美國勞工統計局（BLS）數據顯示，18 個「高度 AI 暴露」職業合計約 1,000 萬崗位，2024 至 2025 年整體就業僅剔除醫療例外後，17 個職業已連續第二年下滑 1.6%。
（前情提要：Cerebras 掛牌市值衝 950 億鎂背後「川普長子基金」兩輪融資都進場）
（背景補充：Anthropic 報告：2028 年 AI 霸主之爭，美國不守住算力優勢恐被中國反超）
一年內，超過 13 萬名客服代表從美國就業市場消失，AI 正在悄悄填補他們曾經坐過的位子。美國勞工統計局（BLS）已將 18 個職業類別標記為「高度 AI 暴露」：意思是這些工作所執行的任務，目前的 AI 系統有合理能力部分或全面取代。
根據 BLS 年度職業薪資統計，這 18 個「高度 AI 暴露」職業合計約 1,000 萬個工作崗位。2024 年 5 月至 2025 年 5 月，整體就業人數下滑 0.2%，而同期美國整體就業成長了 0.8%，兩者已出現背離。
彭博報導進一步拆解：若剔除「醫療秘書與助理」這個特殊案例（該職業因醫療產業本身的高度成長，呈現逆勢增聘），其餘 17 個職業的就業人數在 2024 至 2025 年間下滑了 1.6%，且這是連續第二年出現相同幅度的萎縮。
單看 2024 至 2025 年的具體數字，衝擊最深的三個職業分別是：
- 客服代表：減少 130,180 人，降幅 4.8%
- 秘書與行政助理（不含醫療、法律、高管）：減少 31,030 人，降幅 1.8%
- 批發與製造業業務代表（不含技術科學類）：減少 28,670 人，降幅 2.3%
若拉長時間軸，從 2022 年 5 月（也就是 ChatGPT 問世前的最後一個完整資料點）至今，累計萎縮最劇烈的職業依序是：信用授權員、審計員和文員下滑 26.2%，廣播播音員與廣播 DJ 下滑 20.8%，業務工程師下滑 13.2%。
「AI 替代型」與「AI 輔助型」的分野
要理解這波縮水為何集中在客服、秘書、審計這類職業，需要先釐清兩個概念的差異。
「AI 替代型」工作，指的是 AI 可以直接執行該工作的核心任務：例如接聽客戶來電、處理退款申請、回覆標準問題、審核信用檔案、輸入表格資料。這類工作的共同特徵是：輸入可預測、輸出可標準化、流程可檔案化。AI 不需要理解脈絡，只需要足夠的訓練資料。
「AI 輔助型」工作則不同，AI 在此扮演工具角色，讓人類做得更快、更好：例如醫師用 AI 閱讀病理切片、律師用 AI 快速整理判決先例、工程師用 AI 生成測試程式碼。這些職業的核心判斷仍在人手上，AI 只是加快速度。
高盛更早之前的 2026 年 4 月報告也提供了一個更細緻的截面：AI 每月淨裁撤約 16,000 個美國工作、每四週替代約 25,000 個職位，但 AI 增強型崗位同期補回約 9,000 個。
這不是突然崩潰，而是一場以月為單位、緩慢進行的結構性替換。
誰受衝擊最深？年輕世代正撞上最窄的入口
彭博報導點出一個結構性弔詭：這波 AI 替代效應，恰好集中在傳統上被視為「職涯入口」的職業型別。
客服、資料輸入、帳單處理、基礎財務分析、初階軟體開發…這些職位歷來是剛畢業的年輕人累積第一份工作經驗的地方。高盛報告也指出，Z 世代正是這波衝擊的最深受害者，因為他們大量進入的，正是 AI 替代效率最高的這些入門職。
這製造了一個過去幾十年技術變遷中從未出現過的情境：以往的自動化浪潮通常從中高階的重複性技術工作開始吃掉就業，留下入門層讓新人墊腳。但這一次，入門層正在先縮水。
從產業角度看，影響最深的領域包括客服中心、內容審核、法律支援行政、帳務處理，以及早期的軟體開發支援職位。這些領域的共通點，是大量依賴文書處理、規則判斷與標準化溝通，恰好是當前 LLM（大型語言模型，即處理並生成文字的 AI 系統）最擅長的能力範疇。
目前 AI 替代人類工作的論點分為兩派，一派認為這趨勢只會加速；另一派則認為生產力大幅提高下會誕生更多新工作，你認為呢？
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