自2022年11月OpenAI推出的生成式人工智能「ChatGPT」面世後，生成技術迅速滲入至各行各業，當一眾白領仍埋首於茫茫資料海中，生成式人工智能卻已瞬間完成整份報告——資訊掃描、數據分析、圖像生成等。原本佔據整天的工作，頓時被壓縮成數分鐘內完成。有人因工作量減輕而鬆一口氣，亦有人因日漸縮減的職責而感到不安。當效率被推至極致，每個人的角色、價值與未來亦被重新審視。這場由科技引發的職場衝擊，現正式拉開序幕。
記者 | 覃梓敬 編輯 | 葉卓穎 攝影 | 覃梓敬
今年36歲的Stella在河北師範大學修讀英語教育後，在河北、北京及天津從事筆譯工作已逾12年，早年曾在一間汽車手冊及能源設備工程的翻譯公司任職，2017年起因個人原因轉為在家當兼職，按翻譯稿件數量收費。她表示，公司要求翻譯工作遵循嚴謹的規範，由合作的汽車公司提供術語庫、記憶庫及過往手冊作參考。完成翻譯後，再進行一至兩次的人手校對，以確保一字一句精確無誤。
然而，自2022年生成式AI出現並引入公司後，Stella的工作方式被迫改變。有同事建議她將整句或整段內容交由「有道翻譯」等人工智能生成譯文，再進行人手校對。這種魚目混珠的翻譯方式令她頓感衝擊，因簽訂的翻譯合同有明確規定「嚴禁機器翻譯」，即使只以生成式工具翻譯部分內容，亦讓她覺得有違職業道德。
但自生成式AI出現，公司給予譯員翻譯稿件的時限愈來愈短，Stella的工作量由每日約五千字倍增至一萬字，迫使她開始試用AI工具輔助，透過「DeepSeek」、「豆包」等工具，不僅可以翻譯整段文字，還能按指令提供貼合人手翻譯的專業術語、譯文；若某些字詞不準確，亦可指示AI調整。隨技術成熟，Stella目前觀察，每十句話僅有一兩處須作人手修改。
她苦笑指，今年2月起，合作多年的公司突然大幅減少給她的稿件，因為部分公司客戶已改為先使用AI翻譯，再找專業譯者校對。隨市場對人手翻譯的需求大減，相較起初每千字八十至九十元人民幣的報酬，目前校對工作的單價已下降至每千字二、三十元。
對Stella而言，更令人關注的是職業價值下降。她解釋，現在許多譯者的翻譯工作會直接交由AI處理，降低了對思考的需求，亦減少她對工作的參與及滿足感，周遭不少譯者也開始離開翻譯行業。Stella認為翻譯被AI取代已成大勢，正考慮利用其英語教育的背景投身教育界，或擔任需要人手溝通、協調的文員工作。
人手減半 AI引入下新聞製作的變局
今年25歲的Hayley（化名）在香港某大型新聞機構的新聞攝錄組任職一年，平日主要負責將前線記者採訪的娛樂及本地新聞重新編寫成適合口述的故事，並在配音、配圖後剪輯成短片，上載至各大網絡平台。她透露，由於經濟持續低迷，管理層為削減營運成本，約半年前引入生成式AI工具以協助製作短片，其團隊亦由八人縮減至四人，其中兩名員工因AI的引入而被裁。
Hayley表示，經過人事調整後，工作流程雖未有出現重大變動，但部分旁述工作已改由生成式工具「Minimax」（以文字生成語音的平台）處理。她形容，有關技術至今仍未成熟，生成式工具朗讀廣東話、口語字詞時的口音和語調並不自然及準確，「每一個字都讀得非常僵硬」，須人手反覆比對讀音是否準確，故效率並沒有顯著提升，有關技術主要用於部分時長約七至十分鐘、有關財經及內地樓市的新聞影片。即使有關工具能生成每個字的發音，但Hayley認為要完全符合人們日常的語氣仍屬不可能；因從該工具的角度看，系統並沒有讀錯，但若想追求更地道、口語化的表達，人工智能仍難以達標。
「我喜歡用自己的聲音講故事，如果換成冷冰冰的AI，整件事會變得很機械化。」
收緊人手後，原本「一半人剪片、一半人錄音」的分工逐漸淡化，演變為「一人包辦（one-man band）」的模式，而過往主要負責撰稿、錄音的 Hayley，如今亦需兼任剪片工作。雖工作量日增，但她有見使用AI並非公司必要政策，便堅持不使用生成式工具進行旁述、撰稿等工作。她認為記者不應僅限於流程化操作，反而應以理解、態度與觀點為核心，向觀眾傳達事件背後的意義，強調這是AI無法取代的。
被重寫的流程 未被取代的廣告創意
香港廣告公司「Secret Tour」的創辦人之一鍾振傑指出，生成式工具在其公司主要應用於文字及圖像處理的領域。文字方面，他坦言相關工作近乎全面引入生成式工具「Perplexity」，包括社交媒體的帖文、翻譯、資料搜集及初步概念構思等，故團隊一般先以AI生成企劃初稿，再按客戶及項目的需求進行調整。然而，他指出，粵語創意寫作仍然是 AI 的弱項，尤其是廣告標語等講求語感、節奏與文化語境的內容，往往需要人手重新調整。
他舉例，AI 常無法掌握粵語九聲的細緻差異，有時即使輸入同一個字，系統也會將其聲調錯配。例如在處理「雞」字時，輸出結果卻呈現成讀音相近但含義不同的「髻」。在語氣上，AI 亦難以準確生成「激怒」、「浪漫」或「反問」等複雜情緒，令最終的句子讀來略顯平板或不自然。
圖像處理方面，鍾振傑指生成式AI在圖像製作上的效果尤為明顯。他解釋以往拍攝廣告時，團隊必須從素材庫逐一尋找背景、角色與物件，再配合實際拍攝，亦要額外動員處理道具。但如今只需提供幾張參考圖片，AI便能直接生成所需道具，毋須再手工製作。
另外，場景亦不再受限，過去在公共空間拍攝往往要申請許可，不一定能借場，現時透過生成式工具便能快速構建場景。連拍攝所需的人手，如攝影指導、燈光、化妝、髮型師等，亦不再是必需的配置。從分鏡劇本到示意圖，甚至包含旁白與音樂的初版影片，如今也能由 AI完成，再交由團隊在後期作微調。
對於生成式工具「搶飯碗」的威脅，鍾振傑認為引入有關工具並非為完全取代人力，而是重新分配工作量，提高整體的工作效率。他舉例，以往每則社交帖文需由負責社群管理、撰稿及設計共三人協作完成，如今只需一人配合生成式工具即可。但他重申其公司並未因此裁員，只是各專案的人力資源有所減少，能以同樣的時間處理更多工作。
「我希望同事能反過來教我新工具，希望他們願意主動擁抱AI。」
生成式AI的高速發展亦改變了行業對人才的需求，鍾振傑透露，招募人才時，會開始要求求職者具備操作生成式工具的能力。他指出，生成式工具無可否認將長遠影響廣告業的運作模式，但涉及情感表達、文化脈絡、以及人際協作等核心工作，仍是AI無法取代的。
節省工序 聚焦行銷創意
在一間以海外市場為主、售賣紙牌遊戲的初創企業擔任行銷主管的吳碩楠表示，公司自2023年成立以來，團隊已廣泛使用生成式AI支援日常工作。在約十人的團隊中，許多行銷工作如設計宣傳圖片、回覆日常郵件及撰寫介紹產品內容的社交平台帖文，均交由生成式工具協助完成，常用的工具包括「DeepL」及「ChatGPT」（文案生成）、「MurfAI」（旁述生成）、Midjourney（圖像生成）以及設計平台「Canva」內建的AI設計功能。
此外，生成式工具亦為其工作流程中帶來顯著的改變。吳碩楠以公司旗下紙牌遊戲產品的智慧財產權（IP）為例，製作前期一般以人手閱讀大量資料並進行背景調查，再從零開始構思內容；但藉助「ChatGPT」的搜尋功能，即使不熟悉有關內容，也能於短時間內了解各紙牌遊戲的角色背景、經典場景等。當初稿完成後，便由生成式工具進行初步的潤飾，及後再由人手調整細節，以節省大量時間。
「如果沒有AI的話，根本就不能完成我給他們的工作。」
除工作效率有所提升，生成式人工智能亦令吳碩楠對同事的效率抱有更高要求。他坦言，由於行銷工作常伴隨產品上市而設有硬性期限，如要同事在一天內單靠人手完成展覽活動所需、長達四至五千字的英語產品介紹屬難事，故團隊相當依賴生成式工具的協助。他亦笑言，若沒有使用AI，恐怕需額外招聘近一倍人手，方能應付相同的工作量。
針對生成式工具的崛起，吳碩楠認為相關工具並不會完全取代人手因行銷內容的核心仍在敘事及概念的構思，有關部分難以交由AI憑空生成，且最終作品亦需經人手逐項調整細節。反而日常瑣碎的工序節省了，同事能將更多心力投放在創作性的工作上。
「如果一個人夠有創意、夠有想法，便不會被（AI）取代。相反，他只會更喜歡AI，因為AI能讓自己做得更快、更好。」
