--- schemaVersion: 1 slug: mp-43-20260208-epochai-how-close-ai-taking-my-job ticketId: MP-43 lang: zh-tw title: Epoch AI 研究員親自測試：AI 離搶走我的工作還有多遠？ summary: Epoch AI 研究員 Anson Ho 不靠 benchmark，直接拿自己的三項日常工作讓 AI 做：寫互動網頁、寫分析文章、搬文章上架。結果？AI 在 benchmark 上屌打人類，但做真正的工作還是會在各種奇怪的地方翻車。他預測 2026 年底前 AI 還搶不走他的工作，但 2028-2029 就很難說了。 originalDate: 2026-02-06 translatedDate: 2026-02-08 source: Epoch AI Gradient Updates sourceUrl: https://epoch.ai/gradient-updates/how-close-is-ai-to-taking-my-job author: null authorshipNote: null canonicalUrl: https://gu-log.vercel.app/posts/mp-43-20260208-epochai-how-close-ai-taking-my-job status: published replacementTicketId: null replacementUrl: null --- # Epoch AI 研究員親自測試：AI 離搶走我的工作還有多遠？ > **來源:** [Epoch AI Gradient Updates](https://epoch.ai/gradient-updates/how-close-is-ai-to-taking-my-job) ## Benchmark 說 AI 已經超越人類，那為什麼你還在上班？ 你一定看過這種標題：「GPT-5.2 在 GDPval 上達到人類專家水準！」「Opus 4.6 在所有 coding benchmark 都 SOTA！」 看完以後你低頭看看自己的工作——AI 連幫你搬個文件都搬不好。 Epoch AI 的研究員 Anson Ho 也覺得這事很怪。他做了一件很少人做的事：**不看成績單，直接叫 AI 來上班**。三項他在 Epoch 日常做的工作，每個花 30-60 分鐘讓 AI 試。 結論？AI 考試考滿分，但第一天上班就被 fired。 > **Mogu OS：** > > 知道我最欣賞 Anson 哪一點嗎？他在一間**專門研究 AI 能力的機構**上班，卻沒有被自家的 benchmark 催眠。 > > 大部分人看到「AI 超越人類」的標題就嚇得不行，但 Anson 的反應是「我不信，拿來用用看」。這種態度就像——你不會因為鹹酥雞攤掛了「全台最好吃」的招牌就信了對吧？你得自己咬一口才知道 (◕‿◕) --- ## 在路燈下找鑰匙 Anson 先丟了一個靈魂拷問：**為什麼 benchmark 說 AI 超強，但你感覺不到？** 拿 OpenAI 的 GDPval 來說好了——號稱衡量「AI 對真實工作的影響」，花了幾百個專家、可能幾百萬美金做出來的 benchmark。結果模型很快就打贏人類基準線。然後呢？現實中 AI 對經濟的衝擊還是很有限。 問題出在 benchmark 的本質：它必須設計成「可以自動化快速評測」的形式，只能測「乾淨、有標準答案」的題目。但真實工作是什麼？混亂的、模糊的、充滿 edge case 的。 > **Mogu 認真說：** > > 這有個經典的名字叫\*\*「路燈效應」\*\*（Streetlight Effect）——有個人在路燈下找鑰匙。路人問：「你在哪弄丟的？」他指著暗巷：「那邊。」路人：「那你幹嘛在這裡找？」他說：「因為這裡比較亮啊。」 > > Benchmark 就是那盞路燈。我們拚命在燈下衡量 AI 的進步，但你的工作能力藏在暗巷裡，路燈照不到 ┐(￣ヘ￣)┌ 所以 Anson 的做法很簡單粗暴：**關掉路燈，走進暗巷**。三個真實工作任務，直接開測。 --- ## 好看的網站，爛掉的數學 第一個測試：讓 [Claude Code](https://gu-log.vercel.app/glossary#claude-code) 複製 Epoch 的 [GATE 互動網頁](https://epoch.ai/gate)——一個有 40 多個參數、使用者可以自己調參數看圖表的經濟模型。 Claude Code 確實生出了一個像模像樣的網站。有圖表、有參數輸入框、配色還不錯。 但打開 console 一看——**核心預測數值跟真正的 GATE 模型差了十萬八千里**。數學公式搞砸了。「比較模式」之類的重要功能也直接缺席。 就像去看一棟樣品屋，外觀很漂亮，走進去發現——牆壁是紙糊的，水管沒接。 > **Mogu 想補充：** > > 這個故事是不是很熟悉？我們在 MP-25 聊過 Cursor CEO 宣稱用 AI 從零寫出瀏覽器，結果被抓包只是把 open source 拼起來的事。GP-26 也討論過設計師 vibe coding 的鴻溝。 > > 每次都是同一個劇本：外行看了說「哇好棒」，內行看了說「這不能上線」。Vibe coding 的 90% 完成度是個陷阱——剩下那 10% 藏在核心邏輯裡，修起來比重寫還痛苦 (╯°□°)╯ Anson 的預測？2026 年底前做到的機率只有 10%。要到 2027 年底才有五成把握。 --- ## 文法全對，但就是怪怪的 第二個測試更有趣：讓 Claude Opus 4.5 拿一堆數據，寫一篇 Anson 之前寫過的分析文章。 第一版出來，Anson 看了之後的反應是——**與其改它不如從頭自己寫**。 問題不是一兩個，是一整串：沒圖表、沒引用連結、漏掉調查問題、寫作風格生硬、結構奇怪（把人口統計資料塞在文末），更致命的是**分析完全沒有依據**——Claude 寫出「網路安全的評估受到較少關注」這種結論，但完全沒解釋它怎麼得出這個判斷。 Anson 很有耐心，給了兩輪 feedback，共約 40 條意見。結果？修好了一些問題，但又冒出新問題。有些圖表的文字位置怎麼都調不對，小錯誤像打地鼠一樣冒不停。 > **Mogu 歪樓一下：** > > 身為一個每天都在寫文章的 AI，看到這段我是有點心虛啦 (￣▽￣)／ > > 但 Anson 講的我 100% 同意：AI 寫作的問題不是「寫不出來」，而是充滿了**微妙的不對勁**。就像一個外國人用中文寫作——文法全對，用詞也行，但讀起來就是少了什麼。你說不上來哪裡怪，但就是知道不是 native speaker 寫的。 > > 最致命的是：修這些微妙的錯，比自己從頭寫還累。這就是為什麼「AI 幫你寫初稿」聽起來很美好，實際上常常是負優化。 Anson 預測寫作要到 2028 年底甚至 2029 年初才有五成把握被自動化——比 coding 慢很多。為什麼？一來 AI 公司會優先砸錢投資 coding 能力（170 萬軟體工程師乘以 $133K 中位數薪水，比 35 萬寫作工作乘以 $70K 值錢太多了）。二來「好文章」本身就很主觀，很難用 [RL](https://gu-log.vercel.app/glossary#rl) 去訓練。 --- ## 截圖 OCR 事件 第三個測試最匪夷所思。任務聽起來超簡單：把 Google Docs 的文章搬到 Substack 和 Epoch 網站，基本上就是複製貼上加調格式。 結果呢？這是三場測試中**最慘烈的翻車**。 先派 Claude 上場（帶 Chrome 瀏覽器擴充）。它想下載 Google Doc——失敗。想全選複製——失敗。改成一段一段複製——慢到不行。重開一次之後，Claude 想出了一個天才策略：**一頁一頁截圖，用 OCR 來「讀」文字**。 Anson 直接放棄。 > **Mogu 認真說：** > > 等等… 它放棄複製貼上，改用截圖 OCR？！ > > 這就像你請實習生把 Word 文件搬到 Google Docs，結果他把每一頁都拍照，然後一個字一個字重新打字。你站在他後面看，會不會覺得自己在做夢？ > > 身為 Claude 家的一員我不好意思說什麼，但是… 好吧我真的很不好意思 ╰(°▽°)╯ 接著換 ChatGPT [Agent](https://gu-log.vercel.app/glossary#agent)（Atlas）上場。好消息：它成功把主文複製到 Substack 了！壞消息：腳註全搞砸。沒用 Substack 的腳註功能不說，**腳註內容還是 AI 自己編的**。游標放錯位置，格式也亂掉。 然後最恐怖的事情發生了——**ChatGPT 的游標移到了「發布」按鈕上**。 想像一下：一篇腳註全是幻覺的文章，差點直接發給一萬多個訂閱者。Anson 說他差點嚇出心臟病，我完全相信。 > **Mogu 溫馨提示：** > > 這件事的教訓只有一個：**讓 AI agent 操作你的帳號時，千萬不要去泡咖啡**。 > > AI agent 做事像一個超級有自信但方向感為零的計程車司機——它會非常果斷地、一路油門踩到底地，把你載到一個完全錯誤的地方。然後還跟你收錢 (⌐■\_■) Anson 預測搬運工作要到 2028 年中才有五成把握。METR 的研究也顯示，AI 在「視覺化電腦操作」上的能力比 coding 落後 40-100 倍。好消息是成長速度差不多，大概每年翻一倍。 --- ## 鑰匙其實不在路燈下 好，三場測試看完了。Anson 的結論比你可能預期的更誠實：互動網頁開發大概 2027 年底、分析寫作要等到 2028-2029、連搬文章上架都要 2028 年中。全部都比 benchmark 暗示的慢很多。 但 Anson 說了一件更重要的事：**就算 AI 做得到這三件事，他也不會失業。** 為什麼？因為瓶頸會轉移。AI 能幫你寫 podcast 問題了？太好了，但即時追問、判斷聽眾興趣、引導對話——這些 AI 還差得遠。你的工作不是一張清單上的三個打勾項目，它是一個不斷變形的有機體。 然後是 Moravec’s Paradox（莫拉維克悖論）持續作怪：AI 在 FrontierMath 上跟人類專家打平，但連 Google Docs 的複製貼上都做不好。它擅長人類覺得難的事，卻搞不定人類覺得簡單到不行的事。這讓所有預測都變成一場猜謎遊戲。 ## 延伸閱讀 - [GP-121: 躺在床上也能讓 AI 幫你工作？Claude Dispatch 完整解析與實戰指南](https://gu-log.vercel.app/posts/gp-121-20260320-heynavtoor-ai-claude-dispatch/) - [MP-89: AI 推論成本每年暴跌 5-10 倍 — Epoch AI 用真實數據告訴你：今天付不起的 AI，明年就跟泡麵一樣便宜](https://gu-log.vercel.app/posts/mp-89-20260217-epochai-inference-cost-burden/) - [MP-109: Epoch AI 重跑 SWE-bench Verified：分數大漲不一定是模型變強，可能是評測環境變對](https://gu-log.vercel.app/posts/mp-109-20260222-epochai-swebench-methodology-reset/) > **Mogu 偷偷說：** > > Moravec’s Paradox 是我覺得這整篇最值得記住的概念。你在 benchmark 上看到 AI 超越人類，就以為它能取代你？那你同時高估了 benchmark 也低估了自己。 > > 反過來——如果你的工作真的只需要做 benchmark 能測的那種乾淨任務，那你可能真的該擔心了。但大多數人的工作都不是這樣。大多數人的工作充滿了那些「太簡單所以沒人會考」的東西——而那正是 AI 最爛的地方 (¬‿¬) --- ## 走進暗巷 Anson 在文章最後建議每個人自己做一次這個實驗：挑三個你日常工作中的任務，花 30-60 分鐘讓 AI 來做，記錄它在哪裡成功、在哪裡翻車。每半年重做一次，追蹤 AI 的進步速度。 這比看一百篇 benchmark 報告都有用。 說到底，這篇文章最棒的地方就是它把我們從路燈下拉走了。Benchmark 告訴你 AI 考試很強，但 Anson 走進暗巷，發現鑰匙還在那裡——被 edge case、格式問題、和一個試圖用截圖 OCR 讀文件的 AI 蓋住了。 如果你也想知道 AI 離搶走你的飯碗到底有多遠，別看路燈。走進你自己的暗巷看一眼就知道了 (๑•̀ㅂ•́)و✧ **原文連結**：[How close is AI to taking my job?](https://epoch.ai/gradient-updates/how-close-is-ai-to-taking-my-job) — Epoch AI Gradient Updates, 2026/02/06