當機器人接管一切:不只有勞工被取代,知識也是
當機器人接管一切:不只有勞工被取代,知識也是

本文摘自:《拯救資本主義》,聯經出版

我曾經提出我的預測。1991年,在我的《國家的作用》(The Work of Nations)一書中,我將所有現代的工作畫分成三大類,並預測每一大類將分別發生什麼事。我稱 第一類為「例行性的生產服務」(routine production services) ,這類工作是在二十世紀的大部分時間裡由美國資本主義的老兵從事的重複性任務——不斷重複在裝配線或辦公室裡完成。雖然這些工作通常被認為是傳統的藍領工作,但是其中也包括例行性的監督工作。我曾估計這類工作占美國所有工作機會的四分之一,但是我也預估當時占美國所有工作機會的三分之一的這類工作將穩定下降,並且被節省勞力的新科技及開發中國家拿遠較為低工資又急著想工作的勞工取代。我也假定美國剩下的例行性生產勞工的待遇將因同樣的原因下降。

我的預測沒錯。我發現到2014年,例行性生產工作構成美國所有工作的五分之一不到,同時其待遇中值(經過通膨調整)比20年前低15%。的確,所有能夠編碼寫成軟體的工作都已經或即將被取代。文件探勘(text-mining)程式即將取代許多法界工作;影像處理(image-processing)軟體將使實驗室技師成為不必要;租稅軟體也在取代會計師等等。

第二類我稱為「親自服務」(in-person services) 。這種工作必須由人親自提供,因為人的接觸是這種工作不可或缺的,包括零售勞工、旅館與餐廳勞工、房地產經紀人、空服員、物理治療師、保全人員,還有許多其他工作。在1990年,根據我的預估,此等勞工占美國所有雇員的30%,而且我預估其人數將會成長,不論是先進科技或在外國的勞工都不能取代。不過我也預測「親自服務」的待遇將下降,有兩個原因:第一,「親自服務」將與大量過去例行性的生產勞工競爭,因為後者現在只能在親自服務的產業找到工作。第二,這些勞工必須跟勞力節省機械——自動櫃員機、自動化洗車、自助式加油——競爭,甚至跟「個人電腦與電視螢幕相連」的系統競爭,金融交易、機票與旅館訂位、租車協定及類似的合約,都將在消費者家中與全球其他地方的電腦銀行執行。

同樣的,我的預測與結果差不遠。到2014年,親自服務的工作約占美國所有工作機會幾乎一半。此外,此等工作的待遇中值(在經過通膨調整後)低於1990年的水準。但是我沒預見先進科技入侵開始得那麼快,甚至連親自服務的工作都不放過。到2014年,亞馬遜忙著著手如何在其倉庫消除人力,甚至正在規畫未來透過空中無人機進行交貨。Google的電腦自行駕駛車(self-driving car)將對約450萬名計程車、公車、卡車司機及清潔工的工作機會造成威脅。

第三類的工作我命名為「符號分析的服務」(symbolic-analytic services) 。我將任何解決問題、找出問題、策略思考都包括在符號——數據、文字、口語跟視覺表現——的操作。這類工作涵蓋工程師、投資銀行家、律師、管理顧問、系統分析師、廣告與行銷專業人員,以及所有創作領域的專業人士。其中大多數為經過良好教育的專業人士,通常以團隊方式一起工作或是盯著電腦螢幕。這類工作的本質是重組抽象的符號,使用的是各種分析與創造性的工具——數學演算式、法律論據、金融伎倆、科學原理、心理洞察,以及其他解決概念難題的技巧。此等操作更準確與更快完成任務,或更能娛樂、逗趣、提供新知、吸引住人的心靈。

我在1990年預估,符號分析師占所有美國員工的20%,而且預期其比重還會持續成長,他們的所得也會成長,因為對這批人的需求將持續超過能做這類工作的人的供給。符號分析的工作機會與另外兩類工作之間的這種擴大區隔,根據我的預測,將會成為驅動貧富不均的主要力量。但是我並沒預期到有多快就會發生、這種區隔將變得多大,或是貧富不均和經濟的不安全感會產生多大的負面影響。

我也未能預期到數位科技與龐大網路效應的結合,能將員工人數對顧客人數的比率降到非常低的水準。當風行一時的照片分享網站Instagram於2012年以十億美元左右賣給Facebook時,該公司只有13名員工,而顧客有3千萬名。

這個比率持續下降,當Facebook於2014年初以190億美元買下WhatsApp,WhatsApp共有55名員工(包括兩位年輕的創辦人),一共服務4億5千萬名顧客。數位化不需要許多勞工。將一個新點子向數以億計的人推銷,可能不需要很多勞工就能生產或分銷。

仔細想想在1964年美國最有價值的四家公司,平均市值為1千8百億美元(按2011年美元計),平均雇用43萬名員工。47年後,最大的美國公司價值約相當於前者的雙倍,但能以不到四分之一的員工人數完成他們的工作。

我們面臨的不僅是取代勞工的科技,而且也是取代知識的科技。結合先進傳感器(advanced sensor)、語音辨識、人工智慧、大數據、文件探勘,模式辨識演算法正在催生具有智慧的機器人,能快速學習人類行為,甚至還能彼此學習。

如果目前的趨勢持續下去,還有很多符號分析師將會遭到取代。美國最大的兩個專業人士密集的產業——醫療保健與教育——遭到影響的情況將會特別嚴重,因為抑制成本的壓力與日俱增,且專業機器的可用性持續增加。我們正瀕臨行動式健康應用器材的風潮,例如各種軟體程式,它們具備與醫療技師運作昂貴醫療儀器相同的功能,以及能告訴你身體有任何狀況與如何處理。中小學與大學同樣會圍繞在智慧機器四周進行改組。許多教師與大學教授即將被一種軟體——所謂的磨課師(MOOCs)(大規模開放線上課程)和線上互動式教科書——取代,難逃被取代的命運。

當愈來愈多的工作是由愈來愈少的人來完成時,利潤將會流向更少的一群高階主管與擁有人兼發明人,使得其他人擁有愈來愈少的錢來購買生產出來的東西,因為我們不是失業就是做低薪的工作。

根本的問題不在於工作機會的數目,而是所得與財富的分配。那些創造或投資創意大為成功的人正賺取前所未有的金額與報酬。WhatsApp的年輕創辦人之一的執行長柯姆(Jan Koum)在Facebook買下他的公司時,持有公司股份的45%,價值68億美元。共同創辦人艾克頓(Brian Acton)的20%股份得到30億美元。每位早期的員工據稱都有1%股份,每位分到1億6千萬美元。

如果目前的這種趨勢持續下去,擁有超大成功創意的人將會賺更多。如我所強調的,推論是這批人將會獲得無與倫比的政治影響力。但是社會上大多數人分不到這種經濟報酬,其政治力量就會消失。大多數人將會看到新科技催生的各種令人眼花撩亂的產品與服務,但是買不起這些東西,因為新科技將會取代他們的工作以及壓低他們的待遇。

我在近25年前做出這種預測時,我預料現代科技將會持續增加對教育程度較高勞工的需求,同時降低對教育程度較低勞工的需求。所以我假定對損失工作機會與工資下降的補救是讓人們獲得更多更好的教育,特別是能獲得高等教育。我只對了一部分。那些有大學文憑的人比沒有大學文憑的人表現得好上許多。在2013年,美國有四年大學文憑的人每小時賺的錢比沒有大學文憑的人多98%。這個差距比先前五年時大學畢業生比沒念大學的人多賺89%的差距大,也比1980年代初期64%的差距更大。

不過我認為大學畢業生的工資將會穩定提高與獲得經濟大餅中較大的一塊是錯誤的。事實上,在美國對受過良好教育勞工的需求大約於2000年到達最高點之後,接著就逐步下降。我曾經指出,自2000年起絕大多數的大學畢業生的所得增加的很少或完全沒增加。即使是所得最高的前10%大學畢業生,在2000到2013年之間累積所得也只上升4.4%。同期內,大學畢業生入門工資實際上是下降的(女性下降8.1%,男性下降6.7%)。用另一種方式說明,大學畢業雖然已經成為加入中產階級的前提,但是一旦加入以後,並不能確保會占有優勢。

要扭轉由於遭到內置於市場規則而向上的預先分配、將大資金逐出政治圈、重新塑造公司,以及改善教育品質與教育的普及,這些都將有幫助。反制力量的目標不能僅只有這些。這些改變的本身不會轉變科技進步對我們影響的方向。但同時我曾經說明過,如果收入與利潤壓倒性的流向非常少數的一群人,任何這種經濟、社會的生產體系是不可能永續下去的。那麼,答案為何?

有些人呼籲對這些少數贏家的所得與財富進行課稅,然後將稅收重分配給其他所有人。反制力量提高邊際所得稅率是可能的。畢竟在二次大戰後30年中,當時大公司與華爾街的力量受到有效的反制,最高的邊際稅率(marginal income-tax rate)從未低於70%,有效稅率(包括所有扣除額與租稅扣抵)從未低於50%。但是如果目前的趨勢持續下去,要在40到50年達成普遍分享的繁榮,直接重分配的規模必須超過這個幅度。當幾乎所有東西都能透過取代知識的科技做成,而且這些科技是由少數一些人所持有,即使是皮凱提提議對全球財富課稅恐怕都還不足。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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