AI智慧代理的崛起：史丹佛最新研究揭示人機協作未來藍圖

美國史丹佛大學於2025年6月6日發表一篇名為《Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce》的研究論文，探討生成式AI智慧代理（AI agents）對美國勞動市場的潛在影響，並提出一套創新的審核框架，從「工作者的自動化偏好」與「AI的自動化能力」兩大面向進行整合分析。

以下為該研究的重點摘要：

(一)研究動機與問題

隨著AI智慧代理迅速崛起，對勞動市場造成的影響日益顯著，包括：工作被取代的風險、人類在工作中主導權的下降，以及對自動化過度依賴等。然而，現今實務與學術界對於「哪些工作任務適合自動化？哪些應保留人機協作？」仍缺乏系統性與全盤性的理解。

(二)研究方法與貢獻

史丹佛研究團隊建立了一套審核框架，並建置名為WORKBank的資料庫。此研究透過訪談1,500位來自104種職業的從業者，結合52位AI專家對844個工作任務進行技術能力評估。

研究同時引入「人類自主性量表」（Human Agency Scale, HAS），以H1–H5五級量表衡量人類參與程度，從完全自動化（H1）至完全仰賴人類（H5），用以具體描繪工作者對AI介入的期待。

依據工作者的自動化意願與AI的技術可行性，WORKBank將任務劃分為四個區域：

1.自動化「綠燈區」（Green Light Zone）：高需求、高可行性，應優先推動

2.自動化「紅燈區」（Red Light Zone）：技術成熟但工作者意願低，部署需審慎

3.研發機會區（R&D Opportunity Zone）：工作者需求高但目前技術尚未達成，值得投入研發

4.低優先區（Low Priority Zone）：需求與可行性皆低，暫不建議投入資源

資料來源：Shao, Y., Zope, H., Jiang, Y., Pei, J., Nguyen, D., Brynjolfsson, E., & Yang, D. (2025). Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce. Stanford University.

(三)研究發現

1.工作者傾向自動化低價值任務

約46.1%的任務，工作者願意交由AI自動化，主要原因為「希望騰出時間處理更高價值的工作」。

2.自動化需求與技術能力出現落差

依據分析結果，任務分布於四大區域。其中值得注意的是，著名的矽谷創業加速器Y Combinator（YC），41%的投資項目落在「紅燈區」與「低優先區」，顯示目前資源配置與工作者實際需求並不一致，許多「綠燈區」與「研發機會區」的任務尚未獲得足夠重視。

3.人機協作成主流期望

有45.2%的職業偏好「人機平等合作」（HAS = H3），特別是在涉及人際互動與判斷力的任務上，更強調人類的參與。

4.AI改變核心職能需求

資訊處理能力（如資料分析）相對重要性下降，反之，人際與組織技能（如溝通、領導）愈加關鍵，顯示職場對「軟實力」的需求將逐步上升。

(四)管理與政策意涵

對企業：應優先投入資源於高自動化需求且技術成熟的任務，並設計強調「人機協作」的流程與工具。

對政策制定者與教育工作者：未來人才培育應聚焦於人際溝通、組織管理、創造力等高人類介入能力，以應對AI世代職場變革。同時，政策推動應納入工作者的主觀偏好與價值觀，避免出現技術導向與人力需求間的落差。

(五) 研究限制與未來方向

1.本研究涵蓋範圍為104種職業與844項電腦可執行任務，尚未包括未來AI發展下可能出現的新型任務。

2.部分受訪者可能對AI能力缺乏完整理解，其回饋仍需後續追蹤與補充。

3.因應技術快速演進，WORKBank亦需定期更新，以持續反映勞動市場與技術現況。

作者：羅凱揚（台科大企管系博士）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）

資料來源：Shao, Y., Zope, H., Jiang, Y., Pei, J., Nguyen, D., Brynjolfsson, E., & Yang, D. (2025). Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce. Stanford University.

https://futureofwork.saltlab.stanford.edu/