《iPhone News 愛瘋了》在 AI 時代報導，柯達 (Kodak) 公司曾是攝影領域的巨頭，但因為未能及時轉型適應數位相機的興起，最終被時代所拋棄。類似地，在 AI 時代，一些公司和產業如果不能跟上技術變革的步伐，也可能面臨衰落或被淘汰的風險。
以下是一些可能被 AI 時代拋棄的公司和產業：
柯達的啟示：AI 時代的淘汰名單——你的行業安全嗎
1. 傳統製造業與勞動密集型產業
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風險點：AI 驅動的自動化（如機器人、智慧製造系統）將進一步取代重複性高、低技能的人工操作。
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案例：依賴大量人力的組裝工廠、基礎零件製造商。
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關鍵挑戰：若無法升級為「智慧工廠」或整合AI優化供應鏈，成本競爭力將被削弱。
2. 基礎客服與行政支援產業
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風險點：AI 聊天機器人（如 ChatGPT）、流程自動化工具（RPA）已能處理 80% 以上的標準化諮詢與文書工作。
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案例：傳統客服中心、數據輸入公司、基礎會計事務所。
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關鍵挑戰：企業若僅依賴人力處理低附加價值任務，將被AI性價比壓倒。
3. 部分醫療診斷與影像分析
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風險點：AI 在醫學影像（如X光、MRI）判讀的準確率已接近甚至超越人類醫生，且速度更快。
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案例：未導入 AI 輔助診斷的醫療機構、獨立影像分析實驗室。
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關鍵挑戰：醫療專業人員需轉型為「AI 協作者」，專注於複雜病例與病患溝通。
4. 傳統零售與行銷
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風險點：AI 精準預測消費需求、動態定價、自動化庫存管理，以及生成式 AI（如 DALL-E）對廣告設計的顛覆。
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案例：未數位化的實體零售商、依賴人工市場分析的廣告公司。
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關鍵挑戰：消費者體驗逐漸由「實體便利」轉向「個人化 AI 推薦」，傳統通路若缺乏數據整合能力將被邊緣化。
5. 基礎金融服務（如銀行櫃員、保險理賠）
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風險點：AI 演算法可自動化處理貸款審核、詐騙檢測、理賠評估等流程，減少人為介入。
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案例：未數位轉型的區域性銀行、傳統保險公司。
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關鍵挑戰：金融業的價值鏈正從「流程執行」轉向「數據驅動的客製化服務」。
6. 交通運輸與物流
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風險點：自動駕駛技術成熟後，長途貨運、計程車司機等職位需求將大幅下降。
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案例：未投資自動駕駛車隊的物流公司、傳統計程車行。
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關鍵挑戰：物流效率的核心將從「人力調度」轉為「AI 路徑優化與能源管理」。
7. 部分教育與培訓服務
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風險點：AI 個人化學習平台（如可汗學院的 AI 輔助系統）可能取代標準化教學內容。
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案例：以填鴨式教學為主的補習班、通用技能培訓機構。
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關鍵挑戰：教育者需轉型為「學習體驗設計師」，專注啟發創造力與批判性思考。
8. 法律文件審查與基礎諮詢
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風險點：AI 工具（如 DoNotPay）已能自動生成合約、處理簡單法律諮詢。
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案例：專注於大量文書審查的律所、基礎法律服務平台。
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關鍵挑戰：法律專業的價值將從「文件處理」轉向「策略性建議與倫理判斷」。
為何這些產業可能被淘汰？
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路徑依賴：如同柯達沉迷於底片技術，企業若過度依賴既有商業模式，將難以跳脫舒適圈。
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成本結構劣勢：AI 可大幅降低邊際成本，傳統人力密集型產業難以競爭。
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消費者行為轉變：市場對「即時、個人化、低成本」的需求，迫使企業必須擁抱 AI 工具。
結論：AI 時代的贏家將是那些能「重新定義價值」的企業——例如柯達若及早將底片技術轉向數位影像專利授權，結局或將不同。
未來的淘汰賽，本質是「靈活度」與「創新速度」的競爭。
AI 不是取代，而是重組：最危險的並非 AI 本身，而是拒絕利用 AI 的企業。
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