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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健身產業下一個 20 年靠「數據力」:健身工廠攜手 Teradata、擎昊科技,打造智慧經營新典範
健身產業下一個 20 年靠「數據力」:健身工廠攜手 Teradata、擎昊科技,打造智慧經營新典範

在健身產業競爭日益激烈的今天,品牌之間的差距,早已不再取決於場館規模、器材數量或課程內容,而是誰能更貼近會員需求、誰能運用數據看懂會員的一舉一動,打造更精準、更個人化的服務體驗。

對於這一點,台灣第一家掛牌上市、旗下擁有健身工廠等知名品牌的連鎖運動健身龍頭 —— 柏文健康事業,有著比同業更深刻的體悟。過去 20 年,柏文以「持續創新、重視會員需求」為核心,在台灣健身市場站穩腳步。而面對產業全面走向數位化的新競局,柏文選擇攜手 Teradata 與擎昊科技建置企業數據中台,打破內部數據孤島,將分散在各系統的資訊整合為可以被運用的營運智慧。這不只是一次技術升級,更是從「經驗驅動」邁向「數據驅動」的戰略轉型,為柏文在下一個 20 年持續領跑市場注入關鍵動能。

柏文描繪 20 年健身版圖的 2 大關鍵

自 2006 年在高雄成立第一間健身中心「Fitness Factory 健身工廠」以來,柏文的營運規模就穩步成長,如今健身工廠全台已有 83 間分店、會員數逼近 40 萬大關,躍居台灣前二大健身品牌。柏文健康事業董事長陳尚義認為,深耕在地、持續創新,是柏文能在競爭激烈的市場中持續成長的兩大關鍵動能。

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柏文健康事業董事長陳尚義認為,深耕在地、持續創新,是柏文能在競爭激烈的市場中持續成長的兩大關鍵動能。
圖/ 數位時代

第一是深耕在地、理解使用者的真正需求。柏文非常重視會員體驗,在規劃任何服務與課程時,都從在地使用者的實際需求出發。以團課為例,多數健身場館選擇向國外購買課程授權,健身工廠卻決定推出自有團課品牌 FORCE,由專業團隊設計課程且每季推出不同主題,「雖然成本較高、也比較花時間,卻可以確保課程內容更符合台灣人的體能特性與運動需求,」陳尚義認為,這種重視在地需求的思維,正是柏文與會員建立深度連結的關鍵。

第二是持續創新產品與服務。近年來,柏文以「運動休閒」為核心,不斷推出新的品牌與服務。在場館端,成立各具特色的主題運動場館,例如以彈跳床為主的 Crazy Jump 肖跳、射擊對戰遊戲場 KILL ZONE、保齡球館「滾吧 LET'S ROLL」及 Sklub 運動俱樂部。其中,Sklub 青海店為高雄鼓山區首座全齡運動場館,設有室內頂級羽球場、桌球場、國際級楓木籃球場與多樣化運動課程,而 2025 年 11 月開幕的桃園桃鶯店,更是桃園愛好羽毛球人士的首選。

在服務端,則延伸出協助運動後修復的 SPA 個人工房、運動按摩 Buddy Body 等服務。此外,柏文亦與營養師合作推出營養管理與線上課程,近期更籌備成立電商平台,方便會員與非會員選購運動健康相關商品,逐步擴大「運動 x 生活」的服務版圖。

數位化升級:從服務體驗到營運管理全面轉型

伴隨營運規模的不斷成長,柏文也開始導入各種數位工具,以提升會員服務品質與營運管理效率。舉例來說,會員入場的身份辨識機制,已經從早期的刷條碼會員卡,升級到現在的人臉辨識直接進場。又如,在內部營運流程上,從會員管理、財務到行銷活動等,亦全面透過系統來優化作業效率。

這些數位系統累積的大量數據,成為陳尚義日常決策的重要依據。陳尚義分享,自己經常拿起手機查看當日總營收、來店會員數等營運指標,也會比較各場館的營收與來客數變化。一旦發現某館的數據與預期或平常趨勢不符,便會立即請相關人員說明情況,確認異常原因。

「透過數據定位問題,再及時進行分析與改善,才能確保營運狀況維持在最佳狀態。」陳尚義說,更重要的是,這些數據也成為柏文持續創新的基礎,透過數據掌握會員的行為模式和滿意度,如:會員的運動頻率、續約率等,可以作為發展新產品或新服務的決策依據,使其更貼近會員需求。

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柏文健康事業董事長陳尚義指出,透過數據定位問題,再及時進行分析與改善,才能確保營運狀況維持在最佳狀態。
圖/ 數位時代

導入 Teradata 數據中台,柏文邁向即時決策的關鍵一步

然而,隨著數據應用越來越深,現有系統的限制也逐漸浮上檯面。首先,數據散落在 POS、CRM、ERP 等不同系統,無法有效整合,導致使用者必須在眾多介面間來回切換,相當不方便,也容易影響決策的準確性。其次,系統效能不足,在查詢與分析大量數據時,往往要等候一段時間,導致營運報表無法即時產出,管理層難以掌握最新狀況。第三,報表製作流程高度依賴人工作業,需從多個系統匯出資料再自行整合,不僅耗時費力,也容易出現錯誤。

為克服上述挑戰,柏文決定導入 Teradata AIDW 數據平台,將會員資料、IoT 健身設備、POS 交易資料等數據,全面整合至單一資料庫,徹底解決數據孤島的問題。由於 Teradata AIDW 採用 MPP 架構,可以大幅提升資料整理、分析與查詢效能,再搭配帆軟的報表與視覺化工具,使用者可透過儀表板、動態報表或 API 快速掌握分析結果,讓決策過程更即時、更精準。

柏文資訊長黃靜雯表示,選擇 Teradata 的關鍵原因在於其成熟度與穩定性。「Teradata 的效能非常強大,平行運算能力是經過市場驗證的,而且系統本身具備備援機制,不必擔心單一設備故障的風險。」這讓柏文後續能夠更安心地推動大規模的數據與 AI 應用。

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Teradata 的數據顧問不僅具備扎實的技術能力,更累積了豐富的產業經驗,為柏文的數據應用帶來更多啟發與想像空間。(由左至右)柏文健康事業資訊長黃靜雯、柏文健康事業董事長陳尚義和Teradata台灣總經理陳盈竹。
圖/ 數位時代

除了 AIDW 數據平台,Teradata 亦透過數據整理師服務,協助柏文將不同系統、不同格式的資料進行標準化與模型化,為其推動跨系統的數據整合與應用帶來很大的幫助。黃靜雯補充指出,Teradata 的顧問團隊不僅具備扎實的技術能力,更累積了豐富的產業經驗,能從業務視角提出建議,為柏文的數據應用帶來更多啟發與想像空間。

Teradata 台灣總經理陳盈竹則認為,柏文作為健身產業的龍頭,願意率先導入數據中台並積極擁抱 AI 應用,是極具前瞻性的決策。「面對AI浪潮的快速迭代,我認為柏文做了關鍵決策,透過前期約 6 至 10 個月的時間完善數據建設,作為支撐AI發展的核心競爭力!」陳盈竹強調。

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Teradata台灣總經理陳盈竹則認為,柏文作為健身產業的龍頭,願意率先導入數據中台並積極擁抱 AI 應用,是極具前瞻性的決策。
圖/ 數位時代

數據建設就像是城市的下水道工程,是 AI 應用的發展基礎,而作為 Teradata 原廠授權總代理的擎昊科技,則在這座下水道工程中扮演關鍵角色,負責伺服器運算、儲存架構與網路環境建置等任務,「我們結合 Teradata 的技術與自身的整合能力,為柏文打造更穩定的 IT 基礎建設,確保後續的數據分析能在最可靠的環境中運行。」擎昊科技資深協理杜錦祥說。

陳尚義表示,過去許多決策仰賴現場觀察或管理直覺,但未必能量化決策背後的成本與效益;未來希望透過完善的數據中台,不僅能掌握營運脈動,也能將那些過去難以量化的隱形成本具體呈現,進一步評估每項投入是否帶來實質價值。「以數據與人工智慧取代經驗判斷,將會是柏文邁向下一個 20 年的關鍵競爭力。」陳尚義強調。

圖/ 擎昊科技
圖/ Teradata
圖/ 柏文健康事業

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