AI 會唔會搶你份工？風險要睇任務，唔係職稱

最貼地嘅答案係：AI 通常會先改變你份工入面嘅任務，而唔一定即刻取代你整個職位。 IMF 指，AI 會影響全球接近 40% 工作；喺先進經濟體，約 60% 工作可能受影響，而呢種影響可以係取代某些工作，亦可以係補充人類工作。

所以，與其問「我呢個職銜會唔會無咗」，不如問：「我每星期做嘅工作，有幾多可以由 AI 更快、更平、再由人覆核咁完成？」呢個角度會實際好多。

先搞清楚：受影響，唔等於被取代

好多 AI 與就業研究講嘅第一件事，其實係「暴露度」：即係一份工入面有幾多任務可能被 AI 處理、加速、改寫或輔助。ILO 2025 年更新就用任務層面資料、專家輸入同 AI 預測，去改善對生成式 AI 職業暴露度嘅評估。

呢個分別好重要。ILO 相關 G20 技術文件亦特別區分「潛在 AI 暴露度」同「已實現嘅就業影響」。 換句話講，一份工暴露度高，代表工作內容會被衝擊；但唔代表成個職位一定消失。

IMF 工作文件亦提醒，AI 對經濟同社會嘅影響仍有不確定性，而且會因職位角色同產業而異。 同一個職稱之下，有人日日做重複文書，有人負責客戶判斷、流程協調或者風險把關，面對 AI 嘅壓力可以好唔同。

幾份主要研究，其實指向同一件事

現有研究未有一張簡單名單話「邊啲工一定消失」。更穩陣嘅理解係：AI 會重組工作內容，令部分任務自動化，同時令識得用 AI 嘅人更有生產力。

• IMF：影響面大，但唔係單向取代。 IMF 指 AI 會影響全球接近 40% 工作；先進經濟體約 60% 工作可能受影響，而 AI 既會取代一些工作，亦會補充另一些工作。
• ILO：要拆到任務層面先睇得準。 ILO 2025 更新嘅重點，係用任務層面資料更準確評估生成式 AI 對職業嘅潛在影響。
• WEF：科技變化會繼續重塑勞動市場。 世界經濟論壇 2025 報告將 technological change 列為推動勞動市場轉型嘅宏觀趨勢之一，並分析到 2030 年對職位增長同下降嘅可能影響。
• PwC：識用 AI 嘅人可能更值錢。 PwC 2025 Global AI Jobs Barometer 分析接近 10 億份、來自六大洲嘅招聘廣告後指出，AI 可以令員工更有價值，甚至包括高度可自動化嘅工作。

四條問題，幫你搵出高影響任務

你可以先寫低每星期最常做嘅 10 至 15 項任務，再逐項問自己：

自查問題	如果答案係「係」，通常代表咩
呢件事係咪高度重複？	較容易被模板化、批量化或自動化。
規則同標準係咪清楚？	AI 較容易按固定要求產生初稿、分類、檢查清單或格式化結果。
輸入同輸出主要係文字或數據？	文件、電郵、摘要、表格、報告初稿通常較容易被 AI 工具加速。
出錯後果係咪較低，而且可由人覆核？	較適合先試 AI 輔助；高風險任務就應保留嚴格人手審核。

如果一項任務同時重複、規則清楚、主要靠文字或數據，而且錯誤成本低，佢就好可能係最應該優先試 AI 嘅部分。唔係話你份工即刻危險，而係工作流程可能會變成：AI 做第一版，人再覆核、修正同承擔結果。

最適合先學 AI 嘅，通常係呢幾類任務

一開始唔需要將核心決策交畀 AI。較安全嘅做法，是由低風險、可覆核、重複性高嘅工作開始：

• 將長文件、會議紀錄或客戶訊息整理成摘要；
• 為電郵、報告、提案或社交內容做第一版草稿；
• 將資料分類、標籤、轉格式，或者整理成表格；
• 根據既定標準產生檢查清單；
• 幫已有內容調整語氣、檢查錯漏、比較版本。

重點唔係「交晒畀 AI」，而係建立一個可審核流程：人提供背景、要求同標準，AI 做初稿或整理，人再做事實核對、風險判斷同最終決定。呢種做法更接近 IMF 所講 AI 補充人類工作，而唔係單純取代人類工作。

將你嘅工作分成三類

拆開任務之後，可以簡單分成三格：

1. 可以即刻用 AI 加速

例如摘要、初稿、格式轉換、初步分類、會議紀錄整理。呢類任務通常重複、規則清楚、錯誤成本低。目標係慳時間，但仍然要有人檢查。

2. 可以用 AI 輔助，但唔應該全自動

例如涉及金錢、客戶關係、合規、品牌聲譽或人事影響嘅工作。AI 可以幫你整理資料、列出選項、指出盲點，但最後判斷同責任仍然應該由人承擔。

3. 應該加強嘅「不可外判」部分

當 AI 可以好快生成初稿，真正稀缺嘅會係判斷力、領域知識、溝通能力、信任建立、流程設計同結果負責。PwC 嘅分析指出，AI 可以令員工更有價值；關鍵唔止係識唔識開工具，而係識唔識用工具交付更可靠嘅成果。

一個 7 日自查計劃

想即刻開始，可以用一星期做一次小型盤點：

1. 第 1 日： 寫低你每星期最常做嘅 10 至 15 項任務。
2. 第 2 日： 標記邊啲任務重複、規則清楚、主要靠文字或數據。
3. 第 3 日： 揀一項低風險任務，用 AI 做第一版。
4. 第 4 日： 記低 AI 慳咗幾多時間、出咗咩錯、需要點覆核。
5. 第 5 日： 為呢項任務寫固定提示、資料要求同檢查清單。
6. 第 6 日： 試第二項可覆核、錯誤成本低嘅任務。
7. 第 7 日： 決定邊啲任務可以長期用 AI 輔助，邊啲一定要保留人手判斷。

底線：保住 AI 難以替你負責嘅部分

AI 會唔會搶走你份工？更準確嘅講法係：AI 會搶走、壓縮或改寫某些任務，但未必直接搶走你整個職位。

最高風險嘅，通常係重複、規則化、容易數碼化、又可以低成本覆核嘅任務。最大機會嘅，則係識用 AI 增加產出，同時保留判斷、專業背景、信任同責任承擔嘅人。

與其等一份「行業死亡名單」，不如攤開自己一星期工作：邊啲可以交畀 AI 做第一版？邊啲一定要自己審？邊啲人際、專業判斷同負責任能力要加強？由任務開始睇，AI 對你份工嘅威脅同機會都會清楚好多。