越懂 AI 越焦慮，研究指 43% 高認知勞工擔憂工作遭取代

研究發現，對 AI 理解越深入的高認知勞工，對工作被取代的焦慮反而越高，比例達到 43%。理解程度與焦慮呈現正相關，這個結果與一般直覺相反。

常見的預設是，越了解一項技術的人越清楚其限制，因此焦慮應該較低。這個邏輯在許多技術上成立——熟悉自動化設備的工程師通常比外行更清楚設備做不到什麼。但在 AI 這個案例上，結果似乎相反。

一種解釋是能力邊界的認知差異。對 AI 理解有限的人，往往從表面的產出品質判斷其能力，而這些產出在某些情境下確實會露出破綻，形成「還差得遠」的印象；而深度使用者則清楚模型在特定任務上的表現已相當可靠，也更能推估其改進的速度與方向。

另一種解釋與工作內容的重疊度有關。高認知工作的核心是資訊處理、分析與文字產出，而這恰好是當前模型能力最強的領域。相較之下，需要實體操作、現場判斷或人際協商的工作，受到的直接衝擊反而較小。理解越深的人，越能具體看出自己工作中哪些部分已經可被取代。

這個發現對組織管理有實際意義。若焦慮集中在最理解技術、也最有能力推動導入的族群，那麼推動 AI 應用的內部阻力可能來自意想不到的地方。忽視這種焦慮，會影響導入的實際成效。

不過，焦慮本身未必是負面的。適度的危機意識可能促使個人主動調整能力組合，往判斷、整合與跨領域協作等較難被取代的方向發展。後續觀察重點在於這種焦慮是否轉化為實際的技能調整行為，以及組織是否提供了對應的轉型支援。