隨著AI技術快速推進，資料中心投資帶動經濟成長，部分企業動手調整人力配置，讓許多人感受到明顯壓力。根據美世《2026全球人才趨勢報告》（Mercer Global Talent Trends 2026）顯示，全球約四成勞工擔心工作會被AI取代，這分焦慮在年輕世代最為強烈，又據高盛（Goldman Sachs）等研究報告指出，AI每月已有數萬淨職位調整，尤其衝擊入門職位。然而整體勞動市場數據卻顯示，失業率維持穩定，採用AI的組織因成長快，反創造出更多新的需求，這種矛盾讓企業領袖、政策制定者和一般勞動者感到困惑。
輝達執行長黃仁勳在最新接受美國國家安全政策專家伊利．巴杰拉克塔里（Ylli Bajraktari）的《給總統的備忘錄》（Memos to the President）節目訪談中，提出一個清晰且擴張性的視角，他指出自動駕駛的科學基礎已經完成，機器人計程車如今主要面對工程和規模化挑戰。具備推理能力的Robotaxi以及人形機器人，預計在一到三年內進入主流應用，物理AI（Physical AI）的進展將把AI能力延伸到實體世界，創造出機器人設計、部署、維護和監督等大量新角色，讓人類得以專注在更高層次的系統整合與創新工作上。
黃仁勳直接批評那些預測AI會導致人類滅絕或大規模摧毀職位的言論，認為這些來自高層的末日預測缺乏堅實事實根據，容易製造不必要的恐慌，這種恐慌會阻礙年輕人投入科技領域，最終加劇人才短缺。事實上，過去兩年AI已貢獻超過50萬個新職務，使用AI的企業成長速度更快，需要更多人力來支持擴張，他分享自己的經驗，即使AI能處理許多日常任務，他的行程和工作量反而比以前更滿，這是因為機會和挑戰同時增加，代表AI主要扮演著生產力放大器的角色。
十年前，許多人預測AI會淘汰放射科醫生，現在AI廣泛應用在影像判讀，但這個領域卻出現人力短缺，美國放射學會估計，到2055年，從業人員將增加4成，AI接手重複看片工作，醫生得以處理更多複雜病例和病人互動，整個職業的價值和數量同步上升。這個邏輯同樣適用於程式設計，黃仁勳認為，未來的程式碼需求將大幅增加，從過去10億行規模躍升到1兆行，用以解決醫療、科學和製造業的各種挑戰，AI加速開發流程，讓開發者能承擔更大規模的專案，人類創意和目的設定依然處於核心位置。
他進一步說明AI帶來計算方式的根本改變，過去60年，電腦主要從既有資料庫中找出最適合的結果，現在可根據人類需求，直接生成全新內容，這就是生成式運算（Generative Computing）的核心，這種轉變為再工業化開創機會，如果能在「能源」、「晶片」、「基礎設施」、「模型「和「採用」這五個層面取得領先，美國和其他西方經濟體就能吸引高技能製造業回流。Physical AI與Agentic AI（具代理能力的AI）結合後，機器人將能自主適應複雜環境，整體經濟容量因此擴大。
在安全議題上，黃仁勳提出開源AI能提供更強的防護，當面對強大AI攻擊時，大量開源模型訓練出的分散式防禦系統，會像一群守衛犬共同對抗單一威脅，透過社區審查和群體智慧，整體系統的韌性獲得提升，這個觀點挑戰了封閉系統更安全的傳統想法，也鼓勵更全面的技術參與和創新。
訪談中，黃仁勳的訊息是相當明確的，AI是工具和機會的組合，不是單純威脅，真正需要注意的，是缺乏AI使用能力的個人和組織，他們容易被善用這些工具的競爭者拉開距離，未來這幾年，勞動市場的變化會體現在任務重塑，而非整個職業消失，人類的目的感、創造力和倫理判斷仍會位居中心，AI僅是負責處理可程式化的部分。
從經濟角度來看，黃仁勳觀點提醒決策者需要調整人才策略，教育體系應該加強生成式思維、跨領域整合和實體AI應用能力的培養。企業則可以建立內部機制，讓員工透過AI工具承擔更大責任，並調整薪資和工作設計來反映提升的生產力。政策層面，推動五層AI架構的投資與國際合作，這會決定誰能掌握下一波經濟浪潮。
綜觀黃仁勳思路，確實指出了一個方向，人們是該把注意力從短期職務調整的數字，轉向長期能力的增強，當Robotaxi在街上運行、生成式系統解決了以往難以處理的科學問題時，人類工作已朝著相對有益的方向邁進，但要如何擁抱這個轉型，讓更多人在擴大的經濟中找到位置，這可能就不只是單純的科技議題，還有未來社會穩定與繁榮的根本決定。
（作者為富瑜文教基金會執行長）
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