真正該從人類工作中被「下架」的，不是任務，而是某些人類角色

摘要

當大家還在問「哪些工作會被 AI 取代」時，真正值得緊張的其實是另一個問題：有哪些角色，本來就不該讓人類來做？2026 年以後，被下架的不只是某些例行任務，而是那些把人變成「人肉中介」「人肉防火牆」「人肉監工」的職務設計本身。這篇專欄聚焦的，不是教你怎麼跟 AI 搶飯碗，而是幫你看清楚：自己現在的工作裡，有多少是在替一個設計不良的系統補洞，以及，若不想繼續當人肉補丁，應該把自己逐步移向什麼位置。

一、AI 問題問錯了：不是「它會做什麼」，而是「人不該再做什麼」

過去一年多，我們聽到的問題大多長這樣：

「AI 到底會不會把我的工作取代？」
「有沒有一張 2026 年會消失職業的清單？」
「我要補什麼技能才不會被淘汰？」

這些問題有一個共同前提：先假設現在的工作設計「大致合理」，然後再問 AI 能不能進來接手其中一些任務，好像只是把人手換成機器人、或把幾個步驟改成自動化。

但如果根本的事實是：
我們今天讓人類去執行的很多角色，本質上就是為了「幫一個不協調、不整合的系統收爛攤子」——那麼，問題就不是「AI 能不能取代人」，而是：

有哪些人類角色，本來就不該存在，只是因為過去沒有更好的方式，只好用人去補？

近幾年的研究與企業實際案例顯示，AI 已能處理大量知識密集型重複任務：
寫簡單文案、整理報表、排程、客服問答、例行審查、進度提醒……
這個能力不只讓「自動化」變得便宜，也讓一個現實變得赤裸：

我們過去讓人扮演的某些角色，其實不是「創造價值」，而是「抑制災難」。

當 AI 開始能接手資訊處理、例行判斷與跨系統協調，問題就反轉了：
不是擔心哪些任務會被 AI 抢走，而是誠實承認——有些角色繼續讓人來做，本身就是一種浪費與傷害。

二、第一種該被下架的角色：只轉手、不決策的人肉中介

你應該見過這種工作型態：

只是負責「幫你轉達」：A 有需求，B 要處理，中間卡一個人抄寫、轉寄、抄 cc。
只是負責「幫你填」：客戶填了表單，員工再把同樣內容搬到另一個系統。
只是負責「幫你確認有送出」：訊息、文件、報價單，其實只是從一個收件匣推到另一個。

這些角色有一個共通點：
握有資訊傳遞權，但沒有實際決策權。

他們的存在，往往不是因為「人類做得比系統好」，而是因為：

內部系統互不相認，需要人幫忙「口譯」；
流程太繞，只好塞一個人當「導航」；
管理者想維持一種「我有在控管」的幻覺，需要有人負責蓋章、轉手、抄送。

在 AI 尚未普及時，這樣的中介角色還勉強說得過去：至少，事情能勉強推得動。
但現在的情況是：
AI 已能長期穩定地處理跨系統資料對接、狀態追蹤、簡單條件判斷，甚至能依規則主動通知異常、提醒下一步。

這意味著：
真正多出來的成本，不是工作量，而是「人被迫當中間人」的摩擦與風險：

資訊延遲，因為要等人手有空才會被「轉出去」；
資訊失真，因為在一次次抄寫與轉述中產生誤差；
人負責轉手，卻得背責任——明明你無權決策，也看不完整脈絡。

當 AI 可以把「資訊如何從 A 流到 B」這件事，自動化到接近零摩擦，人類再去扮演這種純中介角色，只會留下三種結果：

對客戶：慢、模糊、互踢皮球；
對企業：流程複雜、出錯難查、責任不清；
對本人：疲憊、無成就感，又很容易被「整合工具 + AI 助理」一刀切掉。

站在 1～30 人團隊的角度，這個問題其實更關鍵：
規模小，本來就很難承擔太多「只轉手、不決策」的角色。
與其養一個人當訊息轉運站，不如提早思考：

哪些溝通，可以由 AI 自動彙整與同步？
哪些資料，不該再讓人來回抄寫，而是讓系統直接串？

被下架的，不該是「溝通」這個任務，而是只負責轉手、不負責判斷的角色設計。

三、第二種該被下架的角色：用人海查漏補缺的品質守門員

另一種常見角色，是被賦予「守門」任務的人：

一張一張對資料，避免錯字、漏字、少一欄；
每份文件都人工檢查格式是否符合規定；
每一張票都人工驗證條碼、日期、姓名。

這些守門工作，通常背後有一句話：

「我們系統是有點不完美啦，但有你們在前線幫忙抓錯，就不會出大問題。」

看起來是對人的信任，實際上是把系統設計的成本，轉嫁成前線勞力的疲勞。
而且，多數情況下：

守門者被要求「不要出錯」，
卻沒有時間也沒有工具，回頭修正源頭流程。

在 AI 時代，這種「人工查漏補缺」的角色，特別值得警覺，因為它會自然被 AI 「吞併」成另外一種模式：讓 AI 去當新一代人肉防火牆——只是這次不是人，而是看不見的模型。

如果我們只是把「人力守門員」換成「AI 守門員」，卻不去動源頭設計，代價一樣存在：

問題只是被推得更裡面、更難看見；
前線人員變成「按下 AI 檢查鍵」的操作員，卻仍然要背鍋。

對小型團隊來說，一個更務實的想法是：

能不能趁 AI 還只是輔助，而不是所有流程的黑盒中心時，就開始把「守門」從人力輸出，轉成設計輸出？

具體來說，不是讓人一直查錯，而是把人放在這些位置：

判斷「為什麼這個錯會一再發生」；
重構表單、流程、規則，讓錯誤更難發生；
定義「真正重要的品質指標是什麼」，而不是所有小瑕疵都一視同仁。

這樣一來，AI 接手的是「流程中可預測的檢查」，人類留下的是「定義什麼叫做好的品質、什麼叫做合理的例外」——守門這個動作，還在；只是從疲勞執行者，變成規則設計者與例外管理者。

被下架的，不該是「品質」這件事，而是靠人海查漏補缺、卻無權改變系統的守門員角色。

四、第三種該被下架的角色：被迫當監工，卻無權改變流程的管理者

還有一種，可能是許多老闆與中階主管最有感的角色：
每天的工作，越來越像在當「進度監工」。

一天沒開會，就不知道案子走到哪；
開了一堆會，發現大家只是輪流報狀態；
為了「掌握風險」，被迫要求各種抄表格、週報、日報。

這類管理工作，本來應該是：

看見整體動向；
提早發現風險；
幫團隊調整優先順序與資源。

但在資訊分散、系統不互通的條件下，管理者被迫把大半時間花在：

向下追問：「這個做到哪了？」
向上報告：「目前進度大概是……」
向外協調：「這個人卡在那個人，那個人又卡在另一個單位。」

這些行為，其實跟剛剛提到的人肉中介角色，有點像，只是被拉高到「管理」這一層。
於是你會出現一種很矛盾的狀況：

管理者被當作「風險保險」來用，
卻沒被真正授權去改動流程與系統。

AI 在這裡帶來的，不只是效率提升，而是一個尷尬的鏡子：

當 AI 可以實時彙整專案狀態、風險指標、工作瓶頸；
當 AI 可以自動提醒任務延遲與資源衝突；

那些只負責「追進度、要報表」的管理角色，會被看得很清楚——原來這份管理成本，多數只是為了彌補看不見的數據與不通的系統。

對中小企業負責人而言，這其實是個好消息：
你有一個機會問自己：

我要繼續當「進度監工」，每天在訊息與會議裡奔波？
還是趁 AI 可以接手整理資訊的時候，讓自己回到真正該做的管理工作：
- 控制方向，而不是控制每一步；
- 管關鍵決策，而不是管每一張表；
- 管例外與衝突，而不是管所有日常。

被下架的，不是「管理」這個職能，而是無權設計流程、卻被迫監工流程的人類管理角色。

結語：真正需要主動「下架」的，是你不想再扮演的人肉補丁

當 AI 發展愈快，關於工作的討論往往會變成兩種極端：

一種是樂觀版本：「AI 會讓我們更有創造力，只要學會用工具就好。」
一種是悲觀版本：「2026 年會有大規模工作消失，我們要趕快準備轉職。」

這兩種敘事，都有一個盲點：
把人類的位置，想像成被動等待「被 AI 判決」——好像角色是既定的，只是看任務有沒有被切走。

但如果你願意把問題反過來問：

在我的工作裡，到底有多少比例，是在替系統補洞，而不是發揮人類獨有的價值？

你會發現自己其實有三種選擇：

繼續當人肉中介、人肉防火牆、人肉監工，直到有一天被 AI + 更好的流程替換；
把 AI 視為一個可以吞掉「補洞工作」的機會，主動讓自己從那些角色裡抽身；
在這個過程中，把自己重新定位成：
- 定義規則與品質標準的人；
- 設計流程、決定邊界的人；
- 在例外、衝突、價值選擇上做判斷的人。

對 1～30 人的團隊來說，你手上每一個人力，都是稀缺資源。
與其問「我要不要導入 AI？」「該不該現在學？」
不如先誠實盤點：

團隊裡，有多少工作是在「純轉手、不決策」？
有多少工作是在「查漏補缺，卻無權改流程」？
有多少管理，是在「追進度與報狀態」，而不是「設方向與拆障礙」？

真正的風險，不是 AI 把任務做得比人好，而是我們把人困在一個本來就可以被系統設計解決的位置上，讓他們既疲累，又注定被下架。

如果有些角色終究會被 AI 與流程重新吞併，那麼最務實的選擇，是從現在開始問自己：

我想留下的，究竟是一串任務清單，
還是一個能做出選擇、設計規則、承擔責任的位置？

Summary

需要被「下架」的，往往不是單一任務，而是把人當成系統補丁的整個角色設計。
三種特別值得重新設計或淘汰的角色：
- 只負責資訊轉手、不做判斷的人肉中介。
- 用人海查漏補缺、卻無權改流程的品質守門員。
- 被迫當進度監工、卻無權調整系統的管理者。
AI 能處理資訊與例行判斷後，人類更稀缺的價值在於：定義規則、設計流程、處理例外與價值衝突。
對小型團隊而言，與其思考「怎麼防止被 AI 取代」，不如主動盤點並減少「人肉補丁」型工作，讓自己與團隊移向真正需要人來承擔的位置。

參考延伸閱讀（英文）：

AI 時代真正該被「下架」的不是任務，而是把人當補丁的角色設計