AI搶了你飯碗,卻助攻實現「不勞而獲」的未來?
AI搶了你飯碗,卻助攻實現「不勞而獲」的未來?

本文摘自《2030年僱用大崩壞:AI人工智慧讓你失去工作,還是不用工作?》,大牌出版

我認為在純粹機械化經濟,最能夠保障勞工所得來源的制度是「基本收入」。「基本收入」(Basic Income,以下簡稱BI)指的是,無收入水準限制,所有人都無條件給付最低限度生活費的制度。此外,其特徵是以個人為單位進行給付,而不是以家庭為單位。例如,不分男女老少,每個月都給付全體國民7萬日圓。把BI看成是「小孩津貼+大人津貼」,也就是「全民津貼」,應該比較好理解。

而現代版的BI則是源於加拿大的思想家道格拉斯(Clifford Hugh Douglas)提出的「國民股利」(分配公共利益),以及美國經濟學家暨諾貝爾得主傅利曼(Milton Friedman)提倡的「負所得稅」,即政府透過稅收制度,補助低收入者。

荷蘭、芬蘭展開社福實驗

BI是一種社會保障制度,但也有「國民股利」的含意。例如,伊朗跟阿拉斯加等地,政府將開採石油的獲利分配給國民或當地居民,這也是BI的其中一個類型。

也就是說,BI除了具有「社會保障制度」的面向之外,還有「國民股利」的面向。道格拉斯的提案比較接近後者。

主要的已開發國家當中,還沒有任何一個國家,採取能夠保障最低生活水準的BI制度。美國在1968年,從左派的杜賓(James Tobin)和高伯瑞(John Kenneth Galbraith),到右派的傅利曼和海耶克等,超過1千2百位的經濟學家,公開要求政府推行BI政策。

由此可知,不分意識型態,只要是有邏輯地分析經濟問題的人,任誰都能夠理解BI的效益。尼克森總統接受了建言,嘗試推動《家庭扶助方案》,但因反對聲浪大,最後只好作罷。

在那之後,BI成為歐美熱烈討論的議題,而今年熱議的程度,幾乎可以將2016年稱為「基本收入元年」。荷蘭於2016年1月起,於烏特勒支等幾個都市實施基本收入政策,進行社會實驗。瑞士於2016年6月,針對是否推行BI進行了公投,可惜投票結果是反對。芬蘭政府則開始著手進行BI的大規模社會實驗,美國也有相關的社會實驗計畫。

雖然跟歐美相比晚了些,從2008年左右,BI在日本也逐漸受到大眾矚目。一開始主要是人文學者從思想理論的角度討論BI,而現今有越來越多的經濟學者開始主張,BI是比生活補助金更有效率的制度。

我也認為BI是相當好的社會保障制度,無論未來AI技術發達與否,都應該儘早推行。

政府財源根本不是問題

接下來讓我們思考BI財源的問題。在推行新政策之際,經常會討論財源從何而來,但我認為那是愚蠢的問題。有人會說「政府財源有限」,但財源根本沒有限制,因為只要加稅就可以解決了(透過發行公債來彌補財政赤字,在經濟蕭條時反而更加有效)。如果是可以提升全體國民生活品質的政策,即便是加稅,也應該實行。

當然,那個時候也必須考量加稅對國民生活帶來的影響。但BI是相當有效的社會保障制度,即便加稅可能對國民帶來負擔,若可以因此提升國民生活品質的話,沒有理由不實施。

BI制度的效果能否持續,相關討論都圍繞在通貨膨脹的問題上。當BI的給付額增加,不工作的人可能就會增加。如此一來,國家的生產活動就會降低,總供給量下降。當總供給量減少,低於總需求量時,就會發生通貨膨脹。

此外,當給付額提高,消費需求就可能會增加。當總需求量增加,但總供給量卻不足時,也會發生通貨膨脹。

雖然不時可見「BI會降低國民工作意願」或是「會引發惡性通貨膨脹」等批評,但是否真的會落得如此下場,則跟給付金額息息相關。如果只是每月給付1萬日圓左右的金額,應該不太可能造成尼特族顯著增加,或是發生嚴重通貨膨脹的現象。但如果給付金額高達每月40萬日圓的話,發生嚴重通貨膨脹的可能性就會相當高。

總而言之,BI的給付金額,必須設定在不會引發嚴重通貨膨脹的水準。一般而言,適當的通貨膨脹率大約是2到3%。我推估,若每月給付7萬日圓左右,應該可以控制住通貨膨脹率,不至於引發惡性通貨膨脹。

儘管如此,本書假設每人每月給付7萬日圓不會引發嚴重通貨膨脹,據以討論BI財政方面的問題。在那樣的給付額條件下,全體國民的總給付額大約是一年100兆日圓。我們假設政府從所得稅跟消費稅等稅收來填補不足的預算。

有人可能會認為增加一百兆日圓的稅收,對國民施加的負擔似乎太過沉重,應該做不到吧。不要太早放棄,這邊應該要注意的,不只是加稅額,還有加稅額跟給付額的差額。若「給付額減加稅額」差額為正,是為純受益,若差額為負,則為純負擔,每個人的差額皆不同。理論上,全體國民的差額加減下來應該為零。也就是說,對全體國民而言,既沒有損失也沒有獲利。

但假如越有錢的人加稅額越高的話,富裕階層會產生損失,窮困階層會獲益。而中產階級的人則正負相抵為零,繳的稅金成了給付金回到自己的口袋,就跟回力鏢一樣會回到自己的身邊。

如果是這樣的話,各位可能會覺得,像生活補助金一樣,單純地實施所得重分配,讓有錢人多繳稅,然後把錢補助給窮人不就好了,沒必要如此大費周章吧。然而,實際上,實施生活補助金的成本比BI高。為什麼呢?

生活輔助金才更耗費成本

首先,為給付每人每月7萬日圓所需的100兆日圓,並非實質上的成本。因為錢再怎麼用也不會用罄。我們使用的錢,會成為他人的所有物。因此,國家使用的錢,也會成為某人的所有物。錢不會憑空從世上消失。這個時候,全體國民繳納的100兆日圓稅金,會回到全體國民的手上。

請注意,不要把國家當成是個人或個別企業。雖然個人拿出錢消費後,那筆錢會從那個人身上消失,但並不會從國家中消失。未能了解這點的話,便無法理解為何BI是如此有效率的方法。

反而是像生活補助金這種所得重分配的制度,因實施過程中需要審核補助對象,因此耗費行政成本,這才是實質上的成本。如前面所提,在審核補助對象時所發生的成本不容小覷。

對國家經濟而言,實質成本並非給付的金額,而是背後的人事成本。只是,實施BI時也會發生行政成本。因此問題在於,實行給付程序要多少行政手續,需要花費多少人事成本。

然而,如果是採取固定每月匯款到全體國民銀行帳戶的方式,運作成本幾乎為零。因此,只要利用日本自2016年1月起開始實施的個人編號制度,只要聯結個人銀行戶頭與個人編號,就可以為BI建構出低成本的政策實施環境。

關鍵字: #人工智慧
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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