新鮮人的訓練場去哪了
AI 已經能包辦新人過去練基本功的工作，兩位主持人談初階職缺為何萎縮，新鮮人該怎麼找到自己的位置。
重點摘要
兩份研究都指向新鮮人職缺萎縮：哈佛學者與史丹佛數位經濟實驗室的資料都顯示，ChatGPT 問世之後初階職缺明顯減少，但衝擊大小要看職業對 AI 的暴露程度，不是只看資淺或資深。
顯性知識被 AI 吃光，隱性知識還在人身上：新人過去靠找資料、寫基本程式碼練功，這些正好是 AI 最強的地方；判斷、跨部門溝通這類隱性知識，還是得靠經驗慢慢累積。
主管的兩難會變成未來的訓練債：帶新人做到位要花時間，直接自己動手或叫 AI 做完更快，但長期不培訓新人，團隊規模就沒辦法擴大。
新鮮人可以主動摸清主管的判斷標準：花時間瞭解主管心中的 Checklist、深讀高品質報告，比等公司安排訓練來得實際。
面試官現在更在意判斷力而不是工具熟練度：能不能在模糊指示下自己拆解問題、對 AI 產出有沒有自己的觀點、會不會主動升級，是招募時的重點。
企業不用新鮮人也有代價：少了年輕世代的視角，組織容易變得僵化，部分企業已經把實習計畫改成 AI 原生，搶先卡位。
時間軸
00:00
開場主題是 AI 是否正在抽掉職涯的第一階，並簡介 Bradley 從臺大醫學院到麥肯錫、再到臺灣科技與醫藥產業的背景。
00:46
哈佛數據哈佛學者的研究顯示，ChatGPT 問世後初階職缺明顯下滑，資深職缺仍持續成長。
01:46
史丹佛數據史丹佛數位經濟實驗室的研究進一步拆解，發現衝擊大小取決於職業對 AI 的暴露程度，不只是資淺與資深的差別。
05:38
職涯階梯不見了Bradley 觀察到用人主管越來越傾向直接找有經驗的人上戰場，而不是投入資源培訓新人。
09:13
顯性知識與隱性知識新人過去靠找資料、寫會議記錄練基本功，這些顯性任務正好被 AI 取代，連在旁邊觀察前輩怎麼判斷的機會也一併消失。
12:34
主管的兩難帶新人做到位要花時間，直接用 AI 做完更快，但這樣的選擇會累積成往後補不完的訓練債。
15:24
自建訓練場建議新人先摸清主管心中的標準與 Checklist，並花時間深讀高品質報告，練出自己判斷資訊的能力。
18:28
用成果換信任要接觸更複雜的任務，得先用做好的成果換來主管的信任，並主動補位處理沒人認領的問題。
21:47
系統性思維訓練提出「為什麼要做、主管怎麼決定、做完後如何影響整體業務」三個問題，作為訓練系統性思考的簡單框架。
24:21
面試官視角換成用人主管角度，最看重應徵者能否在模糊指示下自己拆解問題、對 AI 產出有沒有判斷力，以及會不會主動自我升級。
28:55
AI Exposure Index 報告一份報告用 AI 暴露程度與適應力畫出象限，越紅色代表越容易被取代，一般辦公室職員與行政助理落在風險最高的區塊。
30:27
醫療產業的 AI 應用Bradley 提到醫療體系已有診所嘗試用 AI 取代掛號、寫病歷等前臺行政流程。
31:14
企業的代價從企業角度看，少用新鮮人也有代價，例如失去年輕世代帶來的新視角，Cloudflare 執行長 Matthew Prince 的作法被拿來當例子。
36:10
結論：像游泳不是階梯兩人認為職涯的比喻該從被安排好的階梯換成游泳，主動去找、去解決真實問題，才有機會游到前面。
值得記的話
「他連這個觀眾席坐在那邊看人家前輩怎麼去判斷事情這個位置基本上也沒有了」
10:33
「算了 跟他說 Good job 但是接下來的東西交給我就好」
12:34
「我不怕他不會特定的技能我怕他只等只會等然後要等別人告訴他說該怎麼做」
25:52
「真正稀缺的不是特定的能力本身而是主動自己升級自己的這個能力跟這個動力」
27:39
「我們這個職涯我會覺得比較像是游泳」
36:25
名詞與人物
- Bradley
- 主持人之一，臺大醫學院畢業，赴美取得哈佛公衛碩博，曾任職麥肯錫紐澤西辦公室，返臺後歷任樂天醫藥、Appier 高階管理職。
- 顯性知識與隱性知識
- 節目用來區分工作技能的框架：顯性知識指找資料、寫基本程式碼、整理會議記錄等容易被 AI 取代的基本功；隱性知識指判斷、跨部門溝通等需要經驗累積的能力。
- Mental Walkthrough
- Bradley 過去一位資深合夥人的口頭禪，指在報告或分析交出去之前，先在腦中把邏輯完整推演一遍。
- AI Exposure Index
- 節目引用的報告指標，用來衡量某項職業或工作內容受 AI 影響的暴露程度。
- Health Aids
- 醫療照護體系中的基層照護人力，節目引用的資料顯示這類初階職缺需求不減反增。
- Stock Clerks
- 倉儲管理相關的基層職務，節目提到未來人型機器人普及後可能是下一波受衝擊的對象。
- Reverse Mentoring（反向導師制）
- 指年輕工作者反過來帶領資深同事或組織理解新世代觀點與新工具的做法。
- Matthew Prince
- Cloudflare 執行長，節目引用他公開表示自己不是教公司善用 AI 的人，因此大量招募實習生。
- Rosemary
- 兩位主持人的工作夥伴，曾合作帶線上職涯工作坊，這集提到她最近寫的求職相關文章。
- 牛津大學網路研究所教授
- 節目引用其觀點：企業如果無法充分反映社會現況，就難以維持商業模式。
延伸
- 開場提到有一集訪談完整介紹了 Bradley 的背景（臺大醫學院、哈佛公衛碩博、麥肯錫），這集只做了簡短複習。
- 哈佛學者與史丹佛數位經濟實驗室的兩份研究、以及後段引用的 AI Exposure Index 報告，主持人都提到會附在資訊欄，有興趣的人可以自己找來看完整內容。
- Rosemary 最近寫的求職相關文章也被提到會放在資訊欄，內容延伸自她與兩位主持人合作帶的線上職涯工作坊。