每一次科技繁榮都會取代很多工作，但也會創造新的工作，1980 年代創造技術長，2008 年創造資料長，現在則是對人工智慧長需求若渴。但專家指出，人工智慧長很難發揮長才，而且當 AI 融入各種職位之後，這個管理職位就沒有存在的必要。

1980 年代，運算能力進步導致資訊長和技術長大增，負責監督公司內部如何使用技術或開發技術。2008 年金融危機後，任命首席資料長是為了遵守新法規，並管理公司如何使用資料。這幾年，美國企業紛紛放棄元宇宙專家，轉向 AI，設立首席數據、分析和人工智慧長職位，英文簡稱 CDAIO (the chief data, analytics, and AI officer) 。

這些負責 AI 的高階主管，必須對 AI 有深入技術理解、商業頭腦、領導能力、溝通能力，以及擁有道德和法律知識的人。去年，美國 400 多個聯邦部門和機構開始尋找首席人工智慧長，《紐約時報》也任命人工智慧計畫的編輯總監。

技術變化之快，這個職位很難跟上

美國頂尖醫療機構梅奧診所 (Mayo Clinic) 也設立首席人工智慧長，任命專門研究 AI 的放射科醫生擔任該職位，他的職責是在每個部門培養一些數據和 AI 能力，譬如他試用一種新的人工智慧模型，可以透過超音波中的數據來幫助加快罕見心臟病的診斷速度。顧問公司埃森哲 (Accenture) 也增加一名首席人工智慧長，為客戶提供如何將 AI 融入業務的建議，埃森哲也正在建構 AI 工具，包括針對保險業的 AI 工具。

AI 已經滲入各行各業，企業任命人工智慧高階主管角色，為的是幫公司應對該技術的風險和潛力，以及了解 AI 如何改變員工的生產方式。職場分享論壇 Glassdoor 表示，去年論壇上共有 122 名具有首席 AI 長或副總裁頭銜的人士加入，2022 年這一人數為 19 人。

然而，這個職位長久下來可能沒有存在必要，一些專家表示，技術變化之快，這個職位很難跟上。去年在《哈佛商業評論》上發表的一篇文章指出，首席人工智慧和數據長注定會失敗。文章中提到的阻礙是，金融動盪和生成式 AI 的爆炸性增長，迫使企業專注於防禦性風險和監管任務，而不是專注於成長的前瞻性措施、增加客戶，以及創造新產品和服務。

已經有許多人工智慧長這個職務，因為協調不力、缺乏信任，以及對商業機會關注不夠而以失敗告終。LinkedIn 首席經濟學家 Karin Kimbrough 表示，AI 將從一項新興技術發展成為每個人工作的一部分，AI 將跨越許多角色，而且它將如此根深蒂固，屆時特定的 AI 職位就會開始消失。

（本文出自科技新報）