人工智慧時代的職場變革：強者更強、弱者更弱？

[大衛選讀] 經濟學人近期在財經與經濟專欄中刊出一篇文章《How AI Will Divide the Best from the Rest》指出，AI 可能加劇就業市場的兩極化發展。高階人才和能夠掌握 AI 技術的人，將獲得最多的好處，而低階勞工則會面臨被取代的風險。

身為經濟學人的長期讀者，相較於過往傾向 AI 賦能弱者的論述，我可以明顯感受到，報導的風向正在轉變… AI 究竟會讓人人都變強，還是加大能力差異，或甚至是取代所有人？

本文選讀彙整了多篇文章，內容整理如下，原文連結則放在留言中。

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早期的樂觀預期：AI 幫助平等賦能 (AI as an equaliser)

說早期，其實也不過就是兩年前。2023年4月，史丹福大學 Erik Brynjolfsson 和麻省理工學院的 Danielle Li 與 Lindsey Raymond 的研究發現，生成式 AI 工具提高了新手客服人員的生產力達 34%，幫助他們更快更有效地進行問題查詢。相較之下，資深員工幾乎沒有獲得同等的效能提昇，因為 AI 只是強化了他們已經在使用的方法。

在這階段的研究裡，AI 技術似乎特別能夠幫助到，那些表現較差或技能較低的人群，使他們能夠生產出更高質量的工作成果，進而縮小與高績效者間的差距。

別高興得太早，故事還沒結束。

最新發現：AI 更可能會擴大差距 (AI as a Divider)

然而，近期 MIT 麻省理工學院在 2024年12月的研究中發現，頂尖研究人員在使用人工智慧來探索新材料時，研究效能的提升可以達到一倍以上；但是換到能力後段三分之一的研究員，有沒有使用 AI 則幾乎看不出差別。

這是因為擁有豐富專業知識的頂尖科學家，可以從AI生成的各種可能性當中，識別出較有希望的建議，並排除糟糕的選項。相較之下，能力後段的研究員則很難從大量五花八門的輸出中，篩選出有用的假設。

隨著更多研究證據的出現，早期認為 AI 會成為「偉大平等工具」的樂觀預期已開始動搖，取而代之的是 AI 可能會擴大現有差距的擔憂。

差異的關鍵：任務複雜度

仔細比較前後的差異，會發現兩年前的研究，更多關注在那些相對標準化和結構化的任務上，例如客服諮詢回應、基本文件生成，或是合約起草。在這些領域中，AI 確實能夠提供明確的指導和協助，對缺乏經驗的人員尤其有效。

然而當工作牽涉到複雜判斷、創造性思維，以及綜合分析的困難任務時，那就沒有標準答案了。高技能專業人士比起一般人，更能夠準確評估 AI 輸出的質量好壞、識別其侷限性，並將 AI 生成的結果與自身專業知識，有效地連結整合起來。

這種能力上的差異，在簡單任務中或許看不出來，但在複雜任務中卻會被明顯放大。

這形成了一種倒置效應：一旦任務的複雜性提高，AI 弭平人類能力差距的效果似乎會減弱；甚至會完全倒過來，進一步加大了能力上的差距。

強者更強，但可能最終還是逃不過自動化

經濟學家估計，過去 40 年來美國工作者的薪資差距不斷擴大，其中超過一半是由於以前由人類勞工完成的任務被自動化所取代。他們發現，經濟產出中，支付給工人的薪資比重不斷下降，而用於機械和軟體的支出卻不斷增加。

對比最近科技巨頭們，一手擴大資料中心的資本支出，另一手裁員精簡人事，看著新聞報導的同時，你肯定會有很強的既視感。

AI 帶來了人類工作能力的短期提升，但也引發長期替代的擔憂。長遠來看，這種能力提升可能無法抵消工作被自動化的風險。

ServiceNow 總裁 Amit Zavery 最近就估計，對於某些客戶而言，超過 85% 的客戶服務案例已經不再需要人工參與。隨著 AI 技術進步，這自動化的比例會進一步上升，導致只需要留下少數服務人員，去處理一些複雜的個案即可。

短期內， AI 也許能提高這些人類工作者的生產力；但長期而言，AI 將使技能商品化 (commoditise skills)，並且加速任務自動化 (automate tasks)。把原本支援人類的科技，變成可以直接取代人力的成熟產品。

本來以為寫這篇文章，是可以試著找到讓強者更強的關鍵的。但沒想到一邊研究著，卻發現下一步終究要走向自動化。而不論是麥肯錫或是世界經濟論壇都指出，可預見地，自動化在幾年內 (或是十幾年，反正是有生之年) ，都將取代掉一半以上的現存工作。

或許，除了變更強，更應該想想人活著的意義

與其悲觀，我更喜歡  Anthropic 創辦人 Dario Amodei 於 2025年3月初，在美國外交關係協會專訪中的誠懇對談。

他認為 AI 總有一天，將可以做到人類能做的任何事情，不論是在哪一個行業。

這件事若是發生在我們所有人的身上，將會比隨機選擇一部分人要來得更好。因為當所有人都忽然發現，自己居然被 AI 取代了，我們將不得不進行對話，一起討論人類社會該如何適應。而不會認為這只是少部分人的問題。

人類需要以不同於以往的方式，去真正思考什麼是有用 (usefulness) ，什麼又是無用 (uselessness)。

他認為人類或許可以建立一個理想的世界，在那裡身為人活著是有意義的 (human life is meaningful)。而人類或許在 AI 的幫助下，可以進一步去創造真正偉大的事物 (build really great things)。

很好，這似乎比變得更強，有趣多了 🙂