職場“苦活累活”被AI包攬了，爲什麼我們反而懷念它？

AI 把初級員工的“苦活累活”自動化了，卻也切斷了他們通過重複實踐積累判斷力的傳統路徑，迫使企業用模擬訓練填補經驗真空，但模擬能否真正替代真實工作中的模式識別與邊做邊學仍存疑。

要點

AI 自動化接管了初級員工過去承擔的重複性任務（起草報告、整理數據、寫代碼、起草合同），導致“經驗饑荒”：新人失去了通過反覆練手積累判斷力的路徑。
紐約聯儲數據顯示，6 月應屆畢業生失業率 5.7%，徘徊近五年高位；斯坦福數字經濟實驗室與 ADP 數據顯示，AI 使用度高的領域（軟件開發、客服）入門級崗位萎縮最明顯。
安永、思科、Cognizant 等公司轉向模擬訓練（角色扮演、AI 扮演難纏客戶、12 周訓練營），試圖在無真實苦活的情況下建立“肌肉記憶”。
初步證據顯示模擬有幫助：斯坦福法學院實驗中，接受談判模擬訓練的實習律師表現更好，但執行主任 Megan Ma 提醒樣本過小，且 AI 模擬難以完全取代“看一次、做一次、教一次”的觀察與邊做邊學。
加州大學聖巴巴拉分校教授 Matt Beane 研究發現，機器人手術讓住院醫師上手機會降至 1/10–1/20，表現最好的住院醫師靠“影子學習”（跨科室、額外模擬）彌補；他正開發 SkillBench 幫助組織改進 AI 協作方式。
IBM 調查 8,800 名員工：52% 稱日常工作過去一年發生變化，45% 認爲 AI 正在侵蝕其技能。
Cognizant CEO Ravi Kumar S. 認爲：新人入職即承擔中層經理級工作（監督 AI 輸出），這是好事，但前提是他們具備足夠判斷力辨別 AI 產出質量。