AI 會搶走你的工作嗎？答案遠比你想像的更複雜

當每個團隊都能利用人工智能交出一份漂亮的提案時，我們該如何判斷誰的想法更值得支持？

這個問題，正是《紐約客》（The New Yorker）於 10 月 2 日刊登、由 Joshua Rothman 撰寫的文章《Will A.I. Still Take Our Jobs?》（AI 會搶走我們的工作嗎？）所探討的核心。文章大量引用倫敦政治經濟學院（LSE）Luis Garicano 教授與香港大學經管學院 李晉 教授、吳延暉 教授合著的新書《Messy Jobs: The Work That AI Cannot Reach》。文章指出，AI 技術不但沒有解決，反而令職場上一個大家熟悉的考驗變得更加複雜：機構究竟應如何識別真正出色的判斷力？

作者在書中寫道：「如果每個團隊都能運用更優秀、建基於 AI 的分析來支持自己的論點，那麼對衝突調解和權威決策的需求將大幅增加。」正如 Rothman 所觀察到，職場上的許多選擇並不只是評估一份書面方案，還涉及決定「誰的意見最終能夠勝出」——而這個問題往往由經驗、默會知識（tacit knowledge）、人際關係和責任共同塑造。

《Messy Jobs》由 Upriver Press 出版。該書挑戰了一種簡單的觀點：隨着 AI 能夠完成愈來愈多獨立任務，所有工作都會隨之消失。書中的核心主張是：工作其實由一個個「任務組合」構成。有些屬於「弱組合」（weak bundles），即常規任務可以被拆分出來，而幾乎不會削弱該職位其他部分的價值；另一些則是「強組合」（strong bundles），在這類工作中，研究、解釋、協調和問責彼此依存，一旦抽走其中任何一環，都可能破壞整體價值。

這種區分，對機構如何評估員工表現產生了深遠影響。Rothman 特別提到作者提出的「90/10 生產函數」：AI 可以令人更快取得「足夠好」的成果，但由良好邁向卓越的最後一段距離，卻很難單從最終產出中看出來。作者問道：「你要如何區分那些努力做到 98 分的員工，與那些做到 91 分便停下來的員工？他們的表面看起來一模一樣。」

《紐約客》並非唯一探討《Messy Jobs》的媒體。今年 6 月，《大西洋月刊》（The Atlantic）刊登的一篇文章中，Rogé Karma 借用書中「弱組合」與「強組合」的框架，分析為何自動化會以不同方式改變不同工作——關鍵在於一份工作的技術元素與人際互動元素能否被分開。

8 月，《城市雜誌》（City Journal）的一篇書評則認為，這本書的貢獻「與其說是一種預測，不如說是提供了一套框架」，同時亦提出了一個值得進一步思考的問題：即使某個職業能夠保留下來，AI 所帶來的收益又將如何在不同從業者之間分配？

對 李晉 教授——張永宏基金教授（經濟與策略）、港大人工智能、管理與組織研究中心（CAMO）總監，以及港大經管學院教授（管理及商業策略、經濟學）——而言，這一主題與其對組織、激勵機制和信任的研究密切相關。吳延暉 教授（經濟學與管理及策略學教授）的研究領域則涵蓋組織經濟學、數碼平台、媒體經濟學與人工智能。

CAMO 致力研究人工智能如何重塑組織、管理實踐，以及工作的本質。

本書官方網站進一步闡述其理論框架，當中包括作者序言，以及一份由三部分組成的指南，探討哪些工作正面臨風險、人類價值從何而來，以及當工作轉變為「人機協作組合」時，制度應如何重新設計。

網站開篇的例子直接點出了關鍵：資訊或許十分豐富，但要令人接受一項決定，並真正將它付諸實行，完全是另一個層面的「工作」。

對管理者和畢業生而言，這或許是本書最具實際意義的一項主張。我們需要問的，不只是 AI 能做甚麼，更是當任何提示詞（prompt）都無法解決問題時，機構能否識別、培養並獎勵那些不可或缺的人類判斷力。