AI不會取代你，但會用AI的人會？——從臺灣模具業看數位轉型中的技能政治

黃俊豪／中央研究院社會學所

本文改寫自Huang, Chun-hao, forthcoming, “CAD/CAM and the Reorganization of Labor Process in the Taiwan Mold Industry.” In Histories of Computing in Asia (AICT 739), edited by Christopher Leslie. Cham: Springer. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-19480-0_3　

　　　

「AI不會取代人類，但使用AI的人會取代不用AI的人。」NVIDIA創辦人黃仁勳近兩年在多個演講與受訪的場合，反覆地強調這個觀點，[1]而在網路上廣泛流傳。這個觀點的邏輯看起來清晰又勵志，強調問題不在技術本身，而在你有沒有學會用它；只要你願意學、勇於擁抱新工具，就不必擔心被淘汰。

但這個「用與不用」的對立，真的能解釋技術轉型時，職場裡發生的所有事情嗎？

臺灣用於射出成型的模具製造業（以下簡稱臺灣模具業），早在30年前就已經經歷過一場類似的轉型。射出成型是一種被廣泛使用的技術，從粗製濫造的竹筍籃、塑料椅，講究表面光滑度或精度的口紅包材、手機殼、眼鏡盒、強調精度的電子零件，體積較大且要求結構強度的螢幕機殼、汽車保險桿等（見圖1），都可能是用射出成型生產的。

　　　

射出成型是一種將塑料熔融後加壓成型的製程，通常人們會將粒狀塑料放入料桶，也就是下圖2的進料單元，塑料會在塑化單元中被加熱成流體狀態，然後射出師傅會操作控制單元，設定塑料射出的時間、壓力、次數、保壓等參數，讓流體的塑料被射進模具之內，等塑料填充整個模具並冷卻，模具就會打開，並將產品頂出模具。通常上述程序就是一個成型週期，體積較小的產品如電子零件，可能僅需要數秒，體積比較大的產品如汽車保險桿，可能需要幾十分鐘，模具設計與製造的品質是影響成型周期時間長度的關鍵。　　　

　　　

在臺灣模具業的故事中，作為爭論主角的新技術不是AI，而是CAD/CAM——亦即電腦輔助設計與製造軟體。那場轉型的經驗或許能讓我們更清楚地看見當一套新的數位工具進入職場，事情遠比「學或不學」要複雜得多。

黑手師傅的年代

1990年代以前，臺灣模具業的核心人物是「鉗工」，他們是俗稱的黑手師傅，也是當時工廠的靈魂。一套模具從客戶的樣品到成品，要經過拆模、零件加工、組裝與試模等多個環節。「拆模」是其中最關鍵的一步，它指的是將客戶提供的產品原型，轉化成一組或多組可用以生產的模具，這個過程涉及了澆口要開在哪裡、流道怎麼安排才能讓塑料均勻充填（見下圖3）、哪個機構配置是必要的等多個技術問題。[3] 以及客戶最關心的問題：在這樣的模具設計下，報價能不能接受。這些都不是從教科書學來的，而是「透過師徒制一代傳一代，加上個人多年累積的判斷」。

　　　

在那個年代，圖面當然也要畫，[4]但通常不會太詳細，有時師傅甚至只是隨手拿張紙、畫個幾筆，標示幾個關鍵的尺寸，就讓加工人員去製作零件了。反正到了組裝階段，師傅眼睛一掃、手一摸，就知道哪裡要再修。雖然設計是如此地粗略，但依賴鉗工師傅在組裝現場的手感與判斷，仍可維繫一定的生產品質。

產業升級的壓力與「品質來自設計」

然而，這套以鉗工師傅為核心的生產體制，在1990年代開始面臨嚴峻挑戰。這個挑戰來自消費市場。以前的模具可能只須生產幾萬模次，[5]現在卻必須要能撐得住幾十，甚或幾百萬模次的生產要求。更關鍵的是，消費品的種類愈來愈多樣，產品結構愈來愈複雜，客戶對精確度的要求也愈來愈高。以前的產品大多是方方正正，且厚度大多是一致，這使得流體塑料在模具內的流動較能順利填滿整個產品形狀；但隨著消費需求越來越多元，產品的形狀越來越複雜，產品的厚度也常常會不一致，塑料與多種材質的結合也常被用在產品的設計上，這些都會增加模具設計與製造的難度。因此，不管是質還是量，都需要更好的模具才能維持穩定生產。

這個趨勢下，過去靠師傅在組裝階段「邊做邊修」的方式，需要付出的代價愈來愈不可承受，模具設計的一個小瑕疵，若到了後端才發現，可能會導致整筆訂單中的幾十套模具都要重來。業界開始流傳一句話：「品質來自設計」（quality by design）。這句話聽起來平淡，其背後代表的是根本性的生產邏輯轉變——與其在組裝階段再依靠鉗工師傅的手感補救，不如從設計端就把所有的問題考慮周全。要做到這一點，設計圖不能再是師傅的草圖，而必須是精確、完整、能夠指導後續所有工序的技術文件。

CAD/CAM的引進正好回應了這個邏輯轉向。有了電腦輔助設計，工程師能夠在螢幕上精確建模、安排每一個細節並預測潛在問題，在實際開模之前，就確保模具的設計符合客戶的需求，並在模具製造與射出成型方面都具備可製造性。這不只是「用電腦畫圖」，而是整個品質管理哲學的重新定位。

工具來了，但誰來用？

然而，引進一套軟體是一回事，真正讓它能夠落地發揮效能又是另一回事。

英國科技社會學家Steve Woolgar在1990年提出了「配置使用者」（configuring the user）的概念。[6] 他的意思是：任何一項技術，都內建了一套對「合格使用者」的預設——使用者應該具備什麼知識、以什麼方式操作、在什麼情境下使用。舉例來說，近年來在一些餐廳中常見的自助點餐機，其設計通常已經預設了某種理想的使用者，他們需要會看懂螢幕上的說明與文字、能靈活操縱觸控螢幕、有足夠的耐心且願意遵循點餐的流程設計、對電子支付有較大的偏好等。然而，技術不會自動找到它的使用者；相反地，使用者必須被主動地打造出來，才能讓技術真正運作。

臺灣模具業的CAD/CAM引進史，正是一個漫長的「配置使用者」過程。設計部門獨立出來之後，工廠面對的第一個問題是：誰來負責設計工作？最初的解法是一種慣性思維，就是從鉗工師傅裡面找，把資歷較淺、相對年輕的師傅轉調到設計部門，讓他們去學CAD。但這裡出現了一道因臺灣產業轉型而來的結構性障礙。

1990年代，臺灣正經歷後工業轉型，高等教育快速擴張，年輕世代有了更多進入服務業和白領職場的機會，願意投入製造業的人愈來愈少。鉗工師傅的養成需要多年學徒訓練，本來就供給有限，現在連這個來源都在萎縮。工廠想從師傅裡挑人轉調設計部門，卻發現組裝部門本身的人手已經捉襟見肘，根本沒有餘裕持續輸送人才。後來，工廠逐漸轉向從技職、大專院校甚至民間的電腦補習班，招募熟悉3D繪圖軟體的設計工程師，鉗工師傅原本的設計工作才真正被獨立出去。

　　　

「配置使用者」的困境：會用軟體，不等於能設計好模具

但問題沒有就此解決。

這些設計工程師會操作CAD，卻對模具加工和組裝的現場狀況一無所知。他們畫出來的圖，到了師傅手裡，時常引發一堆讓人啼笑皆非的問題。一位受訪的資深主管回憶，他剛當設計工程師的時候，三不五時接到組裝師傅打來罵人的電話：「模具太重，沒有吊孔！[7]」——這類錯誤的根源很簡單：設計缺乏現場感，不知道模具在組裝時會遇到什麼現實困難。

「品質來自設計」這個目標說明了問題所在。要真正做到從設計端確保品質，設計工程師不只要會用軟體，還要懂加工、懂組裝、甚至也要懂射出成型的物理邏輯——也就是說，設計者必須把師傅的身體知識，轉化成自己的判斷能力。

工具換了，但知識的門檻並沒有降低，只是換了一種形式。

師傅的知識，被如何轉化？

面對這個困境，工廠管理者發展出幾種策略，試圖完成「配置使用者」這件事。

第一種策略是知識的人際傳遞。許多工廠讓資深師傅直接去設計部門擔任負責審圖的主管，對年輕工程師繪製的圖面予以評判；而年輕工程師也在這個過程中內化現場的邏輯。同時，要求年輕工程師定期輪調到組裝部門，親手參與試模，累積課堂上學不到的身體感。

第二種是知識的模組化。這種成文化來自兩個方向。一部分來自軟體廠商本身——CAD/CAM軟體商為了降低使用門檻，會在軟體裡內建模具設計外掛模組（如NX CAD的「模具精靈」，見圖5），將模具設計工作區分為十幾個固定的步驟，引導工程師依序完成。這些模組把原本需要靠經驗判斷的設計決策，轉化成一套標準化的操作流程，讓即使缺乏現場經驗的工程師也能按圖索驥。另一部分則來自模具廠的管理者。有些工廠把師傅多年拆模的經驗整理成標準作業程序，錄製成教學影片，讓新人依樣學習。師傅的判斷，從此被轉化成可以複製依循的步驟。

　　　

第三種，也是最徹底的一種，是把知識嵌入軟體系統本身，也就是系統化。不同於第二種策略僅是以特定形式來排列模具設計的知識，系統化則是將將模具設計的知識與一套控制體系結合在一起。有幾家規模較大的模具廠開發出設計導引系統：把拆模的每個步驟模組化、序列化，工程師按步驟點選，系統自動提示，遺漏關鍵步驟時會鎖住進度不讓繼續。據說這套系統大幅縮短了新工程師的學習曲線，但同時也大幅封閉了自由設計的創意空間，有業界顧問觀察到一個現象：在這套系統裡訓練出來的工程師，離開這家公司後往往很難在別的地方發揮——因為他們學會的是系統的邏輯，而不是模具本身的邏輯。

師傅消失了嗎？嚴格說來，沒有。但他們的知識已經以另一種形式繼續存在：有時是組裝部門的老前輩，有時是設計手冊裡的標準程序，有時是嵌入導引系統裡的模組步驟。署名的是軟體和制度，而不是那個當年看著2D圖，頭也不抬就能拆模的師傅。

黃仁勳說對了什麼，又漏掉了什麼？

回到黃仁勳那句話。臺灣模具業的故事確實印證了它的一部分：CAD/CAM重塑了職場的技能政治。懂設計軟體的工程師在升遷機會和薪資上逐漸取得優勢，設計部門的編制在擴大，組裝部門師傅的人數在縮減。「用新工具的人」確實占了上風。

但這句話漏掉的，是更根本的過程。新工具的引進，從來不是插上電源就能運作的事。它需要一段漫長的「配置使用者」過程——工廠必須主動配置出合格的使用者。更有意思的是，由於國家權力並沒有在模具設計建立證照制度，負責模具設計的技能工人不需要像律師、會計師參加國家證照考試來取得自己的專業管轄權。使得這個打造過程，本身就是一場充滿張力的知識政治：誰的知識被認定為有價值、誰的經驗被轉化進新系統、誰在這個轉化過程中，失去了對自身知識的詮釋權，都是未定的。「不用新工具的人」的知識，並沒有消失，而是被吸納、被系統化、被制度化——最後成為新工具能夠運作的隱形基礎。

在思考AI時代技能轉型時，比「學不學AI」更值得追問的問題，或許是：當一套新的數位工具進入你的職場，誰的知識正在被它吸納？這個吸納的過程，由誰來決定？被吸納的人，有沒有機會參與其中？模具師傅的故事，30年前就已經給了我們一個不太樂觀的答案。當鏡頭轉到當下的AI時代，人們將AI技術視為進步與創新的代表時，勞動者如何失去知識的所有權，不同群體如何不均勻地承擔轉型成本等問題都還有待回答，但他們或許早已接受一套進步科學的論述，自我要求要努力跟上，要不落後於時代，從而徹底服膺於那一套重新配置知識與權力關係的制度安排。

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