我是一個在香港電子產品製造業打滾超過二十年的打工仔。平日工作多數需要外出跟廠、驗貨、debug 實物，見證過不少科技變化對基層工作的影響。
這篇文章只是我個人對 AI 時代職場變化的所見所思，純屬主觀分享。希望能拋磚引玉，歡迎大家留言交流各自的看法。
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