AI未取代职位先改变「专业」 卢启贤：答案已便宜 判断与信任更昂贵

随着AI技术普及，职场迎来巨大结构性转变，美国大行高盛曾预测全球或有多达3亿全职工作受AI影响；本地亦有调查指，逾七成受访企业考虑或已引入AI协助营运，令不少打工仔忧虑裁员与失业。不过，私人保险业务公司亚溢利国际（R.E. Lee International）行政总裁卢启贤（Calvin Lo）接受《星岛》专访时表示，AI带来的真正转变，未必是某个职位消失，而是工作的完成方法、时间和成本改变，重新定义了「专业」。

Calvin Lo认为，愈来愈多人都能利用相似工具完成工作，真正拉开距离的，将不再只是谁做得更快，而是谁能定义问题、作出判断、承担结果，以及在重要时刻仍然值得信任。

他解释，AI愈来愈像一位永远不会疲倦的新同事，可以整理资料、草拟报告、比较方案，甚至先替你想到下一步。但AI最危险的改变，未必是突然坐上你的位置，而是你仍然每天上班，市场却已开始怀疑：既然大部分事情用工具都能做到，公司为甚么仍要聘请你？AI最先取代的，未必是一个职位，而是一个职位原本值得那个价钱的理由。

当AI把知识、速度和基本能力迅速拉近，职场真正的差距反而会变得更清楚。有人用工具把工作做得更快，有人能看出报告问错了问题、用了错误假设，甚至正在把公司带向错误方向；前者完成工作，后者才真正掌握工作。AI不是对手，只是一面镜，照见的不是会不会使用工具，而是当工具完成工作之后，你还剩下甚么。

未来职位还在 市场价值已不同

被问到很多人把AI的影响理解成职位消失时，Calvin Lo指AI未必令一个职位消失，但更可能改变工作的完成方法。过去，一份分析可能需要一个团队花数天处理；现在，一名懂得使用AI的员工，数小时内便能交出初步成果。曾经足以证明专业的技术，也可能成为基本工具。

AI未必取代专业人士，更可能先重新定价甚么才算专业。你未必会收到任何警告，甚至仍然有工作、有收入，每天可能比以前更忙，只是某一天开始发现，同样结果已经可由更少的人、更短时间内及更低成本取得。

不过，Calvin Lo认为经验和能力没有失去价值，当AI可整理资料、比较方案和提出建议，市场追问的已不只是能否完成工作，而是能否看见真正问题、判断答案是否适合，并在方向偏离时修正。真正会过期的，未必是你的能力，而是证明能力的方法。

工具可完成工作 不能成为主人

他举例，两名同事同样使用AI完成一份报告。第一名同事收到答案后，整理格式便直接交上去；另一名同事则多花20分钟，重新核对资料、理解答案背后的假设，再加入自己的判断。表面上，两份报告可能相差不大，甚至第一份更快、更完整。时间久了，管理者自然知道，哪一名员工交来的内容可以放心采用，哪一份仍需重新检查。真正拉开距离的，不只是20分钟，而是每一次选择累积出来的职业轨迹。

工具可以替你完成工作，却不能替你成为工作的主人。Calvin Lo并不反对把工作交给AI，重复性的资料整理、初步分析和方案比较，都可以交由AI协助，但有三件事情不能外判。

第一是判断：看清真正的问题，而不是只接受工具对问题的理解。
第二是选择：不同方案背后有不同代价，取舍不能只交给一套模型。
第三是承担：当方向出现偏差，必须有人发现、修正，并把事情处理到底。

Calvin Lo专访金句：

能力可以被工具放大，工作可交由别人协助，但判断、选择和承担不能全部外判。如果问题由AI理解、答案由AI完成，结果出现偏差时，一个人只留下一句「AI是这样分析的」，管理者自然会问：这个人究竟还提供了甚么价值？但管理者也要追问：这份分析是否真正理解公司需要？如果企业只要求速度、格式和产量，团队自然容易把「交到功课」当成完成责任。

能力让你被看见 信任却更重要

另一方面，当AI令知识愈来愈容易取得，人与人之间的差距会缩小，还是反而变得更清楚？Calvin Lo认为，能力仍然重要，只是当能力愈来愈接近，另一种价值会变得更清楚，那就是信任。

他续指，信任不是一句承诺，也不来自职位和头衔，而是来自很多次微小选择，例如事情顺利时，有没有把功劳全部留给自己？事情出错时，是否先想办法处理？当判断出现偏差，是否愿意承认、修正，并把事情处理下去？重要事情交到其手上，是否获相信不会逃避？真正的领导力，很少只来自头衔，而是别人知道，你会把事情处理到底。

人力韧性非管理者在场才有用

对于中高层和企业家而言，Calvin Lo直指挑战不只是学习AI，更是如何令多年累积的经验，在工作方式改变后仍然产生价值，称为「人力资本韧性」（Human Capital Resilience），这不是不停追赶新科技，也不是推倒过去，而是在市场标准改变时，重新运用已有的知识、经验和判断。

即使管理者不在场，团队仍知道如何判断及取舍，这也是领导延续性、接班规划和企业持续营运要处理的问题。真正的转型，不是否定过去，而是让过去累积的价值，找到下一种存在的方法。

AI最后照见：是你愿意承担甚么

Calvin Lo认为，AI不会令所有人价值消失，只是迫使每一个人重新回答：当大量工作可由工具完成，哪些判断必须自己作出？再过十年，人们未必记得今天最流行的是哪一个AI模型，也未必记得哪一套工具曾经最先进，真正令人记住的，始终是那些在重要时候值得依靠的人。

能力可以被复制，信任不能；工具可以更新，责任不能外判。当所有人都拥有相似工具，真正决定一个人能否走得更远的，未必只是效率，而是你是否看得清真正的问题，能否在方向偏离时作出修正，以及当事情真正重要时，别人是否仍然愿意选择你。