這份建議讓你更快用 AI 強化職場競爭力，避開被取代風險
- 先試著在 3 天內用 ChatGPT處理平常要花至少半小時的重複工作，像是寫信或整理報告。
你會發現平均省下至少20%時間，可直接比較下週同類型任務所花時數是否明顯下降（3天後看工時記錄減少）。
- 馬上列出前5個最常碰到的技術問題，下次遇到就直接丟給 AI幫忙拆解或產生解決步驟。
通常能縮短卡關時間約15分鐘以上，也能比對本月每週解決相似問題速度有無提升（4週後看自己卡住次數是否減少）。
- 每週選一種新AI工具，嘗試跟本業結合——像是設計自動化流程、簡易圖像生成或快速資料分析。
連續四週測試，不只能提升技能多元性，也會發現自己至少多懂2個領域應用法（月底盤點新學知識種類數）。
- (2025年開始)開始從日常工作主動找機會問ChatGPT策略型問題，每天不少於2次，比如「這樣做怎麼影響部門效率？」
`久了，你對商業判斷跟大局思考都變強，有感判斷力提升，可觀察1個月內主管或同事回饋變多（月底統計收到的建議讚賞）。
認識 ChatGPT 如何快速顛覆科技工作生態
這幾年，科技圈真的正迎來一波翻天覆地的變化喔。老實說，不只是什麼經濟不景氣或裁員話題在那邊鬧，更不是單純哪種技術潮流竄紅那種現象 - 主要根本是像ChatGPT這類生成式AI發展超快，把所有人都搞得有點手忙腳亂。大約預估一下，未來五年內，有可能高達50%的科技職位，都會因為這些AI（例如ChatGPT）大舉進入職場，被徹底顛覆、流程自動化甚至整個消失，好像也不是太意外了。
你會發現，生成式AI現在已經悄悄融入各種工作環境啦。不只是讓寫程式變簡單而已，其實連公司決策習慣也在被牽動，感覺就是那種無聲無息慢慢滲透。坦白講，如果你目前還認為「我的專業絕對穩當，不會被這股浪頭掃到」，嗯，很可能早就跟不上趨勢囉。
過去每隔幾十年，就總有某項新技術出現，把整個勞動市場洗牌一次。有時候想想現在正在起飛的自動化熱潮，就是又一回合的輪替，只不過速度快到大家很難閒下來細細思考發生什麼事。
你會發現，生成式AI現在已經悄悄融入各種工作環境啦。不只是讓寫程式變簡單而已，其實連公司決策習慣也在被牽動，感覺就是那種無聲無息慢慢滲透。坦白講，如果你目前還認為「我的專業絕對穩當，不會被這股浪頭掃到」，嗯，很可能早就跟不上趨勢囉。
過去每隔幾十年，就總有某項新技術出現，把整個勞動市場洗牌一次。有時候想想現在正在起飛的自動化熱潮，就是又一回合的輪替，只不過速度快到大家很難閒下來細細思考發生什麼事。
掌握 AI 自動化對技術職缺的實質衝擊
如果仔細回頭看，從個人電腦的橫空出世，到網際網路悄然滲透我們的生活，再到現在 - 嗯，人類真的踏入了人工智慧這種嶄新年代啦。說到 ChatGPT，這款由 OpenAI 打造、風靡一時的工具，大概算是白領自動化浪潮裡最吸睛的主角之一吧。有趣的是，以往那些科技，好像多半只是協助大家加快進度，可沒辦法完全省略人的參與；不過現在有些工作範圍，ChatGPT 其實做得不比真人差喔。
例如，它會寫程式碼，甚至還能幫忙看 pull request 或處理檔案審查；就連錯誤排查、生成文件也行。有時候，一封電子郵件、一份產品規格或用戶故事，或者你臨時需要測試案例、SQL 查詢甚至 Kubernetes 設定檔案，全都丟給 ChatGPT 試試，就會發現蠻驚喜的。另外嘛，包括像我現在這樣邊想邊寫的部落格文章，它也能勝任（其實我剛剛就是這麼做了一點） - 老實說，用起來真的是省時又高效啊。
例如，它會寫程式碼，甚至還能幫忙看 pull request 或處理檔案審查；就連錯誤排查、生成文件也行。有時候，一封電子郵件、一份產品規格或用戶故事，或者你臨時需要測試案例、SQL 查詢甚至 Kubernetes 設定檔案，全都丟給 ChatGPT 試試，就會發現蠻驚喜的。另外嘛，包括像我現在這樣邊想邊寫的部落格文章，它也能勝任（其實我剛剛就是這麼做了一點） - 老實說，用起來真的是省時又高效啊。
檢視哪些技術職位首當其衝被取代
這些事情發生得其實很快，有時眨個眼就差不多處理好了，真的是幾秒就能完成，讓人有點目瞪口呆。
## 這些是首波受影響的職位
我們還是說清楚吧，總不能自己嚇自己。有些工作位置天生就稍微脆弱一點，被影響比較大。這邊整理一下，目前確定受到大語言模型壓力的科技相關職位 - 先列給大家參考。
## 1. 初階開發人員
比起多數初學程式的人來講，ChatGPT 生成簡單的函式、常見範本碼和基礎 CRUD 應用真的超有效率。你根本還在思考要不要複製貼上，人家已經直接產出，不太會犯那種新手慌張的小錯誤，而且機器人是24小時運作、沒在喊累也不喝咖啡，很難跟它競速。
## 2. 品質保證工程師（QA Engineers）
現在只要把 UI 跟 API 測試交給那些 LLM 推動的自動化工具跑一圈，就能寫完跟執行許多測試案例，原本靠人工慢慢查驗的環節，也被快速精簡了不少。換句話說，目前實際需求對於手動測試的需求明顯縮水，好像現場少了很多「救火隊」，但是速度又提升了一級。
## 這些是首波受影響的職位
我們還是說清楚吧，總不能自己嚇自己。有些工作位置天生就稍微脆弱一點，被影響比較大。這邊整理一下，目前確定受到大語言模型壓力的科技相關職位 - 先列給大家參考。
## 1. 初階開發人員
比起多數初學程式的人來講，ChatGPT 生成簡單的函式、常見範本碼和基礎 CRUD 應用真的超有效率。你根本還在思考要不要複製貼上，人家已經直接產出，不太會犯那種新手慌張的小錯誤，而且機器人是24小時運作、沒在喊累也不喝咖啡，很難跟它競速。
## 2. 品質保證工程師（QA Engineers）
現在只要把 UI 跟 API 測試交給那些 LLM 推動的自動化工具跑一圈，就能寫完跟執行許多測試案例，原本靠人工慢慢查驗的環節，也被快速精簡了不少。換句話說，目前實際需求對於手動測試的需求明顯縮水，好像現場少了很多「救火隊」，但是速度又提升了一級。
分析企業如何靜悄悄用 ChatGPT 精簡人力
剛醒來腦袋還有點懵，不過關於ChatGPT在技術支援這塊，真的蠻多可以聊的。像我前幾天就遇到系統安裝卡關，結果一問AI馬上就協助我搞定了錯誤提示、甚至直接教我怎麼找到對應的說明文件。基本上，用戶不用再傻等那種客服專線音樂響半天，因為它會即時處理需求啦。
你看哦，不只是解決眼前問題而已。如果要寫README或是維護公司內部Wiki內容，其實我發現ChatGPT編輯能力挺強 - 舉例來說，只給它幾行關鍵資訊，它就能吐出清楚又簡潔的技術文件；重點是，這些內容改起來非常靈活，不會卡死。而且，如果你不是工程背景的人（例如產品經理），偶爾也能輕鬆產生使用者故事、驗收標準甚至PRD，大概三兩下就OK了。
另外，有一件事一直覺得很神奇，最近很多工作流程都開始串接AI代理進來。不管你平常用的是哪種IDE、CI/CD自動化系統、雲端後台還是客服工具，有時候AI早已悄悄融入流程底層，你在跑工單分類、整理錯誤或安排下一波新功能推出時間表的時候，它其實就在旁邊默默搞定一堆細節。我不能百分百打包票所有細節它都掌握無遺，但看起來這趨勢只會越來越快，或許以後某些瑣事根本再也輪不到我們自己手動處理。好吧，這就是現在AI滲透工作世界的小感想 - 不知大家有沒有哪裡特別有共鳴？
你看哦，不只是解決眼前問題而已。如果要寫README或是維護公司內部Wiki內容，其實我發現ChatGPT編輯能力挺強 - 舉例來說，只給它幾行關鍵資訊，它就能吐出清楚又簡潔的技術文件；重點是，這些內容改起來非常靈活，不會卡死。而且，如果你不是工程背景的人（例如產品經理），偶爾也能輕鬆產生使用者故事、驗收標準甚至PRD，大概三兩下就OK了。
另外，有一件事一直覺得很神奇，最近很多工作流程都開始串接AI代理進來。不管你平常用的是哪種IDE、CI/CD自動化系統、雲端後台還是客服工具，有時候AI早已悄悄融入流程底層，你在跑工單分類、整理錯誤或安排下一波新功能推出時間表的時候，它其實就在旁邊默默搞定一堆細節。我不能百分百打包票所有細節它都掌握無遺，但看起來這趨勢只會越來越快，或許以後某些瑣事根本再也輪不到我們自己手動處理。好吧，這就是現在AI滲透工作世界的小感想 - 不知大家有沒有哪裡特別有共鳴？
思考創造力與 AI 自動生成內容的界線變化
GPT這波技術更新喔，其實現在就已經夠強了，不過往後幾代八成只會更厲害啦。嗯，老實說，產業內有不少公司最近都靜悄悄裁員或「優化」人力，而且AI進程塞得滿緊的。當然，你不太會在媒體看到像「ChatGPT取代100名工程師」這種危言聳聽的大標啦，畢竟企業都有點想要低調處理這種議題。
多數時候，大家比較常見的是：公司開始**放慢招募速度**、搞個什麼**團隊架構調整**，又或者花心思重新梳理員工的職責，好像只是正常升級流程。不騙你，以前可能要5個人合作搞定的專案，現在其實常常一個人帶著ChatGPT跑全場就行了──如果運作順利啦。我身邊不少朋友都分享，開會時經常聽到領導丟出：「我們著手提升效率」、「開始精簡組織」、「靠AI省下大量營運開支」這類說詞，其實講白了意思大家心照不宣。
對啦，一定要提醒一句：**裁員確實正在發生中**（只是方式柔性很多），這種舉措常包裝成「策略性調整」，少有人直接攤牌說清楚。話說回來，目前市場上那些光鮮詞彙基本上就是把現實拐了個彎講罷了。如果有更多蛛絲馬跡冒出來，我再找機會補充吧。
多數時候，大家比較常見的是：公司開始**放慢招募速度**、搞個什麼**團隊架構調整**，又或者花心思重新梳理員工的職責，好像只是正常升級流程。不騙你，以前可能要5個人合作搞定的專案，現在其實常常一個人帶著ChatGPT跑全場就行了──如果運作順利啦。我身邊不少朋友都分享，開會時經常聽到領導丟出：「我們著手提升效率」、「開始精簡組織」、「靠AI省下大量營運開支」這類說詞，其實講白了意思大家心照不宣。
對啦，一定要提醒一句：**裁員確實正在發生中**（只是方式柔性很多），這種舉措常包裝成「策略性調整」，少有人直接攤牌說清楚。話說回來，目前市場上那些光鮮詞彙基本上就是把現實拐了個彎講罷了。如果有更多蛛絲馬跡冒出來，我再找機會補充吧。
分辨 AI 原生工作者與被動使用者差異影響
## 關於「人類才有創造力」的迷思
這句話 - 「只有人類才有創造力，AI都只是機械運算」 - 最近滿常被拿出來討論啦。我也聽了不少這種講法，不過所謂的「創造力」到底怎麼定義其實很複雜。有沒有想過，如果像ChatGPT這類AI真的可以幫忙想產品名字、寫UX文案、譜一段旋律、或直接動手寫劇本甚至設計個遊戲，到底我們還能說它毫無創意嗎？說真的，感覺「創造力」這玩意好像正在以某種方式被**自動化**耶。
---
## 新分野：AI原生與AI冷漠型工作者
現在圈子裡基本可以看到兩路人馬喔：
- **AI原生工作者**：每天把ChatGPT這種工具摸到熟透，遇到啥事情就想用AI省事，寫文案快、搭產品快，需要什麼都可以邊問邊產出。重複瑣碎的工夫直接自動處理掉。
- **AI冷漠型工作者**：他們對這些技術顯得滿佛系，要用不用，大多數情況還只是拿來代替Google查資料，甚至連碰都不太碰。
講白一點啦，假如公司壓成本砍預算，你應該想得到他們會優先留哪一邊的人。
---
## 在ChatGPT時代中如何適應與成長
欸先別太緊張，這其實不是什麼警世文章啦。好啦，其實我覺得大多數人的疑惑很正常，但面對這些快速發展的新工具，你如果也有興趣跟著試，就當作拓寬自己的技能地圖也不錯 - 雖然哪天自己會落伍，還真沒有人敢打包票；不過主動一點多摸索，好歹比較不像在浪頭下喝水，也許反而能靈光一閃抓到些新的生存節奏。
這句話 - 「只有人類才有創造力，AI都只是機械運算」 - 最近滿常被拿出來討論啦。我也聽了不少這種講法，不過所謂的「創造力」到底怎麼定義其實很複雜。有沒有想過，如果像ChatGPT這類AI真的可以幫忙想產品名字、寫UX文案、譜一段旋律、或直接動手寫劇本甚至設計個遊戲，到底我們還能說它毫無創意嗎？說真的，感覺「創造力」這玩意好像正在以某種方式被**自動化**耶。
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## 新分野：AI原生與AI冷漠型工作者
現在圈子裡基本可以看到兩路人馬喔：
- **AI原生工作者**：每天把ChatGPT這種工具摸到熟透，遇到啥事情就想用AI省事，寫文案快、搭產品快，需要什麼都可以邊問邊產出。重複瑣碎的工夫直接自動處理掉。
- **AI冷漠型工作者**：他們對這些技術顯得滿佛系，要用不用，大多數情況還只是拿來代替Google查資料，甚至連碰都不太碰。
講白一點啦，假如公司壓成本砍預算，你應該想得到他們會優先留哪一邊的人。
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## 在ChatGPT時代中如何適應與成長
欸先別太緊張，這其實不是什麼警世文章啦。好啦，其實我覺得大多數人的疑惑很正常，但面對這些快速發展的新工具，你如果也有興趣跟著試，就當作拓寬自己的技能地圖也不錯 - 雖然哪天自己會落伍，還真沒有人敢打包票；不過主動一點多摸索，好歹比較不像在浪頭下喝水，也許反而能靈光一閃抓到些新的生存節奏。
學會設計有效提問優化 ChatGPT 使用體驗
剛醒來還有點迷糊，不過聊到這波AI發展 - 真的太強大啦，幾乎人人都得重新思考怎麼讓自己跟得上。其實，現在會寫 prompt（咦，你也覺得這英文怪帥嗎？）已經是很主流的基本功。不只是打關鍵字而已，而是你要懂得設計具體的問題架構、去簡化輸出內容，甚至還會用提示鏈，把一堆分步驟串在一起，這真的是個技巧活。
然後嘛，如果要靠AI做事，有些「怎麼跟它合作」的小眉角絕對不能忽略。不是只學著打幾行code完事，你得學會怎樣活用像ChatGPT那種自動補齊和給建議的功能，也要會丟問題請AI協助找Bug。這種和AI一起磨合的經驗，其實遠比硬去拚「我要寫比它強！」來得重要多了 - 就是那個人機協作味。
說到最後，我覺得高階思維才是最終戰場。例如擬定整體策略、作重要倫理判斷或扮演領導者，甚至在討論產品方向時展現創見。畢竟到目前為止，人腦在那些比較抽象、全局又帶點變數的不確定領域，好像還挺有優勢的，就...至少短期內吧。所以，不要小看自己的直覺和宏觀能力啊！（提醒一下啦。）
然後嘛，如果要靠AI做事，有些「怎麼跟它合作」的小眉角絕對不能忽略。不是只學著打幾行code完事，你得學會怎樣活用像ChatGPT那種自動補齊和給建議的功能，也要會丟問題請AI協助找Bug。這種和AI一起磨合的經驗，其實遠比硬去拚「我要寫比它強！」來得重要多了 - 就是那個人機協作味。
說到最後，我覺得高階思維才是最終戰場。例如擬定整體策略、作重要倫理判斷或扮演領導者，甚至在討論產品方向時展現創見。畢竟到目前為止，人腦在那些比較抽象、全局又帶點變數的不確定領域，好像還挺有優勢的，就...至少短期內吧。所以，不要小看自己的直覺和宏觀能力啊！（提醒一下啦。）
結合 AI 工具打造跨領域競爭力新技能
4. 技術變動這麼快，工程師真的得同時顧著自己那把功夫，但又不能只鑽牛角尖在寫程式啦。講白一點，光是會寫 code，可能很快就沒飯吃了。不如多想一下，比如說產品在做什麼、公司考量的商業邏輯還有用戶到底怎麼看你做的東西。只會寫功能，有天可能就會被拍桌走人，那種能跨領域思考的工程師，目前看起來比較難被替換耶。
5. 再來，AI 時代，最珍貴的是你能帶給 AI 的新知吧！比方說你懂得怎麼針對自己的專長去微調那些模型，或是自己寫提示詞出一套合用又精細的操作方法。如果再進一步可以做出個人化的小 GPT 工具，更是有機會脫穎而出。目前只靠一般操作應該還好，但誰能教 AI 學新東西，就是職場競爭的小型捷徑啊。
6. 哦，順手提一下 - 工作成果量不見得就是「加班加到掛」喔。有時候善用 AI 可以讓效率噌噌提升，那空下來的時間就更值得拿來多開副業 side project、碰點開源貢獻或直接把自己的工具丟出去。其實老實說，以後主管看到你的產出一定遠比加班時數更買單，有時候搞不好，你留下的 footprint 還會幫你被更多厲害的人注意到！
5. 再來，AI 時代，最珍貴的是你能帶給 AI 的新知吧！比方說你懂得怎麼針對自己的專長去微調那些模型，或是自己寫提示詞出一套合用又精細的操作方法。如果再進一步可以做出個人化的小 GPT 工具，更是有機會脫穎而出。目前只靠一般操作應該還好，但誰能教 AI 學新東西，就是職場競爭的小型捷徑啊。
6. 哦，順手提一下 - 工作成果量不見得就是「加班加到掛」喔。有時候善用 AI 可以讓效率噌噌提升，那空下來的時間就更值得拿來多開副業 side project、碰點開源貢獻或直接把自己的工具丟出去。其實老實說，以後主管看到你的產出一定遠比加班時數更買單，有時候搞不好，你留下的 footprint 還會幫你被更多厲害的人注意到！
聚焦策略判斷與商業理解強化不可替代性
一直以來，大家總覺得科技業還算是條「安全牌」 - 薪資通常蠻高的，工作感覺也很穩，還能有點社會地位，聽起來好像沒什麼風險。不過嘛，這道看似牢不可破的護城河，最近真的逐漸出現裂縫了。有個趨勢實在擋不住：AI的快速進展正在把專業技能給稀釋。記那些程式語法、研究高效迴圈，不再是某種高手專屬的密技，而像是一堆參數資料直接刻進模型裡，不需要誰手把手去敲。現在的情況也不同，以前大家比較常怕跟外國開發者競爭，但現在，對手早就不是單一群人，而是一群每隔約90天就自我升級、越變越強的機器夥伴啦。
最後，其實你會被誰「淘汰」呢？通常不是AI本身喔，而是那些懂得用AI工具，把事情做得更快、更好的那群人。我覺得這，就是現在真正的現場寫照。
最後，其實你會被誰「淘汰」呢？通常不是AI本身喔，而是那些懂得用AI工具，把事情做得更快、更好的那群人。我覺得這，就是現在真正的現場寫照。
跟上善用 AI 工作夥伴，別讓他人成為你的替代品
嗯，說真的，AI自己不會主動跑來搶你的飯碗啦。不過，有些人用AI的速度、效率都比你好一截，這下子麻煩就大了。或許他早就在你們的Slack群組潛水很久，也有可能混在GitHub團隊裡頭，又或者下一波求職的人，就是這種能把AI玩得嚇嚇叫的人。真的不想被拋在後頭嗎？說句實話，你要是還不趕快上手，學學怎麼靈活用AI、研究ChatGPT各種妙用，很難保證以後輪不到自己失業啊。唉，其實轉個念也好，不如趁現在多琢磨一下怎麼跟新工具和平共存吧。
