近兩個月，很多科技界巨頭紛紛警告白領工作在一到兩年內有大規模失業的風險。Microsoft AI 負責人 Mustafa Suleyman 最近更給出了具體的時間表，他預言僅需 18 個月，AI 將有能力自動化所有的白領工作。 但大部份人基於自己使用 AI 的經驗，對此不以為意。
這種認知的落差，主因在於雖然 AI 在香港已經非常普及，但付費用戶與免費用戶對技術邊界的認知差距正急劇擴大。大眾大多在免費的聊天機器人程式 (AI Chatbot) 中，使用著過時的免費模型。而付費用戶現在能調用最強大的模型，並透過能直接操作軟體、交付成果的 AI 智能體 (AI Agent) 執行任務。
AI 智能體具備跨越對話界線的能力，能夠直接交付最終成果。在傳統的聊天機器人模式下，AI 的角色定位是諮詢顧問，其產出僅限於螢幕上的文字對話。使用者在獲得建議後，仍需自行開啟軟體、複製貼上資料，並承擔後續的執行工作。AI 智能體則將重心從對話轉向行動，它們擁有自主操控電腦介面與各類軟體的能力，可以在連續數小時不需要人類干預的情況下，自行做出決策並完成複雜任務。
在免費 AI 用戶仍只將 AI 視為一種更先進的搜尋引擎，日常以進行大量問答然後自己複製貼上執行時，前沿的使用者已將 AI 視為具備執行能力的數位員工，在定義好任務邏輯及存取權限等指令後，就解放雙手讓 AI 智能體自行存取資料控制電腦執行任務。此外，AI 智能體系統支持多智能體並行工作。只要使用者具備足夠的資訊處理能力和良好的規劃能力，即可同時擁有無上限的智能體員工為其執行任務。
在這些前沿使用者的圈子中，衡量一個人 AI 能力的核心指標已不再是撰寫提示詞的能力，而是他能同時管理多少個智能體來處理任務。一個能有效管理多個智能體的白領員工，其產出效率可達到以往的數倍。
更甚者，就模型不熟悉特定產業知識的弱點，各大模型公司近期推出了技能包插件 (Agent Skills) 的規範。這項標準讓專業人士能將領域知識與工作流程，總結為特定的文檔格式，引導智能體根據文檔執行精確任務。
過去，專業領域的自動化受到兩大瓶頸限制：一是程式邏輯難以理解非結構化的質化資料，二是自動化量化數據需要精通該領域的軟體工程師編寫程式。現在，這兩個障礙已消去不少。知識工作的自動化轉變為由領域專家編寫文檔。過去需要工程師花費數月開發的任務，現在專家只需一週即可完成；原本兩者之間耗時的溝通與修改過程，現在由專家獨力便能搞定。隨著模型能力不斷提升，專家跳過技術人員自行自動化任務的能力也會不斷加強。
這並非危言聳聽，市場已經給出了最殘酷的反應。2026 年初，軟體股出現金融海嘯以來最嚴重拋售潮，導火線正是 Anthropic 在 2 月 3 日發表多款專為金融、法律等行業設計的 AI Agent 技能包。這些技能包發佈後，擁有龐大數據分析業務的倫敦證券交易所集團一度重挫 10%，湯森路透早盤暴跌達 17%，法律文件平台 Legalzoom.com 的跌幅達 16%。 股價暴跌的原因，正是因為投資者都在恐懼這些公司過去仰賴「大量熟悉專業邏輯的軟體工程師」所建立的護城河，正在被技術浪潮瓦解。
以上方案目前還未完全成熟，模型本身有鋸齒狀智能的限制，它的工具使用能力還有進步空間，還有編寫文檔需要編寫人有很強的邏輯思維及理論化表達能力，而大部份領域專家更多倚賴難以言說的經驗及直覺工作，並不具備把自身知識文檔化的能力。因此，目前的自動化浪潮主要集中在文檔豐富的軟件工程 (Software Engineering) 領域，其他領域的進展相對較慢。然而，長遠來說，沒有公司能一直把時代浪潮擋在門外，向各行各業普及只是時間問題。
這就是預言白領失業潮將臨的科技界人士眼中看到的世界。
筆者認為，技術進步雖然神速，但在現實中落地仍需面對物理阻力。合規審查、法律限制、投資審批及學習周期，加上政治層面的考量，都會減緩衝擊的速度。這些緩衝空間會給予社會更多時間去適應轉變。即使 AI 真的有能力 18 月內自動化大多白領工作，普及落地也肯定要花上多很多的時間。但是，AI 自動化的大勢已成，要來的終究會來。趁著現在還有一段緩衝期，所有白領工作者應該馬上學習使用 Codex、Claude Code、Antigravity 等頂尖 Agent 工具，掌握管理智能體的方法，練習讓它們直接執行任務並交付成品，並嘗試將盡可能多的重複任務自動化，準備轉型為 Agent 的管理者。
追趕時代的時間窗口仍未關上，但執行性白領崗位的末日鐘聲已經鼓響。趁著還有緩衝時間盡快跟上，before it’s too late。
本文原刊於明報，刊登日期為 2026 年 3 月 10 日。