圖片來源：unsplash 文/邱慧菁 天下文化編輯部副總監
人工智慧將在就業市場造成什麼樣的改變，進而影響身為勞動階級的我們？如果我們能夠找出透過自動化創造富裕，同時又不會讓人們失去收入和使命的辦法，就有機會創造輕鬆寫意的美好未來，帶給每個人夢想中前所未有的富裕。
麻省理工學院物理學教授馬克斯‧鐵馬克(Max Tegmark)在他的暢銷著作《Life 3.0》中，針對人類在AI時代的就業機會和薪資待遇提出討論，並且引述他的MIT同事、經濟學家艾瑞克‧布林優夫森(Erik Brynjolfsson)的看法。
共同打造數位雅典城，讓AI協助我們
古代的雅典公民之所以能享有民主、藝術和遊樂的安逸生活，主要因素不外乎是有一群奴隸代為從事勞動工作，所以我們為什麼不用具備人工智慧的機器人取代古代的奴隸，建立人人都能樂在其中的數位烏托邦？布林優夫森認為，以人工智慧推動經濟發展，不但能夠消除工作壓力和苦差事，也能如我們現在所願，生產出各式各樣豐富的產品，更可以超乎現在消費者的想像，提供各種奇妙的新產品與新服務。
只要從現在起，人人的薪資待遇都能逐年成長，將來就能走進布林優夫森描述的數位雅典城，讓每個人的工作量愈來愈少，生活水準愈來愈高，過著充裕休閒的生活。美國自二戰後一直到1970年代，就是循這樣的模式發展：雖然收入分配有所不均，但經濟大餅維持一路成長，幾乎讓所有人都得到更多好處。
但布林優夫森等人開始注意到，自1970年代以後，事情發展有些不一樣了：經濟規模雖然還是維持成長趨勢，平均收入也跟著水漲船高，但過去四十多年來成長的果實，卻都流入最富有的一群人手中，甚至幾乎只進入最富有1%的人的口袋裡，後頭90%的人卻發現自己的收入止步不前。如果把觀察指標從收入換成財富，分配不均惡化的情況會益發明顯：美國90%家庭在2012年的淨資產是8萬5,000美元，最富有1%家庭的淨資產即便經過通貨膨脹，在這段期間的成長仍舊超過了一倍，達到1,400萬美元。
以全球角度來看，分配不均的差距更是極端。2013年全球排名後半段所有人(總共超過36億人)的整體財富，剛好跟全球前八名首富的財富旗鼓相當。政治立場傾向左派的人認為，全球化再加上對富人有利的減稅政策，是造成分配惡化的主因，而布林優夫森和他的同僚安德魯‧麥克費(Andrew McAfee)則認為真正的成因是另外一回事：科技發展。
針對數位科技對分配不均的影響，麥克費和布林優夫森提出三種不同的分析角度。首先，科技發展使傳統工作由需要更高度技能的工作取代，因而凸顯教育的重要性：自1970年代中葉開始，順利畢業取得文憑的勞工薪資待遇提升了25%，而中學輟學的勞工平均而言，則少了30%的薪資待遇。
其次，他們認為自2000年開始，企業營利以前所未見的比率流向企業主，而不是往勞動階級移動。現在，不論是書本、電影還是稅務試算表都已經數位化，往世界各地多賣幾份商品所增加的成本趨近於零，而且還不用額外增聘員工。這個趨勢自然會讓投資人、而不是員工取得大多數收益，也能解釋為什麼底特律三大公司(通用汽車、福特汽車和克萊斯勒)，2014年的合併營收幾乎和矽谷三大公司(Google、蘋果和臉書)不相上下，但後者的員工人數不但只有前者的九分之一，在股市的價值更是前者的三十倍以上。
第三，布林優夫森等人認為，超級巨星比一般民眾更容易享有數位經濟的好處。《哈利波特》的作者J.K.羅琳(J.K. Rowling)成為有史以來第一位晉升為億萬富翁的作家，她比莎士比亞更有錢的祕訣在於，她的故事內容可以用極低的成本轉換成文字、電影和遊戲等各種不同形式供世人傳頌。但全球父母如果建議孩子以成為下一個J.K.羅琳為目標的話，大概沒有哪個孩子會認真當成可行的職涯策略。
三個問題，找到不容易被取代的好工作
那麼，我們到底能給孩子什麼樣的職涯建議？鼓勵孩子朝目前機器還不擅長的領域發展，以免在不久的將來淪為自動化作業的犧牲品。如果要預測各種工作大概多久以後會由機器取代，不妨先參考下列三個有用問題，再決定將來要就讀哪些科系，進入什麼領域就業：
1.這個領域需要運用社交手腕和他人互動嗎？
2.這個領域需要運用創意，提出巧妙的解決方案嗎？
3.這個領域需要在無法預測的環境下工作嗎？
當你愈能用肯定的方式回答，選到好工作的機率就愈大。相較之下，在可預期的環境下，重複執行高度結構化的動作，這種工作型態在自動化的影響下就岌岌可危了。電腦和工業機器人早就已經接手簡單到不行的工作，隨著科技持續演化，受取代的工作只會愈來愈多，諸如電話行銷、倉儲管理、櫃台職員、列車司機、麵包師傅和廚房助手都算在內。
接下來，開卡車、巴士、計程車的司機，甚至就連Uber和Lyft的駕駛，都可能是下一波被取代的對象。另外，還有很多職業項目，比方說律師助理、徵信業者、放款業務、記帳人員和稅務會計等，雖然不至於列入全面取代的危險名單，但是大多數工作內容還是能被納入自動化的作業流程中，使得人力需求大幅減少。
(本文原載於經濟部人才快訊，2018年8月號)
