人工智慧生產力革命下，有三股力量會保護人類不至於全面失業，但他們能撐多久？| 科技巨頭解碼#192

在今年年初，在 ChatGPT 帶動的大型語言模型熱潮下，人工智慧 AI 成了整個世界的焦點。人們一方面驚嘆於 AI 的突破與進步，試著掌握這個最新的超級能力，但另一方面，也產生了一個巨大的焦慮– 如果 AI 這麼厲害，到底他們會不會能不能取代人類。相關的討論，一直是過去幾個月的熱點話題。

當然，一些了解大型語言模型的技術專家，會告訴你– 大型語言模型 LLM 的人工智慧，雖然能夠某個程度，模仿出人類的文字使用模式，來進行一個非常類似人類的「寫作」或者是「對話」任務，但這離人類真正的思考，還是有一大段距離。但在此同時，也有另一群專家提出疑問– 就算運作模式不完全相同也不盡完美，但若能夠產出「可用的結果」，人工智慧是否就已經在很多地方，可以取代人類了呢？

AI 全面進入工作的時代來臨

部分 AI 懷疑論者，對於人工智慧的主要擔憂，在於這些越來越厲害的 AI，是否有一天會造成人類世界的毀滅，如同電影魔鬼終結者裡面的天網一般，從人類的助手變成人類的夢靨。我個人的看法是，這樣的風險可能性，並不是完全不存在的，但對於現在的人類來說，其實有點過度遙遠，比較像是科幻小說的話題。不過，另一個 AI 所帶來的風險可能，則是真的已經迫在眉睫了 – 到底人類是否會因為人工智慧，出現大規模失業潮，讓絕大多數的人們，未來都找不到工作，因為機器人與 AI 都做得比他們更好？如果上述這樣的情景真的發生，那代表人類社會在過往千年運作的經濟體系，很可能會徹底被打掉重練，這對人類世界將會帶來無法預料的巨變。

當然，對於上述這個比較迫切的問題，我們目前仍然是沒有解答的，即使是相關領域的專家，看法也莫衷一是 – 有些專家相信即使 AI 再厲害，也不能完全取代人類，而且還可能因為科技進步產生新的工作，人類或許會有部分工作被淘汰，但最終還是會出現新的工作。但另一些專家，則是對於上述可能不表樂觀，開始思考是否用全民基本收入等制度來確保人們的基本生存。

在本期科技巨頭解碼，Miula我會與大家分享我對於這個問題的看法 – 到底人類在近期的未來，是否會因為 AI 人工智慧的進展，出現驚人的失業潮？在 ChatGPT 爆紅後過了半年的現在，我認為是一個更好能評估與討論這個題目的時間點。

人工智慧的能力

要討論這個大問題，首先我們需要先來思考，究竟在未來數年，以大型語言模型 LLM 為基礎的人工智慧，到底能夠進步到什麼程度，在工作場合的領域，到底能夠達到怎樣的能力。以下是我個人的看法 - 如果以現有的大型語言模型產品，主要是以OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Bard 來評估的話，我認為離要能夠真的完全取代人類，還有相當大的距離。即使我們只討論大型語言模型擅長的「文字型工作任務」，這些人工智慧在目前也仍然相當不完美，在大多數的時候下，其結果是產生出一個相對四平八穩的答案版本，而且有可能在一些細節上出錯。當然，這樣的工作能力，其實可能已經勝過初入行的大學畢業生了，但對於職業的工作環境來說，這樣的能力其實是不足以獨當一面的。

或許我們可以這樣思考，現有的 LLM 大型語言模型人工智慧，更像是一個效率加強助理，而不是一個能夠從頭到尾把任務完整執行的獨當一面角色。要把大型語言模型 AI 應用在工作上，而且不是只求 60 分而已的話，必須要有夠專業的人，來調整與優化大型語言模型給出的答案。在正確的使用方式之下，AI 的確能夠快速的增加工作產出的效率。

大型語言模型 AI 展現了作為通用系統的可能性

舉例來說，假設一個媒體的外電編譯團隊，原本需要一個資深主編加上四個新聞編譯人員，來處理每天 20 則的國外新聞編譯– 初階的新聞編譯人員負責翻譯與初步的校正，而由資深主編來確認內容的正確性。透過使用人工智慧，整個團隊可能可以縮減到一個資深主編加兩個初階新聞編譯 - 這兩個初階新聞編譯透過使用 AI，每天可以翻譯兩倍的新聞數量，但最終還是得由資深主編來確認內容的正確性。在相同的工作產出量下，工作團隊的數量，因為 AI 的使用，從五人降為三人，可以說是 40% 的效率改善。

當然，人工智慧是否只會停留在這個程度，長線來看是很難評估的– 有可能幾年後，真正出現了通用型人工智慧，在 99% 的事務上比 99% 的人類都厲害。但也有同樣高的機率，在未來幾年，人工智慧仍然停留在人類的效率加強助理的角色，大幅提高每個人的生產力，卻尚未能全面取代人類。很不幸的，雖然第一種可能我們目前還不太確定是否會發生，但第二種可能，幾乎是我們現在就可以肯定，未來數年一定會發生的。

所以，我們真正該討論的題目，其實不是人工智慧是否會讓人類出現全面性的大失業– 因為如果走向第一種結果，這件事情是必然會發生的，那也就沒什麼好討論了。真正值得思考的是，一定會出現的第二種可能– 人類的生產力因為人工智慧大幅提升下，是否會出現生產力過盛，導致出現大失業潮。如果人類目前的工作，能夠因為 AI 人工智慧而提升 30% - 50% 的效率，是否會有 30% - 50% 的人類勞工會因此失業呢？

而我目前對於這個題目的答案，並不悲觀– 我認為即使的確會有部分職業與工作會受到較大的影響，但是有三股作用的力量，有可能可以抵銷 AI 所產稱的生產力提升，某個程度上能拯救人類社會，不會因為人工智慧的加入就出現大失業潮。

力量一：供給過剩後的需求變化

第一股能夠保護人類不至於全面大規模失業的作用力，就是經濟學中供給需求曲線的再平衡。假設人工智慧，真的增強了我們人類 30% - 50% 的效率，讓產出變得更多，這個時候，由於供給增加，需求不變，就會讓價格出現下滑。而當價格出現下滑時，由於價格變得更多人可以負擔，所以需求會開始增加，最終讓供給需求重新達成平衡。

如果用白話文說 – 因為 AI 人工智慧大幅提升生產效率，原本高價的產品或服務可以用更低的價格提供，所以最後有更多的人使用了該產品或服務，而讓整個產業的雇用規模可能不需要縮小。

舉個例子來說，在汽車剛被發明的時候，汽車是非常昂貴的，絕大多數的一般人其實是負擔不起的– 直到 Ford 開發出了 Model T，史上第一款工業化大量生產的汽車車型。Model T 在 20 世紀初時推出的售價，比起競爭對手便宜許多，幾乎是以半價的概念在銷售。而 Model T 所帶領的汽車生產革命，讓其他競爭對手也必須趕上，整個汽車產業的生產效率可以說是因此被迫大幅提升。但大幅增加的效率，並沒有讓汽車工人們失業，底特律企業所雇用的勞工總數反而是持續上升。原因很簡單，因為當汽車價格大幅降低時，很多原本買不起車的人開始變得可以負擔，所以汽車市場多了很多新的消費者，這些新增的需求，讓汽車工廠即使效率大幅提升，都仍然不需要裁員。

Ford Model T 讓汽車普及化

如果要舉比較近期的例子，電腦的普及會是一個不錯的選擇。在我念國中的時候，電腦是一種昂貴的奢侈品，大多數的電腦都是在企業中使用，而且一家員工人數一百人的公司，整間公司可能也只有一兩台電腦而已。至於一般的家庭中，我估計大概每十個家庭中會有一台電腦。但是隨著電腦的快速進步，大量生產下的價格降低，現在每個家庭幾乎家中都會有一台電腦，而在企業裡面電腦也成了員工的基礎配備。雖然電腦生產的效率大幅提升，但整個產業的員工雇用量絕對比 30 年前更多，因為透過價格降低，需求大幅提升了可能有數十倍以上。

所以，即使 AI 人工智慧能夠大幅提升工作者的工作效率，這也未必意味著有很多勞工會因此失業。舉個例子來說，現在絕大多數的人，除非遇到重要糾紛，並不會想要鬧上法院，因為律師費用並不便宜。但假設律師的工作效率，因為 AI助理而大幅提升，在相同時間內能夠打兩倍的官司的話，過度的供給很可能會造成價格破壞，而下殺後的價格，讓一般人更負擔的起，所以需求也會因此增加– 一些原本不會上法庭的案子，因為打官司變便宜了，所以就上了法庭。最終的結果很可能是，從事律師相關行業的總體從業者數量不減反增– AI 對工作者產生的效率強化並沒有讓該產業出現失業潮。

因為供給過剩價格下降所產生的商品服務普及化，供給需求曲線的再平衡，是讓人類勞工可能免於大規模失業的第一個運作動力。

力量二：內卷(內捲)

內卷這個字，在過去幾年非常流行– 指涉的是一種徒勞無功互相抵銷的努力 (在這裡我們使用的定義是社會較流行的用法，而非嚴謹的學術定義)。舉例來說，原本有一群大學生，他們在求職的過程中彼此競爭，在學歷條件這一點上，沒有任何人佔到優勢。但後來其中有一個大學生，覺得那我去取得碩士學歷好了，這樣就可以在求職條件的學歷上獲得優勢，所以他就去唸了研究所取得碩士。原本在他畢業後，理論上他在求職條件上的進步，會讓他更容易獲得更好的職位，但事情沒這麼簡單。其他的大學生，看到這個大學生跑去唸研究所，引發他們的危機感，所以也都紛紛去念研究所取得碩士學位。到了最後，所有的大學生全部都在兩年後取得碩士學位，在學歷條件上，又全部平手，沒有任何人獲得求職上的優勢。這就是所謂的內卷，一群大學生花了時間精神提高了他們的學歷，但最終這些努力卻彼此抵消，無法獲得經濟上的利益。

在商業上，我們也常常能看到內卷的現象。假設兩間公司在打官司，第一家公司說，我們原本請的一間律師事務所雖然很好，但我想要提高勝算，所以我再找了另一家事務所一起加入，聯合訴訟。而當第二家公司發現了上述狀況，為了不在法庭上落敗，也立刻加碼律師團隊，找了更多高手加入。最終，即使兩邊都雇用了更多的法律人員，但兩家公司在法庭上的勝負機率可能完全沒有改變，因為額外投注的法律資源彼此抵消了。

在人工智慧造成的生產力提升狀況下，內卷很有可能能成為保護人類勞工工作機會的另一股動力。假設某間公司，原本花 100 個研發工程師，能夠把產品的品質打造到 90 分的等級，在使用 AI 提升生產力後的狀況下，他們可能只要用 60 個工程師，就能夠做到同樣的結果。但這代表這間公司，就會把多出來的 40 個工程師裁員嗎？其實未必，這間公司很可能會選擇，把這 40 個工程師，投入其他功能的研發，來加強自己家的產品到 99 分的等級，希望在市場上因此獲得競爭優勢，取得更高的市佔率。而另一方面，這家公司產品的競爭對手也可能做出一模一樣的事。最終的結果就會變成，兩家公司的產品的品質都從 90 分提高到 99 分，所以市場競爭狀況沒有改變，市占率沒有出現變動。而在此同時，雖然導入人工智慧的協助，讓工程師的工作效率大幅提升，但卻沒有任何一個工程師因此而失業，這就是內卷的力量。

事實上，在過去二十年，軟體產業的蓬勃發展，就可以看出內卷之力的運作。理論上，在開發工具越來越強大，開發方式也越來越進步的情形下，現在的軟體工程師，開發效率是比二十年前強大太多的。但為何軟體工程師的總數，只有上升沒有減少？答案很簡單，因為軟體同步也在複雜度上進化了– 舉例來說，早期的Windows 3.1 作業系統，原始程式碼只有兩百五十萬行，但到了Windows 7 時，原始程式碼總量則是一口氣跳到快四千萬行。

現在我們有了第二個保護力量了。

AI 的生產力提升能否被內卷吸收

力量三：新需求的發現與創造

面對 AI 在工作上取代人類的威脅，最常見的樂觀說法是：「即使現有的工作被取代了，但人們永遠能夠在其上找到新的工作。」這個理論，在過往的工業革命上，已經被實證過了。當人們從原本實業的勞動上被解放出來的時候，就開始能夠把時間與資源投注在包括娛樂、藝術、社會科學等領域，創造出一整塊全新的產業與工作機會– 即使一些傳統的工作職務因為科技的進步而消失，但新科技會創造出一批全新的工作。一個很好的例子是，當汽車被發明後，馬車產業的從業機會大幅減少，但卻也創造出包括了汽車工人、維修師、甚至加油站等的全新工作機會。

這樣的劇本，在人工智慧進化帶來的生產力革命下，能夠順利演出嗎？一個可能會稍縱即逝的例子是 AI 詠唱師，或者叫做 AI 提示師，這個工作是專門負責對 AI 下精確指令的 – 一個下得很精準的指令，能夠讓 AI 產出更好的工作結果，這個工作在過往是不存在的。當然，AI詠唱師的工作，很可能在一兩年內就會消失，因為 AI 很快就會進化到用自然語言下指令就能得到最好的工作成果的程度。但即使 AI詠唱師的工作消失了，這波人工智慧的生產力革命，仍然是有可能創造出其他類型的新型工作職務的。因為科技創新下的新需求，從而創造了新的工作職務，這會是能保護人類工作機會的第三股力量。

當然，要在這個時間點去預測 AI 生產力革命會創造哪些類型的新工作，其實並不容易。但合理的推論是– 在生產力大幅提升，供給大幅增加的狀況下，除了價格降低(供給需求曲線重設)、品質本身被迫提升(內卷)等現象會發生以外，還會出現「篩選」、「精緻化」、「差異化」、「用途轉換」等可能性。而這些可能性，很可能就是新工作職務誕生的一部份大方向。

三大力量並無法永久保護人類的工作

在上述的三個力量作用之下，是否我們就不需要擔心 AI 人工智慧造成人類的大規模失業了呢？這個答案其實是否定的。或許在短期之內，包括了「需求增長」、「內卷」、「新型態工作」三股力量，能夠保障人類社會不至於出現大規模失業的動盪，但這樣的保護，其實是有其限制的。

重要的關鍵，其實是在於 AI 人工智慧的能力程度上。假設 AI 維持著目前的大致能力層級– 雖然能夠大幅加強人類的工作效率，但還是會需要真人員工的參與與投入，無法完全取代人類時，這三股力量，或許真的足以讓人類工作機會得到保障。

但問題是，AI 的能力只會停留在這個層級嗎？有沒有可能，AI 未來有能力在 90% 現有的工作職務上，完全不需要真人的參與，就能夠做的比真人員工更好？我認為這其實是有可能的事。而當這樣的狀況發生時，上述的三股力量，很可能是不足以保障人類還是有工作可以做的，因為無論是「需求增長」或是「內卷」，能夠吃掉的生產力增長還是有其上限的，而「新型態工作的創造」，是這三個力量中最難以預測的，我不認為該對其有過高的信心。簡單來說，當生產力提升 30%、50%、甚至 100% 時，這三股力量，或許還能夠抵銷掉這樣的生產力增長，但假設生產力的提升是 500%、1000%、甚至 5000%？在那樣的世界裡，上述的三個力量，很可能仍然會被爆棚的生產力所淹沒，無法保障大多數人類還能有工作機會。

雖然我不想做悲觀預言，但那樣的未來，二十年後發生的機率其實並不低– 除非 AI的進步遇到了嚴重的卡關。我認為人類社會必須開始預備那一天，做好面對衝擊的準備。近期好萊塢編劇罷工中的訴求，一大塊就是要求限制 AI 無法取代人類編劇的工作，未來類似的政治動作可能會頻繁上演。但我們可能還是得做好心理準備，無論人類做了多少應變，人工智慧有能力取代絕大多數的人類工作的那天還是會到來，而屆時的衝擊恐怕還是會巨大的無與倫比。

而到了那天，或許就是一個對於人類價值的真正考驗時刻– 在 AI 人工智慧能夠在 99% 的事情上做得比 99% 的人類更好時，人類無法被取代的終極價值到底會是什麼？

本期科技巨頭解碼的商業思考

亞馬遜創辦人 Jeff Bezos 有一個廣為人知的商業洞察 - 「與其問未來十年什麼東西會改變，更重要的問題是未來十年，有什麼東西是不會改變的？」這其實並不是一個容易回答的問題，因為我們人類對於「不會改變的事物」的判斷能力其實並不好，看看全世界各國都有著精美的離婚率就知道了。特別是在 AI的生產力革命上，我認為要預測哪些事情十年後不會改變，極其困難，傳統我們認為越不動腦的工作，越容易被人工智慧取代，但大型語言模型的發展，衝擊到的反而是那些要一定程度動腦的工作。所以，找到這個關鍵，會是從國家、企業、社會、以至於個人，在下個二十年成功（或生存）的關鍵。