作為行政院最高的規劃和研究機構,國家發展委員會(簡稱國發會)10月17日第124次委員會議,提報最新2024至2070年人口推估結果,顯示台灣未來不僅少子化,高齡化現象將更趨明顯。國發會預估未來台灣總人口將從2024年之2,340萬人,減少至2070年之1,497萬人,整體減少844萬人。
國發會的推估中,工作年齡人口(15至64歲)中,以45至64歲的中高齡占比最大,且自2037年起超過5成,國發會在報告中稱,這「引發勞動力高齡化問題」。其中的解決方案為「質量並進充裕人才」,洋洋灑灑寫了四大點建議,包括:
然而,當國發會的報告,還在提及2070年的「勞動力」時,就不得不提「勞動力」這一詞的緣由。
勞動力(Workforce)或稱勞動人口(Labor force)一詞出現於19世紀,由馬克思(Karl Marx)和恩格斯(Friedrich Engels)提出,出現於他們合著的《資本論》一書中。很明顯地,這樣的概念是因為第一次工業革命後所產生的資本主義,因而衍生對其批判的社會主義,為解釋敵對的「資本」,而誕生的概念與進而衍生出的詞彙。目前,人類文明的演進,已推進至第四次工業革命。2022年底,ChatGPT的發佈,讓人工智慧(AI)不在只存在於概念與科學家的研發品,而是進入市場的產品,並讓世界開始邁入一個需要重新理解的時代。
一次工業革命時,人類從農耕與自給自足,至擠入大城市與工廠上班,是一次突破性的發展。那麼四次工業革命,讓機器的深度學習足以接近人類,甚至取代人類的工作,又何嘗不是另一次突破性的進展?
英國作家協會(The Society of Author)今年1月份時進行一項調查,並在4月公布的結果顯示,AI技術正在威脅譯者的生計。四分之一的插畫家(26%)和超過三分之一的翻譯員(36%)已經因AI而失業,超過三分之一的插畫家(37%)和超過十分之四的譯者(43%)表示,由於AI的發展,他們的工作收入下降。
失業,並不是危言聳聽,而是現在進行式。我們認識山姆·奧特曼(Sam Altman)多數是因為他創立ChatGPT的母公司OpenAI,但許多人不熟悉的,他長期以來一直是無條件基本收入(Universal Basic Income,間稱UBI)的倡導者。奧特曼認為,隨著人工智慧系統變得更加強大,它們將顛覆傳統的就業模式。透過創建加密貨幣生態系統,他推出的世界幣(Worldcoin)計劃將代幣作為一種固定收入形式,固定分發給已驗證身份的自然人用戶。該倡議旨在確保在日益自動化的世界中每個人都能獲得財務資源,特別是在AI取代勞動力後,為自然人工作後所產生價值之分配。AI顛覆傳統的就業模式,「勞動力」這樣的理論在50年後,基礎是否還存在呢?國發會依據現有模型的推估,是否未考慮到環境的快速變化?
美國未來學家雷蒙·庫茲維爾(Raymond Kurzweil)在2005年撰寫的《奇點臨近》(The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology)一書,開宗明義就點出了,人類的發展係以「指數級的增長」,而不是線性增長,這意味著發展是從拐點後就具有爆炸性的進步。作者拉出從有生命開始,到真核細胞,寒武紀爆發,一直到智人、早期城市、工業革命、電腦的出現……等,進展所需的時間正在縮短。過去可能需要幾萬年的發展,如今可能僅需一、兩年就出現重大突破。
或許你認為這一切還離你很遙遠。在ChatGPT誕生以前,人們是否相信人工智慧將取代譯者的工作?美國加州大學伯克利分校語言學系教授喬治·萊考夫(George Lakoff)與美國奧勒岡大學哲學系教授馬克·約翰森(Mark Johnson)1980年在《我們賴以生存的隱喻》(Metaphors We Live By)一書中,否定了這樣的可能性,他們當時認為,語言本質上是隱喻性的,這使得機器難以完全理解和處理人類語言的複雜性。而他們忽略的,正是1957年,美國語言學家、哲學家喬姆斯基(Noam Chomsky)的轉換生成語言(Transformational-generative grammar)學派的建構,該理論強調語言的深層結構與表層結構之間的轉換關係,以及普遍語法的存在,使得人工語言與數理邏輯各種可能關係,被完整建構了所有的基礎算法。
就如同在原子彈產出、投擲並製造出強烈爆炸以前,時任美國總司令參謀長(現稱參謀長聯席會議主席)萊希(William D. Leahy)對原子彈持懷疑態度。根據前美國總統杜魯門的《回憶錄:決策之年》(Memoirs: Year of Decisions)一書,萊希當時表示,「這是我們做過的最愚蠢的事情。原子彈永遠不會爆炸,而我是以炸藥專家的身份發言的 」(That is the biggest fool thing we have ever done. The bomb will never go off, and I speak as an expert in explosives),但後來的事實證明他的觀點是錯誤的。
國發會在因應少子女化及其衍生之人口重要議題的對策上,僅提及以下兩段:
然而,這些空洞的口號能幫助台灣接軌AI產業嗎?AI基礎始於1940年代,當時可程式設計數位電腦的出現。艾倫·圖靈(Alan Turing)……等早期先驅為機器智慧奠定了理論基礎,提出了圖靈測試等概念來評估機器表現出智慧行為的能力。在1956年達特茅斯會議之後,麻省理工學院1959年成立人工智慧實驗室,隨後成為AI研究的中心樞紐。研究在1960年至2009年期間,發展起起伏伏。直到2010年,Transformer……等深度學習架構的技術,徹底改變自然語言處理和圖像識別。Google和OpenAI……等公司在開發AI應用程式方面亦取得重大進展,深度學習和神經網路取得了突破,迎來AI的重大變革時期。
AI並非一蹴可幾,而是堆疊了幾個世代後才得以躍上檯面,而台灣卻在這塊領域遠遠落後。這次國科會的報告,並非首次政府將AI具體納入政策,蔡英文政府在2017年7月召開了「智慧系統與晶片產業發展策略會議」,這是政府首次正式整合產官學界的意見,開始關注AI技術的潛力和應用。學術界自2017年前後才開始積極參與AI研究,許多大學和研究機構開始設立相關研究中心,並培養AI人才。2018年,蔡政府推出了「台灣AI行動計畫」,旨在推動AI技術的研發和應用,並促進產業轉型。該計畫於2021年結束,期間集中於創新體驗和軟硬體的協同發展。該計畫由科技部、經濟部、教育部推動,增設大學AI相關名額,建立AI創新研究中心,還強調要與國際大廠合作提供AI人才培訓,推動智慧應用認證機制。甚至要扶植百家AI新創企業,吸引國際旗艦企業設立研發中心,建立AI創新聚落,以及推動國際合作,提升台灣在全球智慧科技的影響力。
然而,當2022年底,ChatGPT正式發佈投入市場,台灣卻一個被國際關注的大型AI產品也沒有。行政院長卓榮泰在今年8月時表示,政府將在政策、法規、執行三方面做出努力,明年度科技預算大幅提升,其中在AI編列新台幣100億元。但攤開總預算案,這僅僅佔總預算的0.37%(台灣2024年度的中央政府總預算為2兆7,092億元新台幣)。而對岸的中共,正在這塊領域加大力度。
中共2015年由時任國務院總理李克強提出「中國製造2025」的十年計劃,該計畫將智能製造作為其主攻方向之一,這包括了生產過程的智能化、製造設備的智能化和產品的智能化。「中國製造2025」的智能製造涉及到從自動化升級到智能化的全周期生產,並強調資訊技術與製造技術的深度融合,如互聯網、物聯網、雲計算和大數據等。這些技術的應用直接支持了生產過程的自動化和智能化,從而實現了更高效和精準的生產控制。中共很清楚過去的「一胎化政策」,將導致在下一階段將面臨勞動力短缺的重大問題,因此勢必要在2025年攻克的重點項目。而根據10月15日刊出的《天下雜誌》809期的封面故事,似乎給台灣敲醒了警鐘。
2018年,美國川普政府公開點名「中國製造2025」是中共企圖與美競爭,並開始計劃制裁方案。美方不僅精準打擊關鍵產業通訊業者中興,更在拜登政府時期直接對中輾開科技戰,限制高端晶片流入中國。然而,一連串制裁卻逼使中國仿效蘇聯的計劃經濟,五年小週期計劃與十年大週期計劃,從中央到地方政府透過手中握有的財政資源補貼,加速「中國製造2025」達標。香港《南華早報》今年4月估算,該計畫約有86%已達成。《華爾街日報》今年3月則揭露,中共「79號文件」要求國有企業在2027年前,逼退外國軟體廠商,這意味著中國將使用「開源碼程式」自行研發屬於「中國特色」的各項軟體,快速實踐「去美化」。
2023年美、中、歐AI競爭力評比顯示,中國儘管在AI領域仍落後美國,在應用與資料上的評比卻已超越。《日本經濟新聞》引述澳洲智庫「澳洲戰略政策研究所(ASPI)」8月28日發布各國先進技術研究競爭力排行榜則顯示,在64項關鍵技術(包括人工智慧等可轉用於軍事的技術)中,中國在近九成(57項)技術上位居第一。
反觀國發會的兩次AI計畫,不是旨在推動AI技術的研發和應用,扶植百家AI新創企業,就是已經有多少位學者專家深耕AI基礎研究,培訓多少名AI應用人才,亦或是列舉一些在台灣社會根本沒多少人知道的、極小眾的AI軟體,自吹自擂,2024年即將進入尾聲,依然看不出台灣要在這個領域上,計畫走出什麼樣的道路?更別提對未來50年的產經結構與勞動力結構,因AI而大幅變動的整體因應計畫。
國發會的前身,是行政院經濟建設委員會(簡稱經建會),當年不僅負責整體經濟決策及規劃各項發展計劃,更主掌台灣經濟快速轉型的政策導引,協助完成十大建設,且維持物價穩定。如今,國發會更需前瞻性思考,替台灣在快速變遷的時代裡,提前預告可能的未來及應對方案,而不是僅提出冷冰冰的數據與空洞式的口號。