一個人用 AI 四粒鐘做出《80億分之1》——AI 唔止搶飯碗，仲可以咁用

你有冇諗過：如果當初你唔係喺香港出世，你會係邊個？

呢兩日好多人玩緊一個免費網頁遊戲《80億分之1》。唔使註冊、唔使下載，開個網頁就得。你一撳，佢隨機抽一個國家或者地區——172 個之中嘅其中一個——你由 0 歲開始，一路揀升學、工作、戀愛、移居、治療，大約半個鐘到個半鐘，走完一生，然後睇返自己點死。

《80億分之1》

一、呢個遊戲係咩嚟

佢個名嘅意思係：地球 80 幾億人，你只係其中一個。

遊戲背後唔係亂數，係 172 個國家同地區嘅真實統計——出生率、分性別平均壽命、嬰兒死亡率、人均 GDP、教育年限、孕產婦死亡、兇殺率等等，來源係聯合國《世界人口展望 2024》、世界銀行、WHO、UNESCO 等公開數據。你出世喺邊，係按真實比例抽。印度 17.6%、中國 6.7%、尼日利亞 5.7%、巴基斯坦 5.2%……香港呢？你自己去睇。

癲嘅係，佢連「你唔可以揀」呢件事都做出嚟：你揀嘅努力會影響你嘅人生，但影響唔到你嘅出生地。

二、一張分享卡，睇到人心入面

有玩家分享咗一段人生：一個喺剛果民主共和國鄉村出世嘅女仔，細個嘅夢想係做護理師，最後做餐廳廚師同服務生。30 歲，佢嘅「值得記住嘅時刻」係——「Clarisse 攞住學校頒嘅獎狀跑咗入嚟」。33 歲，佢因為結核病走咗。同一年出世嘅小朋友，有 85% 活得比她久。

呢張卡最扎心嘅地方唔係佢慘，係佢夠真——遊戲冇叫你同情，只係將啲數字排俾你睇。

遊戲仲有一個位：你可以輸入自己真實出世嘅國家或地區，佢會將「你投胎嗰一生」同「你自己嘅人生」並排比較。呢個設計，先係佢最狠嘅一刀。

日劇《重啟人生》

三、同《重啟人生》比一比

如果你覺得呢個題材熟口熟面，你可能會諗起 2023 年嗰齣日劇《重啟人生》（ブラッシュアップライフ）。

安藤櫻演嘅近藤麻美，33 歲，喺地方市公所返工，單身，同父母妹妹同住。某一晚同朋友唱完 K 返屋企，被貨車撞死。去到死後嘅空間，引路人同佢講：你下世唔會再做人。佢唔甘心，於是選擇由出生開始，重過同一段人生，一路積陰德，希望換返一次投胎做人嘅機會。

呢齣劇好睇，因為佢俾你一個「如果」——如果我早知道，如果我可以再嚟一次。

《80億分之1》最狠嘅地方，就係佢冇呢個「如果」。你冇前世記憶，冇得重啟，一生只有一次；而你出世喺邊，係按真實統計抽。你連積陰德嘅機會都冇——因為你未識講嘢，個局已經開咗。

有個巧合唔知你有冇留意：日劇女主角係 33 歲死；我上面講嗰張分享卡，個剛果女仔都係 33 歲走。

一個係戲，一個係統計。戲嗰個可以再嚟一次；統計嗰個唔得。

四、AI 喺呢件事入面，做咗啲咩？

呢個先係我想講嘅重點。

呢個遊戲唔係大公司產品。係一個韓國獨立開發者（據台灣媒體報道，叫 Jin Hwi-eus）一個人做嘅。台灣媒體報道，佢用生成式 AI 協助，由輸入第一段指令到推出初版，據報只花咗大約四個鐘。

官方網站自己咁寫：

你可能會即刻想：四個鐘？咁 AI 咪好勁？

但呢度要老實講。四個鐘做出嚟嘅，唔係「AI 作品」，係「一個人加 AI 嘅作品」。真正花心思嘅嘢，全部係人做嘅：揀題目（點解係「出生抽獎」而唔係「努力就會成功」）、揀數據（唔用感覺，用聯合國嘅表）、處理沉重內容（死亡、暴力、自殺照真實統計發生，但唔描繪畫面，並且會提供求助資訊）、同埋設計到「唔玩遊戲嘅人都玩得落」。

AI 係加速器，唔係作者。如果題目揀錯、數據亂用，四個鐘只會做出四個鐘嘅垃圾。

五、點解佢有教育意義，又易玩

• 有教學版。老師開 ?edu=1 就有個專用畫面，會減少沉重內容，並關閉發文同付款。一班中學生用半個鐘，就可以親身感受「出生地有幾影響一生」。
• 對沉重議題有底線。官方講明係為 15 歲以上設計，唔描繪畫面，會一併提供求助管道。
• 立場寫得清楚。開發者講過，希望玩家喺感受到自己幸運嘅同時，去理解其他人嘅處境，而唔係單純比較邊個國家嘅人生比較幸福。呢句，係成個作品嘅良心。
• 免費、無廣告、免註冊。另外有個 3 美元嘅「珍藏通行證」（可以將人生做成影片、相簿、追思館），但唔買都完全唔影響模擬內容，30 日內甚至可以無理由全額退款。
• 唔使玩開遊戲。唔想每格揀嘢，可以由系統自動幫你揀，你喺旁邊睇住就得。

六、呢件事，對打工仔有咩用

講到尾，呢個遊戲最值錢嘅唔係「AI 好勁」，而係佢示範咗一件事：一個人，加一個 AI，幾個鐘，可以做出一個有人玩、有教育意義、甚至老師會攞去用嘅作品。

呢個門檻，係低咗，唔係高咗。

你驚咩	轉個角度睇	你可以做嘅事
AI 咁勁，我學咩都無用	一個人加 AI 幾個鐘就做出作品，門檻低咗	揀一個你一直想試嘅小題目，用 AI 砌個雛形出嚟
我唔識寫程式、唔識設計	《80億分之1》都係一個人做	用現成工具（AI＋免費網頁平台）拼，唔使由零學
我做嘅嘢好細，冇人會睇	個遊戲核心只係「真實數據＋一個選擇機制」	由一個具體、真實、你又熟嘅題材開始，唔好一開始就想做爆款

AI 可以幫你四個鐘做完一件事，但佢唔會幫你諗「做嚟為咩」。題目係你揀嘅，呢樣佢代唔到你。

你有冇玩過《80億分之1》？你嗰一生係喺邊度出世？

AI老實講

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

你有冇試過打熱線，等足十分鐘，接通之後係錄音叫你「按 1、按 2」，最後彈一句「請到網站自助處理」？你掛線嗰下心入面嗰句粗口，其實全美國有八成人都同你一齊講緊。

而如果你本身做客服、做 sales，嗰把火好快會變成另一種感覺：公司請 AI，係為咗慳錢。咁你係成本，定係資產？

你個客可能已經同 AI 傾緊計——客服 AI 化，你份工點自處？

先睇數字。Gartner 今年初預測，對話式 AI 部署喺 2026 年會令全球客服中心嘅勞動成本減少 800 億美元（約 6,240 億港元）。好嚇人。但同一份研究仲有一句，大部分轉載都冇提：真正全自動嘅對話，今年大約只佔十分之一。 十個電話，九個仲要人接。

咁 800 億從邊度嚟？主要唔係「炒人」，係喺三個位省返：真人接電話時，屏幕上有即時字幕、客人紀錄、建議答案，一通六分鐘嘅電話變四分鐘；掛線之後唔再花三十秒打紀錄，AI 自動生成；仲有質檢，以前主管抽查百分之二嘅通話，而家全數由 AI 打分。三樣加埋，一個五十人嘅熱線中心，等於省咗十幾個位——但冇一個對話係全自動完成。

而更加值得記住嘅，係 Gartner 另一組預測。佢哋話，到 2030 年，AI 每宗查詢處理成本會超過 3 美元，比唔少離岸真人客服仲貴。原因唔神秘：數據中心成本上升、供應商由補貼搶客轉向賺錢、複雜個案消耗嘅算力愈來愈多。

同一份預測仲有一句：到 2028 年，各地陸續立法保障「有權同真人講」，客服中心嘅真人接聽量會反彈 三成。Gartner 分析師 Patrick Quinlan 講得白：

「規例要求客人可以簡單搵到真人，結果反而會令客人一入線就要求真人、繞過 AI。企業可能要維持、甚至用更高人工請返真人。」

客人嗰邊，數字更加一面倒。SurveyMonkey 2025 年 12 月訪問 2,017 名美國成人：79% 強烈偏好同真人傾；81% 認為公司用 AI 主要係為咗慳錢，唔係為咗服務好啲；89% 認為任何時候都應該有得揀真人；一半人話如果發現服務全由 AI 包辦，會直接取消服務。

同一份調查仲問企業高層。Twilio 嘅數據顯示，83% 商界領袖相信對話式 AI 可以取代真人客服。一邊 79% 想要人，一邊 83% 想用 AI 代替人。呢條裂縫，就係你份工企喺邊嘅答案。

你可以問：外國有邊間公司真係試過？芬蘭嘅 Klarna 試到最盡。

2024 年 2 月，Klarna 高調宣佈 AI 助手處理咗三分二客服對話，一個月 230 萬宗，平均兩分鐘內解決，等於 700 個真人嘅工作量。之後佢哋停止招聘。一年之後，2025 年 5 月，公司宣佈請返人。發言人 Clare Nordstrom 咁講：

「AI 俾我哋速度，人才俾我哋同理心。兩樣加埋，先做到需要快嘅時候快、需要有人情味嘅時候有人情味。」

行政總裁 Sebastian Siemiatkowski 認得更直接：

「當成本不幸成為組織客服時過分主導嘅評估因素，你最後得到嘅就係品質下降。真正投資喺真人支援嘅質素，先係我哋未來嘅方向。」

留意佢哋冇放棄 AI。Klarna 到今日仲有三分二查詢由 AI 處理，回應速度快咗 82%，重複問題跌 25%。變嘅係分工：AI 做標準問題，人做「麻煩嘢」。

呢個就係你份工真正嘅變化。分工線唔係「邊個職位被刪」，係「邊一類工作歸邊個」。查訂單狀態、改地址、答營業時間——呢啲會交出去。投訴、退款爭執、客人情緒已經爆煲——呢啲反而更加需要你，而且更加值錢。

所以與其問「我會唔會被 AI 取代」，不如問一條更賺嘅問題：我手上邊三成工作，係 AI 做得比我快十倍嘅？剩低嗰七成，我可以點樣做到公司唔敢交出去？

AI 會搶走我個位
• 轉角度: AI 搶走嘅係「重複嗰半」，唔係你
• 行動: 今個月列出你最常做嘅五件重複事，寫低步驟，試交俾 AI

客人只想要真人，我無得鬥
• 轉角度: 客人要嘅唔係「真人」，係「搞得掂」
• 行動: 主動認領最麻煩嘅個案類型，做全team最熟嗰個

公司只想慳錢，我係成本
• 轉角度: 公司想省嘅係成本，唔係想你走
• 行動: 每次用 AI 省返時間，記低數字，年底見老細時攞出嚟講

AI 搶得走「答案」，搶唔走「搞掂件事」。

你有冇試過俾 AI 客服激到想掟電話？留言話我知。