多年來在醫療領域工作，筆者見證科技不斷改變醫療服務的面貌。從臨床決策支援、醫學影像分析，到病人管理和醫患溝通，科技早已融入日常運作。每當有新技術出現，社會總會出現兩種截然不同的聲音：有人擔心科技最終會取代人類工作，也有人認為它只是提升效率的工具。
事實上，類似的討論並非首次出現。上世紀80年代個人電腦開始普及時，市場同樣擔心大量職位會因此消失。然而事後回看，電腦不但沒有令人力需求大幅減少，反而提升了生產力，並創造出許多新的行業和職位。不過，如果用當年看待電腦的方式去理解今天的人工智能（AI），尤其是生成式AI，可能會低估它對職場帶來的影響。
兩者最大的分別在於角色定位——傳統電腦本質上是執行工具，需要依靠人類提供明確指令才能完成工作，延伸的是人的執行能力；AI則具備分析、整合、推理及生成內容的能力，即使資訊不完整，也能自行整理脈絡並完成任務。它延伸的已不只是人的雙手，而是部分思考能力。
這種改變在醫療領域尤其明顯，過去科技主要協助醫護人員處理資料輸入、病歷管理和行政工作；如今AI已逐步參與醫學影像判讀、疾病風險分析，甚至提供初步診療建議。換言之，它正開始進入過去高度依賴專業判斷和經驗的工作範圍。
因此，人機協作模式也正在改變。過去企業透過電腦提升效率，通常是多人配合多部電腦。但今天，一位熟悉AI工具的人，已可能完成過去需要數十人甚至上百人協作的工作量。這不只是效率提升，更是工作流程、人力配置和職位結構的重新調整。而這股趨勢並不限於醫療行業，從自動駕駛、客戶服務、餐飲營運，到程式開發、行政支援和知識型工作，AI正快速滲透不同領域，並逐步改變企業對人才的需求。
值得留意的是，這場轉型並非單純的「舊職位消失、新職位出現」。雖然AI創造了不少新工種，但相關職位往往需要更高水平的數碼能力、專業知識和跨領域技能，未必能即時吸納原本從事重複性或基礎工作的勞動人口。對許多人而言，轉型需要時間。
與此同時，AI帶來的改變正好與全球經濟調整同步發生。企業對初級職位和入門崗位的需求持續下降，畢業生進入職場的競爭亦愈來愈激烈。當職涯發展最底層的機會減少，整體向上流動的空間自然也會受到影響。
在這樣的環境下，單靠學歷已難以保證未來發展。相比執著尋找理想工作，年輕人更需要培養持續學習和適應變化的能力。即使從兼職、自由工作或基層崗位開始，只要能累積經驗、提升解決問題的能力，以及建立面對不確定性的韌性，長遠都會成為重要資產。醫療專業一直強調，成熟的判斷力並非來自書本，而是來自長時間的實踐和經驗累積，這個道理在AI時代同樣適用。
另一方面，我們亦必須接受一個現實：AI發展已是不可逆轉的趨勢。與其抗拒，不如主動學習如何善用它。除了掌握AI工具的使用方法，懂得下達有效指令，以及判斷輸出內容是否可靠之外，更重要的是培養那些難以被機器取代的能力，例如真誠的人際互動、同理心、以人為本的服務精神，以及面對複雜情況時的判斷和決策能力。當AI愈來愈擅長處理標準化和重複性工作時，這些帶有人性溫度的特質，反而會成為未來職場最重要的競爭力。
AI帶來的從來不只是一次技術升級，而是對工作本質的重新定義。未來不會因等待而變得更清晰，職場也不會因循守舊而停下腳步。唯有及早裝備自己，在掌握科技能力的同時，保留人性的深度與溫度，才能在這場持續而深刻的變革之中，找到屬於自己的位置。
文：吳雅詩
香港專科日間醫療中心總經理