AI未取代職位先改變「專業」 盧啟賢：答案已便宜 判斷與信任更昂貴

隨着AI技術普及，職場迎來巨大結構性轉變，美國大行高盛曾預測全球或有多達3億全職工作受AI影響；本地亦有調查指，逾七成受訪企業考慮或已引入AI協助營運，令不少打工仔憂慮裁員與失業。不過，私人保險業務公司亞溢利國際（R.E. Lee International）行政總裁盧啟賢（Calvin Lo）接受《星島》專訪時表示，AI帶來的真正轉變，未必是某個職位消失，而是工作的完成方法、時間和成本改變，重新定義了「專業」。

Calvin Lo認為，愈來愈多人都能利用相似工具完成工作，真正拉開距離的，將不再只是誰做得更快，而是誰能定義問題、作出判斷、承擔結果，以及在重要時刻仍然值得信任。

他解釋，AI愈來愈像一位永遠不會疲倦的新同事，可以整理資料、草擬報告、比較方案，甚至先替你想到下一步。但AI最危險的改變，未必是突然坐上你的位置，而是你仍然每天上班，市場卻已開始懷疑：既然大部分事情用工具都能做到，公司為甚麼仍要聘請你？AI最先取代的，未必是一個職位，而是一個職位原本值得那個價錢的理由。

當AI把知識、速度和基本能力迅速拉近，職場真正的差距反而會變得更清楚。有人用工具把工作做得更快，有人能看出報告問錯了問題、用了錯誤假設，甚至正在把公司帶向錯誤方向；前者完成工作，後者才真正掌握工作。AI不是對手，只是一面鏡，照見的不是會不會使用工具，而是當工具完成工作之後，你還剩下甚麼。

未來職位還在 市場價值已不同

被問到很多人把AI的影響理解成職位消失時，Calvin Lo指AI未必令一個職位消失，但更可能改變工作的完成方法。過去，一份分析可能需要一個團隊花數天處理；現在，一名懂得使用AI的員工，數小時內便能交出初步成果。曾經足以證明專業的技術，也可能成為基本工具。

AI未必取代專業人士，更可能先重新定價甚麼才算專業。你未必會收到任何警告，甚至仍然有工作、有收入，每天可能比以前更忙，只是某一天開始發現，同樣結果已經可由更少的人、更短時間內及更低成本取得。

不過，Calvin Lo認為經驗和能力沒有失去價值，當AI可整理資料、比較方案和提出建議，市場追問的已不只是能否完成工作，而是能否看見真正問題、判斷答案是否適合，並在方向偏離時修正。真正會過期的，未必是你的能力，而是證明能力的方法。

工具可完成工作 不能成為主人

他舉例，兩名同事同樣使用AI完成一份報告。第一名同事收到答案後，整理格式便直接交上去；另一名同事則多花20分鐘，重新核對資料、理解答案背後的假設，再加入自己的判斷。表面上，兩份報告可能相差不大，甚至第一份更快、更完整。時間久了，管理者自然知道，哪一名員工交來的內容可以放心採用，哪一份仍需重新檢查。真正拉開距離的，不只是20分鐘，而是每一次選擇累積出來的職業軌跡。

工具可以替你完成工作，卻不能替你成為工作的主人。Calvin Lo並不反對把工作交給AI，重複性的資料整理、初步分析和方案比較，都可以交由AI協助，但有三件事情不能外判。

第一是判斷：看清真正的問題，而不是只接受工具對問題的理解。
第二是選擇：不同方案背後有不同代價，取捨不能只交給一套模型。
第三是承擔：當方向出現偏差，必須有人發現、修正，並把事情處理到底。

Calvin Lo專訪金句：

能力可以被工具放大，工作可交由別人協助，但判斷、選擇和承擔不能全部外判。如果問題由AI理解、答案由AI完成，結果出現偏差時，一個人只留下一句「AI是這樣分析的」，管理者自然會問：這個人究竟還提供了甚麼價值？但管理者也要追問：這份分析是否真正理解公司需要？如果企業只要求速度、格式和產量，團隊自然容易把「交到功課」當成完成責任。

能力讓你被看見 信任卻更重要

另一方面，當AI令知識愈來愈容易取得，人與人之間的差距會縮小，還是反而變得更清楚？Calvin Lo認為，能力仍然重要，只是當能力愈來愈接近，另一種價值會變得更清楚，那就是信任。

他續指，信任不是一句承諾，也不來自職位和頭銜，而是來自很多次微小選擇，例如事情順利時，有沒有把功勞全部留給自己？事情出錯時，是否先想辦法處理？當判斷出現偏差，是否願意承認、修正，並把事情處理下去？重要事情交到其手上，是否獲相信不會逃避？真正的領導力，很少只來自頭銜，而是別人知道，你會把事情處理到底。

人力韌性非管理者在場才有用

對於中高層和企業家而言，Calvin Lo直指挑戰不只是學習AI，更是如何令多年累積的經驗，在工作方式改變後仍然產生價值，稱為「人力資本韌性」（Human Capital Resilience），這不是不停追趕新科技，也不是推倒過去，而是在市場標準改變時，重新運用已有的知識、經驗和判斷。

即使管理者不在場，團隊仍知道如何判斷及取捨，這也是領導延續性、接班規劃和企業持續營運要處理的問題。真正的轉型，不是否定過去，而是讓過去累積的價值，找到下一種存在的方法。

AI最後照見：是你願意承擔甚麼

Calvin Lo認為，AI不會令所有人價值消失，只是迫使每一個人重新回答：當大量工作可由工具完成，哪些判斷必須自己作出？再過十年，人們未必記得今天最流行的是哪一個AI模型，也未必記得哪一套工具曾經最先進，真正令人記住的，始終是那些在重要時候值得依靠的人。

能力可以被複製，信任不能；工具可以更新，責任不能外判。當所有人都擁有相似工具，真正決定一個人能否走得更遠的，未必只是效率，而是你是否看得清真正的問題，能否在方向偏離時作出修正，以及當事情真正重要時，別人是否仍然願意選擇你。