億萬富翁投資人馬克 · 庫班：下一個產生重大影響的 AI 應用或是“工作模擬器”

科技億萬富豪、前《創智贏家》投資人馬克·庫班近日在社群平台X上發文表示，下一項具有重大影響力的AI應用很可能就是「工作模擬器」。他認為，過去幾十年來職場新人主要依靠主動爭取實戰機會、跟隨資深同事從旁學習來累積經驗，但這條成長路徑在AI時代將被徹底改寫。庫班指出，進入AI時代後，員工積累經驗的方式將與今天截然不同。他們在企業內部接觸同事、透過互動學習知識和經驗的機會會大幅減少，而過去正是這些互動幫助人們培養出判斷力。他預測，未來員工可能就像賽車手和飛行員一樣，先在模擬環境中接受訓練，學習如何應對真實職場中的各種狀況。

商業飛行員早已習慣在模擬器中完成大量訓練，賽車手近年來也越來越仰賴模擬器進行練習，不必每次都親自到賽道上奔波。庫班進一步說明，有遠見的企業會讓最了解業務的員工與利益相關方共同設計模擬器，把員工可能遭遇的各種情況全部納入訓練，幫助他們在真正上崗前做好準備。他形容，這將徹底改寫入職培訓的含義。過去新人需要花時間跟著前輩邊做邊學，未來可能透過一套高度擬真的虛擬環境，就能快速熟悉公司內部流程、客戶溝通技巧、緊急應變程序等複雜情境。劍橋大學組織社會學與領導力教授托馬斯·魯萊（Thomas Roulet）也對這項趨勢發表看法。

他指出，許多機構和商學院已經開始利用虛擬現實技術進行無意識偏見等培訓，因此工作模擬並非全新的概念，但未來很可能變得更加普及。魯萊認為，那些難以被AI取代的職業通常需要多人協作、綜合運用不同技能，並根據現場環境迅速分析和判斷。他以水管工和電工為例，說明這些工作極度仰賴現場應變，而AI完全可以生成各種訓練情境，幫助人們在安全環境中反覆練習。魯萊舉例，剛取得執業資格的律師可以反覆模擬取證、庭審和和解談判，在真正接手案件前就熟悉流程；實習醫生也能與AI患者交流、參與虛擬手術，並透過模擬急救場景累積經驗。

庫班對此表示認同，他認為如果律師事務所和醫院能把資深同事的知識與經驗融入模擬情境，那麼工作模擬器便能提供更實用、更貼近真實環境的培訓，讓新進人員在幾乎零風險的條件下快速成長。庫班長期關注AI發展，他目前認為AI雖然將改變世界，但仍不擅長「察言觀色」，也缺乏人類的情商。他強調，AI只有與人類協作才能充分發揮價值，把AI的生產力與人類的即時應變能力和判斷力結合起來，雙方投入都能獲得最大回報。這也呼應了他對工作模擬器的看法：模擬器可以幫助人類在安全環境中大量練習，但最終在真實職場中做決策的仍然是人類，AI則扮演輔助訓練與情境生成的關鍵角色。

從企業角度來看，導入工作模擬器不僅能加快新人上手速度，還能降低因經驗不足而導致的失誤成本。過去許多公司依賴師徒制或資深員工一對一指導，但這種方式耗時且容易因人員流動而中斷。若能將資深同事的知識數位化、情境化，並透過AI生成各種變數，就能讓訓練內容更系統且可重複使用。庫班形容，這項應用將徹底改寫入職培訓的定義，讓它從「跟著做」變成「先模擬，再上場」。值得注意的是，庫班並非唯一看好這項領域的人。劍橋大學教授魯萊也指出，工作模擬在醫療、法律、工程等專業領域已有前例，許多機構早已使用虛擬實境進行風險較高的訓練。

隨著AI的語言模型與情境生成能力越來越強，未來模擬器可以涵蓋更複雜的人際互動、突發事件與多部門協作場景，讓訓練內容更貼近真實職場。整體而言，庫班所提出的「工作模擬器」概念，並非憑空想像，而是基於現有技術發展趨勢與職場學習需求的合理推測。當AI能夠生成高度擬真的情境，並根據使用者的反應動態調整難度，那麼員工的訓練方式將會從「在職學習」轉向「先模擬、後上崗」。這不僅可能改變企業的人力資源策略，也將影響教育體系與職業訓練的設計方向。庫班也提醒，AI雖然強大，但並非萬能。他認為人類的即時應變能力、同理心與判斷力仍是AI目前無法取代的優勢。

因此，工作模擬器的最佳應用方式，是讓AI負責情境生成與重複練習，人類則在模擬中磨練自己的決策與溝通能力。只有將兩者結合，才能發揮最大效益，幫助職場新人在短時間內累積過去需要多年才能獲得的經驗。