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Forrester以美國全國為例，將大部分工作分為三種類型詳細說明工作機會增減的區隔來源：第一類可說以人為中心，可自動化程度最少受影響也最小，大約涵蓋現有三千八百萬的工作人口；第二類則是人與機器協同工作型，可自動化程度介於兩成到近四成之間，工作機會受影響次之，大約涵蓋現有七千四百萬的工作人口；第三類則是以機器為中心型，可自動化程度從近四成到超過七成之間，工作機會受影響最大，大約涵蓋現有三千一百萬的工作人口。由於第二類中的｢Physical workers｣、｢Location-based workers｣及第三類的｢Cubicle workers｣工作人口眾多，光是來自此三類的工作機會消失，便足以抵銷第一類工作機會的增加(請參考下圖)。
資料來源：Forrester(2019/10)
對於許多早期職業專業的職務來說，運用AI來協助重複性較高的業務內容是希望可以讓人們聚焦在更複雜且較高薪資的工作上，但在2016世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF) 針對特定年齡做的全球調查中，有近半數的受訪者同意：若沒有合適的技能，未來將難以找到工作。因此在科技帶動市場需求轉變的同時，目前人們應該努力讓自己成為一個無法輕易被取代的高能力工作者，並找出如何借用AI創造出更大價值。
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