生成式 AI 正搶走學徒與菜鳥的日常工作，從律所、企業到醫療檢測產業都在重構訓練制度。研究指出，若 AI 讓入門工作消失得太快，社會恐面臨「知識斷層」，企業與政府勢必改寫培訓、教育與薪酬模式。

在多數人的職涯起點，總少不了各種「跑腿工作」：新進律師埋首文件整理、實習生跑咖啡、菜鳥廚師一整天只在後場剝牡蠣。這些看似枯燥的基層任務，其實長久以來都是師徒制與企業訓練體系得以運作的「學費」。但如今，這些工作正被大型語言模型與自動化工具迅速接手，一場關於「誰來訓練下一代專家」的 AI 革命，正在悄悄重寫職場規則。

根據 Kellogg School 教授 Luis Rayo 與 London School of Economics 學者 Luis Garicano 的理論模型，傳統師徒關係建立在兩個前提：第一，學徒一開始沒有足夠資金付學費；第二，他也無法可靠地承諾「以後再還」。於是，師父提供訓練，學徒以多年低薪、負責例行與瑣碎工作來「償還」。這套制度曾被視為在律師、會計、醫療等高知識密集產業中，轉移人力資本最務實的辦法。

AI 的出現，直接撼動了這套平衡。研究指出，生成式 AI 對學徒制有兩個截然不同的效果。其一，是快速拉高「地板」：許多過去交給新人處理的基本任務，如資料彙整、初稿撰寫、標準文書整理，如今可由 AI 幾乎免費完成。對師父與企業而言，學徒在低階任務上的邊際價值明顯降低，「用勞力換學費」的交易基礎開始鬆動。

另一個效果，卻是抬高「天花板」。當學徒的能力已達一定門檻時，AI 不再是替代品，而是強大的輔助工具：年輕律師借助 AI 搜尋判例、整理論點，高階實驗室人員用演算法分析數據，產出的價值被成倍放大。Rayo 指出，若先進學徒在 AI 加持下的生產力成長速度，超過 AI 單獨完成工作的價值成長，那麼企業仍然有強烈動機持續投資訓練。

這場「地板 vs. 天花板」的賽跑，在實務場景中已可窺見端倪。以律師事務所為例，AI 讓菜鳥律師不再花大量時間做影印、做簡單檢索，而是更早接觸高階工作，能收取更高計費；但也因為訓練周期縮短，事務所從學徒身上回收投資的時間變少，整體學徒制的經濟誘因反而下降。若 AI 能做的越多，企業越可能少收新人，轉而依賴少數資深專家搭配 AI 工具撐起產能。

同時，AI 也在重塑專業與產業內部的價值分配。以專攻分子診斷的 Co-Diagnostics (CODX) 為例，管理層在最新財報電話會中，把「擴展 AI 驅動能力」列為四大成長支柱之一，與臨床管線開發、印度子公司 CoSara 擴張、中東合資事業並列。公司指出，印度 CoSara 已擁有全國商業網絡、數百家實驗室客戶與 15 項 PCR 檢測通過當地法規，並拿到 PCR Pro 儀器的製造許可。這類平台一旦導入 AI 演算法，不論是解讀檢測結果、優化試劑組合或預測疾病流行，都可能大幅提高高技能人員的產出，進一步加劇「高階人才搭配 AI」的生產力優勢。

然而，CODX 去年營收僅 60 萬美元，營運費用卻高達 5,060 萬美元，淨損 4,690 萬美元，顯示在 AI 與新技術導入的早期階段，企業必須投入巨大研發成本與人力培訓，短期財報壓力不容小覷。即便如此，管理層仍強調會持續在 AI 與國際市場布局，並預計 2026 年第三季在印度商業化結核病檢測。這也凸顯一個關鍵：在高度專業的醫療領域，AI 不是取代學徒，而是迫使企業更精準地決定「要訓練誰」、「把人訓練到多高階，才值得」。

Rayo 與 Garicano 的模型進一步提出一個頗具啟發性的指標：若「高度訓練的人類＋AI」所能產生的價值，除以「AI 單獨工作」的價值，大於自然常數 e（約 2.71828），那麼持續培養學徒就是划算的。換言之，只要人類在 AI 之上仍能創造出顯著「增值」，師徒制與實習制度就有存在空間。若這個比例在多個行業中同步下滑，整體社會可能出現「知識斷層」，長期來看連 AI 的演進也會放緩，因為缺乏能定義問題、設計架構與驗證結果的高階人類專家。

面對這樣的風險，研究提出幾種可能的調整方向。其一是改寫「學費結構」：企業可以要求學徒在完成訓練後，以延長低薪服務的方式回饋，或由政府透過補助與貸款分擔部分訓練成本。但這類作法可能加重年輕勞工負擔或擴大財政壓力，社會接受度有待觀察。

另一條更具前瞻性的路徑，是徹底翻修教育系統，讓學生在進入職場前，就掌握跨產業通用的「高價值原理」，例如統計思維、博弈與合約邏輯、系統工程、倫理與監管框架等。Rayo 強調，只要人能掌握 AI 難以自發習得的深層原則，就更有能力指揮 AI、判斷輸出品質，並在 AI 無法單獨處理的情境中創造新價值。

從律師事務所到生技實驗室，從白領菜鳥到技術工學徒，生成式 AI 正迫使全球重新思考：我們願意為「下一代專家」付出多少成本？如果任由入門工作被 AI 全面吃掉，卻不調整教育與訓練制度，短期看似效率大增，長期卻恐為社會埋下知識枯竭的引信。未來幾年，企業投資 AI 的同時，是否也願意同步投資人，將決定我們走向的是一個「超高生產力、知識不斷累積」的亮眼未來，還是一個由少數黑盒模型主宰、專業能力逐漸流失的風險世界。

點擊下方連結，開啟「美股K線APP」，獲得更多美股即時資訊喔！
https://www.cmoney.tw/r/56/9hlg37

免責宣言
本網站所提供資訊僅供參考，並無任何推介買賣之意，投資人應自行承擔交易風險。