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理財

不只軟體工程師遭殃,白領大失業潮要來了?MIT最新報告:AI已能取代逾1成美國勞動力!

數位時代

更新於 2025年11月28日07:38 • 發布於 2025年11月28日04:50

重點一:MIT以Iceberg Index(冰山指數)模擬,AI已可取代美國11.7%勞動市場,涉及約1.2兆美元工資。

重點二:受影響職務不僅限科技業,HR、物流、財務、行政等白領職位風險升高,裁員潮可能只是開端。

麻省理工學院(MIT)與橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory)發布研究指出,人工智慧(AI)依據 Iceberg Index(冰山指數)對全美勞動力進行「數位分身」模擬,現階段已能取代美國勞動市場的 11.7%,對應約 1.2 兆美元(約新台幣 37.6 兆元)的「薪資曝險」。

Iceberg Index(冰山指數)以 O*NET(美國勞工部職能資料)的 923 職類與 32,000+ 技能為基底,對齊 13,000+ 企業級 AI 工具(如 Model Context Protocol、Zapier、OpenTools),建立技能層面的「可自動化」能力矩陣,再以工資與僱用比重加權,產出 0—100% 的暴露值。

簡單來說,就是用 AI 當前可勝任的技能來衡量:哪些職務的工作內容會被自動化,或由 AI 大幅增強,從而對這些職務所對應的「薪資總額」構成風險或位移的可能性。

研究團隊強調,這不是在精確預測何時、哪裡一定失業,而是用技能與任務的覆蓋度,估算目前可被 AI 觸及的薪資池有多大,作為政策與訓練資源配置的參考。

研究指出,若以冰山來比喻「AI對勞動力的衝擊」,目前可見的裁員潮只是「剛開始」。

工作不一定消失,但內容必將重新分配

研究將「冰山」拆解為可見與不可見兩層:上層的科技、運算與資訊工作相關裁員與職務轉換,只占總薪資曝險的 2.2%(約 2,110 億美元);而冰山之下的 1.2 兆美元曝險(平均暴露 11.7%)主要來自常被忽略的常規業務功能,包括 Human Resources(人力資源)、Logistics(物流)、Finance(財務)及 Office Administration(辦公室行政)。

相比之下,「冰山之下」的薪資曝險金額比「冰山之上」高達 5 倍。但,這代表什麼?

顧名思義,該研究把勞動市場比喻為一座冰山。媒體聚焦的「工程師被 AI 取代」只是冰山一角, 真正的大規模重塑將出現在文件處理、例行分析、後勤協調等白領支援功能,而且地理上並不侷限於沿海科技重鎮。

對勞工與企業來說,變化不只在工程師或資料科學家,而是大量重複、規範化、以文件與流程為核心的白領任務,會先被 AI 輔助或部分自動化。換言之,工作不一定消失,但內容會重新分配——例如把時間從填表、彙整、對帳,轉向判斷、溝通、監督與整合。

研究亦指出,AI 造成的薪資曝險並非僅限美國沿海科技重鎮;模擬結果顯示,所有 50 州均存在暴露職業,內陸與農村區域同樣受影響。

左圖(數位冰山指數)顏色越深,代表該州的行政、財務、文件處理這類白領工作,被AI自動化的可能性越高;右圖(自動化驚喜)在提醒「哪裡會被突然影響到」。像俄亥俄、密西根這些工業州,表面看起來科技採用不高,但實際上白領支援功能(行政、協調、財務)對AI很敏感,等採用擴散時,這些州會先感受到變化。

那這項研究可信嗎?

為了回測數據可信度,研究在兩個面向進行驗證:其一是「職涯流動相似檢查」,先用每個職業的「技能輪廓」判斷哪些職業相似——因為在正常情況下,彼此相似的職業之間,員工更常互相轉職。結果顯示,在「高度相似」那一群裡,有約 85% 的確在現實資料中常互相轉換。亦即,用技能來描述職業,確實反映了真實勞動市場的關係網。

其二是「州別採用相符檢查」,把「冰山表層指數」(目前主要在科技與軟體任務的暴露)與 Anthropic 的實際 AI 使用數據做州別分組比較。兩邊分到同一類(領先/中段/落後)的比例約為 69%。意思是:指數預測哪裡技術暴露高,與當地實際 AI 使用的強弱,大方向是對得上的,尤其在最領先與最落後的州更一致。

重點在於,這兩個驗證並非預言「會不會、何時裁員」,而是檢查「用技能衡量暴露」這套方法,是否貼近真實世界的職涯關係與使用版圖。結果顯示該方法具有合理可信度。

白領工作勢必大轉型

研究團隊指出,傳統指標(GDP、失業率)抓不到這波白領自動化;但用冰山指數可以找出哪些技能最容易被 AI 接手,作為決策地圖。

研究建議,美國各州政府應把資源往「水面下」挪——不只補貼工程師或資料中心,還要投資行政、財務、合規、醫療後勤等流程再造與工具導入,讓 AI 先做文書與例行分析,人力轉向判斷、溝通與監督。

但在砸下數十億預算搶救失業潮前,研究建議先跑「情境沙盒」,測試不同採用速度與方案,避免把錢花在已被技術淘汰的技能或錯的產業。

就業培訓的邏輯也應該徹底改變。在 AI 時代,訓練課程宜從「手做流程」改為「AI+人」的協作、監督與整合能力。

延伸閱讀:靠肥皂攻進半導體業!日本花王海外首座「精密洗淨中心」落腳新竹:為何清洗晶圓,是良率大魔王?

資料來源:CNBCPROJECT ICEBERG

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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