觀點
林緻茵：政治科學家會被AI取代嗎
【明報文章】在為本周的專欄構思題目時，筆者剛巧看到一個很有趣的標題：微軟報告列出了40類最受AI（人工智能）衝擊的工種，「政治科學家」（political scientists）榜上有名，在「AI適用性分數」（AI applicability score）中排名第15位，顯示其工作任務正是AI最擅長的領域。相反，各類藍領工人和維修人員，則被視為40個最不易受AI影響的職業。
雖然比起美國，香港的政治科學家本身的社會影響也不算高，惟筆者身邊都有不少正在大學工作的政治科學學者（他們或不會自稱為「政治科學家」），以及政策研究人員（包括筆者本人）。於AI迅速發展的時代裏，藍領工作是否比起政治科學家更「穩陣」？
微軟報告提出的，雖是AI對職業的「影響」（而不一定代表「取代」某職業），惟報告卻延伸出一個更值得討論的社會與哲學問題：在AI時代，職業價值的定義正面臨挑戰。當AI能夠高效完成某些工作，甚至完全取代部分任務，社會是否仍會認可某個職業的價值？譬如，當有一間高級餐廳跟你說，某道你以為是出自大廚之手的菜，其實是由AI設計食譜、由機械人烹製的，廚師負責品質監察，沒有真正動手下廚。了解製作過程之後，你是否仍願意為此付出同等的價錢？於AI時代，某職業會否被AI「取代」，不僅指從事相關工作的人能否適應AI帶來的影響，還涉及社會對職業價值的認知和認可。這兩個面向相互交織，將會深刻影響職業的存續。
政治科學家與AI能力重疊？
「AI適用性分數」，是微軟透過分析自家AI模型Copilot與用戶20萬個匿名對話紀錄而得出的指數。政治科學家名列「最受AI衝擊工種」第15位，顯示其工作任務與AI能力高度匹配。政治科學家之外，翻譯員、主持人、記者、作家、公關等也榜上有名。明顯地，「適用性分數」最高的工作，皆與寫作和資料蒐集這兩項大型語言模型（LLMs）最擅長的技能有關，例如分析數據、撰寫報告等。比起人類，AI在蒐集和處理數據、生成文字、模擬複雜系統等各範疇的能力可能更快更出色。政治科學家的工作，因此被視為與AI的強項高度重疊。
在政治科學領域來說，雖然分析數據與文字生成等工作，確實是AI強項，不過在脈絡解釋、洞察力、跨學科整合的能力上，人類則有明顯優勢。筆者身邊一位前輩，經常引述現代語言學家Noam Chomsky的觀點，指出人類與AI的學習模式有根本差異——人類語言學習基於先天的「普遍語法」，能夠從有限數據快速掌握複雜語法，展現「跳躍式」的認知能力，例如兒童僅需小量語言輸入，就能夠生成無限句子；相反，AI依賴大規模數據的統計學習，通過分析模式生成輸出，缺乏深層理解與創造性的推理。這種差異，顯示人類學習高效且具創造力，而AI則受限於數據驅動，無法真正「理解」或跳脫框架思考。
筆者身邊的資深學者，都有一種見微知著的能力：基於豐富的研究經驗，他們能夠從很微小的現象和事物當中，就能推敲出背後各種可能，並加以驗證。同樣，資深記者有很強的直覺，很快就能夠識別出哪些是有新聞價值的主題。可見，人類的跳躍式認知能力，往往能帶來很多知識層面的突破。
危機之一：與AI共生的能力
雖然人類在知識的創造上有其獨特貢獻，惟必須承認的是，AI大幅影響了整個知識的生產過程。正如Nvidia行政總裁黃仁勳所言：「AI時代的競爭不在於人與AI的對抗，而在於誰能夠更好地利用AI。」隨着AI愈趨普及，某種職業的價值，將會視乎從事相關工作的人能否用好AI，並找出自己的獨特貢獻、專注發展自己的強項。人類跳躍式的認知能力，加上AI快速處理數據和文字之能力的交互作用，將會大大提高知識產出。
在這情况下，會被取代的，將會是無法適應這種交互工作模式的人，或是經驗不足的人。正如筆者在較早前專欄所指，於政治科學領域裏，較容易被AI取代的是一些初階崗位，例如研究助理；能夠善用AI的人員，則會繼續存活下去。
危機之二：社會重估職業價值
不過，有關AI會否取代政治科學家及其餘39種職業的討論，不應止於此——因為一個職業在社會中的地位，是視乎社會給予這個職業的價值（value）有多大。可以肯定，政治科學家的職業價值，在每個社會脈絡下都有分別。假如某個地方本身已不太重視某個職業，其價值在AI時代當然會貶值得更快。
這又涉及下一層次的討論：社會本身是否重視某個職業的產出，以及社會有沒有一定的判斷或審美能力，以區別產出的質素是高是低？這裏舉兩個例子。近來有朋友說，他不用再找人代筆寫政策建議了，AI可以代勞。他把AI的作品發給筆者，問我覺得如何。筆者當然覺得跟資深政策研究人員寫出來的有分別，但他卻覺得沒有分別，還補了一句：「其實我只是需要交一篇很長、結構看來完整的文字；政策建議是否可行，不重要。」
另一例子，可能大家都會聽過，就是近來備受批評的「港大教授以AI生成學生論文評語」事件，剛巧涉事人也是政治學教授。假如該名教授不是「直出」AI的評語，而是真的如他所言，AI是評改作業時的「第二雙眼」，收到評語的學生以至社會大眾，又會否覺得有AI參與的意見回饋，在價值上比起每個字都是由教授親手撰寫的回饋為低？
令某職業宣告死亡的，不是AI
以上兩個例子，分別道出了AI對職業價值所造成的兩種衝擊。第一種是把AI的價值誇大：社會不重視，或無法分辨某種職業的「知識貢獻」（intellectual input），認為其專業可全數由AI取代，導致職業的邊緣化。第二種衝擊，則源自對AI的偏見：只要某個專業人士用AI協助工作，就會被視為不專業。
就算未有AI出現，某些職業的知識貢獻未受重視的現象早已默默發生，例如民意調查「鬥平」、以為政策研究等於「拍腦袋寫一篇文」等。當社會無法辨識各種職業貢獻，或低估人類與AI協作所產生的價值，則可能會有更多職業面臨「去價值化」風險，得到的資源愈來愈少。
故此，真正令某種職業宣告死亡的，並非AI本身；而是社會因為AI的出現，不再把價值賦予某種職業。除了各種職業本身的存續危機之外，當人類參與知識創造的動力和資源被削弱，AI就會成為知識的終點，而非起點。
作者是公共政策顧問
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