羅世宏專欄》AI讓工作沒有消失，只是轉型？
每當大規模裁員的新聞傳出，科技巨頭的公關部門總會有番安撫人心的說詞。Block（旗下擁有 Square 與 Cash App）在今年宣布裁減約四成員工時，執行長傑克・多西（Jack Dorsey）的說辭是：AI 讓精簡的團隊能發揮更大的綜效。Coinbase 裁員 14％ 時，執行長布萊恩・阿姆斯壯（Brian Armstrong）宣稱，工程師導入 AI 後，「幾天內就能完成過去團隊需耗時數週的工作」。Cloudflare 則對外表示，公司營運模式已因 AI 產生「根本性的變革」，過去三個月內 AI 的使用量暴增 600％。
這些說法有著一致的邏輯：AI 是效率工具，裁員是結構調整，而那些離職的員工，是被「提升生產力」的必然副作用所消化，而非被技術取代。
美國 CNN 在 5 月 10 日的一篇報導，正好為這套企業修辭提供學術包裝。報導引述麥肯錫資深合夥人亞力克西斯・克里科維奇（Alexis Krivkovich）的研究，指出 AI 技術在理論上能將 57％ 的工作活動自動化，但由於這些活動分散在各個職位中，消失的是「部分任務」而非「整個職位」。Incedo 共同創辦人尼廷・賽斯（Nitin Seth）補充道，你無法將「四個人各四分之一的工作」隨意拼湊成一個完整的新職缺，因此「人」依然不可或缺。普華永道（PwC）美國 AI 負責人丹・普里斯特（Dan Priest）也出面背書，稱目前尚未看到各大企業出現真正的「AI 裁員潮」。
這番說詞聽來確實寬慰人心。問題在於，令人心安的論述，往往並不準確。
麥肯錫提出的 57％，本質上是一項「技術可行性評估」，衡量的是哪些工作環節在技術上可被自動化。事實上，57％ 這個說法與麥肯錫早期的研究並不完全吻合。2017 年，麥肯錫全球研究院（MGI）曾預估，到 2030 年全球將有 3 億至 8 億個工作崗位受到自動化衝擊。那份報告在政治上過於刺眼，隨後在各種「專家解讀」中被不斷稀釋。如今，57％ 出現在媒體報導中的作用類似：它精確的數字感營造出一種「問題已被計算、被掌握」的假象，藉此消弭社會恐慌。
但這套數字遊戲從未告訴你的是：當一個職位有 57％ 的內容被自動化後，該職位的薪資議價能力是否會面臨崩跌？工會談判的籌碼還剩多少？當雇主以「AI 提升生產力」為由縮減人力時，他們規避了多少法律與社會責任？
耶魯預算實驗室（Yale Budget Lab）今年二月的分析指出，儘管目前的總體經濟數據尚未出現「AI 誘發的大規模失業」，但該報告也承認，現有的統計工具無法捕捉到 AI 對就業品質、工時結構以及勞工議價能力的實質衝擊。數據測不到，不代表衝擊不存在，更不代表衝擊不重要。
根據另一項研究數據，今年截至目前，已有超過 4.9 萬件裁員被歸因於 AI 相關因素。CNN 的報導將此描述為「相對於整體裁員規模仍屬少數」，但這種比較基準本身就存有邏輯謬誤：整體裁員受景氣、利率與產業循環等多重因素交織影響，以此稀釋 AI 的影響，顯得有欠嚴謹。
更核心的問題在於：當企業宣稱裁員是為了「AI 提升效率」，這是在描述現實，還是在製造正當性？《哈佛商業評論》（HBR）今年一月的文章即直言不諱：許多公司是根據 AI 的「潛力」而非「實際表現」來決定裁員。也就是說，效率提升尚未兌現，裁員早已先行。「AI 讓我們做得更好」在多數情況下，不過是「我們要裁員」的科技糖衣。
微軟的研究亦顯示，多數企業尚未建立起一套符合「人機協作」模式的績效與獎酬制度，管理層仍在摸索新技能的定義。這揭露了這波 AI 轉型的真實節奏：先裁員，再想辦法。 企業一邊以 AI 為名進行人力重組，一邊連如何與 AI 協作的架構都還沒搭好。
Anthropic 的鮑里斯・切爾尼（Boris Cherny）在報導中預測，軟體工程師（Software Engineer）的職稱將轉向「建造者」（Builder），強調核心將從寫程式碼轉向系統設計。聽起來，這像是職業升級，但實際上是「升級」或「被取代」，界線其實異常模糊。
Anthropic 近期推出的財務領域 AI 代理（AI Agent）就是最好的例子。這類代理能協助完成投資簡報、信用評估備忘錄等金融文件。這類工作絕非單純的「資料輸入、報表輸出」，而是需要理解市場脈絡、分析信用風險邏輯並洞察客戶意圖的知識判斷力。當 AI 開始介入這類判斷流程，「人在迴路中」（Human in the loop）這句口號，聽起來就愈來愈像是自我安慰的咒語。
金士頓門（Kingsley Gate）的烏梅什・拉馬克里希南（Umesh Ramakrishnan）指出，AI 對工作的影響是「從基礎任務開始，然後一路向上攀升」，且目前看不出終點在哪裡。這是中極少數不具備安撫功能的真話，也因此最值得我們嚴肅看待。
麥肯錫的57％、「工作並非消失只是轉型」的主流敘事，以及企業在裁員稿中對 AI 的策略性援引，共同構建了一套精密的社會焦慮管理體系。這套語言試圖將結構性的權力不平等問題，轉化為個人的適應問題。它告訴你：去學新技能、去跟上時代、去做那個「會用 AI 的人」。然而，勞工的議價能力、勞動法律的保護，以及「判斷力」究竟該保留在誰的手裡呢？