林家群
AI快速滲透各行各業，重複性高、流程標準化的工作，正被演算法與自動化系統一一接手，但在這波結構性轉變中，也有一批職業不但沒有被邊緣化，反而因AI普及而變得更關鍵。多位產業分析師指出，真正站得住腳的職業，往往具備三個共通點：需要即時判斷、必須承擔責任、而且高度仰賴人與人之間的信任關係，這些條件，正是目前AI難以跨越的門檻。
哪些職業在AI時代反而更穩定？
從醫療、能源到基礎建設，需求持續上升的職業多半集中在「必須到現場、必須對人負責」的工作型態，照護人員、技術工種、資安與數據相關職業，被多份國際研究點名為未來10年仍將持續擴張的核心職業群，這類職業不只沒有消失，反而因社會結構變化而更吃香。
為什麼護理與照護類職業難以被取代？
護理相關職業的核心價值，從來不只是執行醫囑，而是在瞬息變化的醫療現場中做出判斷。病患狀況惡化時的即時反應、與家屬溝通時的情緒拿捏，都是演算法難以複製的能力，即使AI可以協助監測數據、提醒流程，最終承擔風險與責任的，仍是站在第一線的人。
為什麼技術工種在AI浪潮下反而更搶手？
電工、水管工、建築相關技術人員，被不少科技產業高層視為「AI時代的基礎建設關鍵」。資料中心、能源設施、工廠擴建，都需要大量具備實作能力的人力，這些工作不僅牽涉公共安全，也需要在不可預期的環境中做出即時判斷，並非機器能單獨完成，產業界普遍觀察到，年輕世代投入意願下降，反而讓這類職業更加稀缺。
為什麼心理與復健相關職業更顯重要？
心理諮商師與物理治療師的工作，核心並不在於「標準答案」，而在於與個體互動的過程，每一次諮商、每一套復健計畫，都必須依據對方的狀態即時調整，AI可以提供參考建議，卻無法承擔建立信任、給予安全感的角色。在高壓社會與高齡化趨勢下，這類職業的需求反而持續擴大。
為什麼資安與數據相關職業不會退場？
只要數位系統存在，就一定伴隨風險。資安分析師面對的不是靜態問題，而是會不斷變化的攻防戰，AI確實能協助偵測異常，但攻擊策略來自人類，防守端同樣需要人類判斷全局、調整策略。數據科學家也是如此，他們的價值不在於產出模型，而在於判斷資料是否可信、結果是否合理，並將技術語言轉譯為決策依據。
為什麼AI專家自己反而最不怕被AI取代？
AI與機器學習專家並非單純「寫程式」，而是負責定義問題、設定目標與決策方向，AI能執行，但無法自行決定「該做什麼、不該做什麼」，隨著企業大量導入AI系統，真正懂得如何設計、管理與監督AI的人才，反而成為最難取代的一群。
這些屹立不搖的職業透露了什麼訊號？
多數不會被取代的職業，都高度依賴「人類特有能力」：同理心、責任承擔、現場應變與跨領域判斷，專家直言，未來的職場不是「人或AI」的選擇題，而是「如何與AI協作」。真正的風險，不在於AI本身，而在於職業是否仍保有人類不可替代的價值。多數不會被取代的職業，都高度依賴「人類特有能力」：同理心、責任承擔、現場應變與跨領域判斷，專家直言，未來的職場不是「人或AI」的選擇題，而是「如何與AI協作」。真正的風險，不在於AI本身，而在於職業是否仍保有人類不可替代的價值。
