2030 競爭力測驗・繁體中文
2030 年，
你還有競爭力嗎？
大規模裁員、傳統職涯縮水、AI 與機器人接手工作。不管你是學生、研究者、工程師還是專案經理，問題只剩一個：你站在哪裡？約 6 分鐘，看你的工作有多少會被 AI 接手、多少會被放大，和你的 2030 分數。
題目與計分依據
- 諾貝爾經濟學獎得主的自動化研究
- 史丹佛、哈佛、MIT、牛津、LMU、TUM 的實證研究
- IMF、世界經濟論壇、ILO、聯合國的報告
- ifo、IAB 與德國聯邦統計局的數據
引用公開發表的研究與報告；本站獨立製作，和上述機構沒有合作關係。不用註冊，網站不問個人資料。
作答後馬上看到
你的工作到 2030 年會分成四塊
- 34%
- 25%
- 22%
- 19%
這 34% 是被 AI 接手，還是被 AI 放大？解鎖完整報告就知道。
這些已經在發生
先看數字。它們來自過去 24 個月最重要的幾份報告，每一個都附來源。
9,200 萬
個工作到 2030 年會被淘汰，同時新增 1.7 億個
世界經濟論壇 2025
60%
先進經濟體的工作曝露在 AI 之下，其中約一半可能受害
IMF 2024
−19%
AI 曝險高的職業裡，22 到 25 歲年輕人的就業落後同齡人的幅度
史丹佛 2026 年 8 月
38%
德國受雇者所在的職業，已有七成以上工作內容可由電腦完成
IAB 2024
48,700
德國汽車業一年內減少的員工；業內人數降到 2011 年以來最低
德國聯邦統計局 2025
39%
工作者現有的核心技能，到 2030 年會改變
世界經濟論壇 2025
同一批研究也說了另一面：ILO 認為多數工作會被改造，消失是少數；用 AI 的新手客服生產力提高最多；沒有移民，德國到 2035 年會少 720 萬勞動力，聯邦就業局的短缺名單上仍有 157 個職業。差別在你站在哪一邊。
做完測驗，你會拿到
作答後馬上看到（免費）
- ✓ 你的工作到 2030 年會分成四塊，各占多少（加總 100%）
- ✓ 你在「曝險 × 駕馭」座標圖上的位置
- ✓ 六個面向的形狀
完整報告
- ✓ 你的 2030 分數（0 到 100）和你屬於哪一種類型
- ✓ 四塊比例各是什麼：被 AI 接手、被 AI 放大、仍是人的事、還不存在的新任務
- ✓ 六個面向的名稱、你的分數和白話解讀：曝險、互補、判斷、學習、位置、護城河
- ✓ 逐題分析：每一題你的答案把你往哪裡推，背後是哪一份研究
- ✓ 你的三大風險、三大槓桿，和 90 天／12 個月／2030 年的行動計畫
- ✓ 如果你在德國：短缺職業、裁員名單與人口結構對你的意義
完整報告需要另外解鎖，專屬網址永久有效。
根據什麼研究？
六個面向、分數和四塊比例，都建立在公開發表的研究上：諾貝爾獎得主的自動化理論、頂尖大學的實驗與追蹤數據、國際組織的預測，以及德國的官方統計。方法頁列出每一篇。
2024 年諾貝爾經濟學獎得主 Daron Acemoglu（MIT）把工作拆成一項一項的任務：技術接手一部分任務（取代），也創造新的任務（補回）。他與 Restrepo 在 Econometrica 證明，過去四十年美國薪資結構的變化，有 50% 到 70% 來自例行任務被自動化的族群。這份測驗把你的工作拆成四塊，用的就是這個架構。2010 年得主 Pissarides 的判斷也在裡面：能寫成流程的工作會被接手，需要親身接觸和創意的不會。
史丹佛與 MIT 的 Brynjolfsson 等人追蹤 5,000 多位客服：用 AI 後生產力提高 15%，新手進步最多。哈佛商學院與 BCG 的 758 位顧問實驗：AI 擅長的任務品質高四成，不擅長的任務答對率低 19 個百分點。史丹佛 2026 年 8 月的薪資紀錄分析：AI 曝險高的職業，年輕人就業落後 19%，資深員工沒有缺口。牛津的 Frey 與 Osborne 定義了自動化的三個瓶頸。六個面向的題目，就是從這些發現來的。
2030 年的預測
世界經濟論壇 2025 年調查 1,000 多家雇主：到 2030 年新增 1.7 億個工作、淘汰 9,200 萬個，39% 的核心技能會改變。IMF 估計先進經濟體六成的工作曝露在 AI 之下，一半受益、一半受害。ILO 的全球指數：四分之一的工作者曝露，文書職業最高，但改造比消失更可能。
德國的數字
ifo 研究院調查近 6,000 家德國企業：41% 已用 AI，其中 27% 預期五年內減少人力。IAB 統計 38% 的受雇者所在職業已有七成工作可由電腦完成，高學歷專家職業上升最快。同時 IAB 預估到 2035 年，沒有移民德國會少 720 萬勞動力，聯邦就業局列出 157 個短缺職業。
數字查證到原始頁面
每一題的背景說明都附研究出處，每個數字都在 2026 年 9 月 28 日 對回機構自己的網頁或 PDF；找不到原始出處的說法，一律不用。研究更新時（例如史丹佛的追蹤數據每季更新），我們會跟著改。
參考文獻與每一步的公式：方法與來源。以上研究者與機構都沒有參與或背書本測驗。
四種類型是什麼意思？
橫軸：曝險度
你現在做的事，有多少已經在 AI 的能力範圍內。寫作、翻譯、程式、資料整理在右邊；照護、施工、面對面的服務在左邊。
縱軸：駕馭度
你有沒有把 AI 變成自己的槓桿：用得多不多、會不會核對、有沒有改變做事的方式、學得快不快、判斷力強不強。
曝險高，未必是壞事
史丹佛 2026 年的數據：AI 用來取代人的職業，年輕人就業在下滑；AI 用來輔助人的職業，就業持平或上升。同樣的曝險，駕馭度決定結果。
駕馭度高
穩健成長者
曝險低・駕馭高
乘風者
曝險高・駕馭高
暫時安全者
曝險低・駕馭低
待轉型者
曝險高・駕馭低
駕馭度低
題目在問什麼
六個面向：曝險度、互補度、判斷與人際、學習速度、結構位置、人味護城河。每題都附背景說明和研究來源，任何行業都答得出來。
曝險度
把你最近一週做的事列成清單，其中你覺得「現在的 AI 工具就能做得差不多」的，占多少？
互補度
用 AI 的時候，你會核對它的答案、改掉錯誤之後才交出去嗎？
判斷與人際
別人會因為「你的判斷」來找你，還是因為你能把事情做完？
結構位置
你現在的階段是？
範例：一位在德國讀碩士的國際學生
每天用 AI 寫報告但很少核對，德文 A2，還沒有人脈，學習時間多。用同一套計分算出來是這樣：
2030 分數
警戒・乘風者
- 會被 AI 放大34%
- 會被 AI 接手25%
- 現在還不存在的新任務22%
- 仍然是人的事19%
每個人的答案不同，結果也不同。你的會是什麼樣子？
常見問題
我是學生，還沒有工作，做這個有什麼用？＋
學生最需要。史丹佛 2026 年的數據顯示，AI 的衝擊先落在「少招新人」上，應屆生的門正在變窄。你現在選的科系、實習和第一份工作，決定 2030 年站在哪裡。題目裡有幾題是針對還在學或剛開始工作的人設計的。
結果會告訴我該不該轉行嗎？＋
它告訴你風險在哪裡、槓桿在哪裡，和研究顯示同一區的人通常怎麼移動。要不要轉行是你的決定；報告給你判斷需要的材料。
為什麼是四塊比例，不直接說「會不會被取代」？＋
因為研究的答案就是這樣：IMF 說曝險的工作一半受害、一半受益；諾貝爾獎得主 Acemoglu 的模型把工作拆成被取代的任務和新出現的任務。「會不會被取代」是錯的問題，「哪幾塊、各多少」才是。
為什麼完整報告要付費？＋
整理幾十份研究與報告、逐一查證數字花了很多時間，之後也要跟著新數據更新。網站沒有廣告，沒有任何機構或廣告主出錢。我們只把結果呈現給你，不會分析或出售你的作答，也不需要你註冊。
我的答案會被存起來嗎？＋
免費預覽只在伺服器上計算，不會儲存。解鎖完整報告時，你的作答會加密後放進 Stripe 的付款紀錄，只用來打開你的報告頁；想刪除可以隨時寫信給我們。
解鎖之後在哪裡看？＋
付款完成會直接跳到你的專屬報告頁，網址永久有效，換裝置也打得開。Stripe 會另外寄收據給你。
資料有多新？＋
引用的研究以 2024 到 2026 年的版本為主，包括史丹佛 2026 年 8 月的追蹤數據、IMF 2026 年 1 月的報告和 IAB 2026 年 5 月的企業調查。所有數字在 2026 年 9 月 28 日 查證。