「大學1熱門科系」不吃香了？不是商管法律！名校高材生找不到工作，職缺狂減、全被AI取代

一篇探討 AI 時代就業困境的長文近日在Hacker News上掀起討論，文章作者是一名來自名校的電腦科學系新鮮人，曾在DeepMind等科技公司實習，經歷亮眼，卻在畢業後面臨求職無門的窘境，他形容自己不只是遭遇市場冷風，而是目睹整個招聘環境「徹底失靈」。

畢業即失業？頂尖高材生揭露招聘環境「徹底失靈」

這名畢業生指出，外界看到的低失業率無法反映真實處境，因為初階工程師與入門白領的職缺正在快速萎縮，不少企業選擇跳過培養新人，反而將資源集中在少數資深人才身上，再以 AI 工具補足缺口，甚至有公司乾脆以自動化替代原本的基層人力，他以梯子做比喻，表示過去人們能從基層向上爬，如今「最底下的幾階踏板已經被拆掉」。

作者認為這並非一般景氣衰退，而是勞動模式本身正在變質。他觀察到，許多被標榜為「自動化」的流程，其實背後仍仰賴遠端人工操作，只是這些工人被推到螢幕世界之外，像是馬尼拉的員工透過VR遙控東京便利商店的補貨機器人，或是跨國遠端操控車輛、倉儲機械的工作都日益普及，這些職位被外包到另一個國度，卻不需要處理移民帶來的社會成本，被他形容為「沒有移民的移民」。

白領也難逃！「先試AI、再聘人」成企業新決策標準

他進一步警告，這些遠端操作的職務看似能提供工作，但實際上也在生成訓練資料，等於加速AI學會取代人類。從特斯拉的人形機器人到家用機械的開發，許多企業都依賴人為示範讓模型進步，因此在完成眼前任務的同時，也等於替下一代自動化鋪路，作者將之稱為「物理世界的幽靈工作」。白領工作同樣受到侵蝕，文章指出，初階工程師與各種標準化助理職缺正被大量削減，因為企業決策逐漸以「先試 AI，再聘人」為核心，高層甚至要求主管在提出增補人力前，必須先證明任務無法由AI完成。

人才新定義：生存於「正態分佈之外」的跨域者

面對這個現象，作者提出「正態分外人類」的概念，他以鐘形曲線解釋，多數工作任務落在「常態分佈中段」，屬於重複、可預測的型態，而這恰好是 AI 最擅長複製的部分；反之，曲線兩端的混亂、特殊、需要大量文化理解或高度創意的任務，短期內仍需要人類，他認為，未來能生存下來的人，將是那些具備跨域能力、能處理創新且複雜人際互動的工作者。

作者也反省自己的困境，他表示，從教育到實習，整個學習歷程都在訓練他成為「標準化、穩定且易被評估的人」，而這些特質如今正是 AI 最容易模仿的，他批評現代教育仍鼓勵學生追求分數化的技能，而忽略「獨特性」正成為新時代的求生條件。

政策失焦：當「創造工作」的舊思維面臨挑戰

文章後段也將焦點放在政策層面，他指出，二十世紀以來，無論政治光譜如何，都將「工作」視為社會秩序核心。然而在 AI 與自動化逐步介入的時代，這一前提正被鬆動，即使有些產業的工會努力延緩自動化，整體政策仍聚焦於「創造更多工作」，卻沒有正視工作數量本身正在縮減的問題。他列舉南韓、日本、新加坡與中國等國，指出即便機器人密度上升、經濟成長，青年失業焦慮卻依然存在。

作者認為，這波變化最令人不安之處在於「感受會先於統計數據出現」，許多青年正懸在半空中，而企業則在把職涯階梯的中段替換成AI與機器人。他呼籲新世代應培養跨界、創新與「不在常態範圍內」的能力，否則將在競爭激烈的中段市場被徹底掏空。

資料來源：《Hacker News》​ （相關報導： 未來不被淘汰的金飯碗！「13大工作」最不會被AI取代，年薪上看200萬、免高學歷安穩做到退休 ｜ 更多文章 ）

責任編輯／蔡惠芯