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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博弘雲端打造金融業專屬 AI 解決方案 賦能金融產業實現智慧轉型!
博弘雲端打造金融業專屬 AI 解決方案 賦能金融產業實現智慧轉型!

從流程再造、智能客服到科技防詐,AI 正在一步步改變台灣金融業的樣貌。根據金管會「金融業者及周邊單位應用人工智慧」調查結果,金融業者導入AI與生成式AI的比例已從29%提升至33%,顯示金融業對AI應用的需求正持續升溫,而AWS亞太(台北)區域的正式啟用,更將加速這股成長力道,讓AI躍升為金融創新的核心引擎,推動整個產業快速邁向新局。

在這股潮流下,博弘雲端作為台灣第一家與AWS簽署台北區域戰略合作協議(New Region Strategic Collaboration Agreement,SCA)的雲端解決方案專家,如何協助金融業快速導入創新AI應用,讓「智慧金融」能夠真正落地在各個金融場景中?

對此,博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理陳亭竹給出的答案很明確:關鍵在於從痛點出發,讓金融業能夠以更低的門檻達成數據上雲與導入AI應用的目標。

標準化 × 客製化,雙管齊下加速金融AI真正落地

陳亭竹進一步指出,金融業在推動雲端與AI應用時,普遍面臨合法合規、AI倫理風險、人才不足與組織變革等四大挑戰。對此,博弘雲端提供產業客製化AI解決方案,滿足金融業在AI與數據應用上的多元需求,進而加速AI應用落地。

「要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長孫正忠強調,因為每家金融業對上雲和AI應用的需求並不相同,甚至對AI 技術的要求與精準度都有不同期待。而標準化產品雖能快速導入,卻難以完全貼合每位客戶的營運場景與精細需求,唯有結合客製化服務,才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準,並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。

因此,博弘雲端推出產業客製化AI解決方案,建構在標準化解決方案的架構之上,進一步依照客戶需求進行微調。不僅能讓 AI 回答更加精確,也能更貼近終端客戶的實際需求,無論是篩選資料、優化決策,甚至提供行銷策略建議,都能展現更高的效益。

除了透過客製化服務滿足金融業者AI與數據應用上的多元需求,博弘雲端亦推出標準化產品驅動金融產業AI革新。從”AICOM”提供的新世代雲智能管理功能,賦能金融IT部門一站式管理雲端資源、即時掌握AI訓練資源運用狀態;到”LEMMA”提供的 AI企業知識代理,藉由LLM (大型語言模型) 摘要與整理重點、大幅減少人工查詢資料的時間,這些產品不僅加乘金融業者採用AI的效益,更成為推動產業升級的關鍵方程式。

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博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理 / 陳亭竹表示:要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。唯有結合客製化服務,才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準,並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。
圖/ 數位時代 拍攝

售前 × 數據雙團隊,一站式滿足數據處理和AI應用需求

金融產業的AI應用百百種,博弘雲端不只提供產業客製化解決方案,更透過技術團隊的深度參與來強化客製化程度。首先是售前技術團隊,該團隊整合公司多年服務大型客戶的經驗與專業人才,能在專案初期便與客戶進行需求訪談與技術交流,並據此繪製完整的系統架構圖,確保AI應用精準契合需求,大幅提升專案成功落地的機率。

其次是數據團隊,涵蓋數據工程師、數據分析師與數據科學家三種不同職能,能與售前技術團隊的需求分析與架構設計緊密銜接,一站式滿足金融業從數據處理到應用的完整需求。

博弘雲端台灣AWS事業處業務資深處長郭仁傑進一步說明二個團隊的具體運作模式。售前技術團隊在完成需求分析與架構圖後,數據工程師會協助金融業將地端資料搬遷到雲端資料倉儲,並確保數據的正規化與可用性;接著由數據分析師統整數據並建立戰情室、商業智慧分析等應用,幫助客戶快速掌握營運數據;最後由數據科學家根據實際應用情境選擇或開發適合的AI模型,實現提升營運效率或優化客戶體驗的目標。「經過概念驗證與專案的執行,金融業普遍能提升5倍以上的資料處理效率,運用AI提升10~50%不等的生產力」,郭仁傑強調。

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「要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長 / 孫正忠強調
圖/ 數位時代 拍攝

攜手 AWS 與生態系戰略夥伴,全面備戰金融業轉型需求

除了內部團隊的緊密協作,博弘雲端也積極深化與AWS和第三方夥伴的合作關係,加強解決方案的廣度與深度,確保能更全面回應金融業多樣化的需求。

「客戶至上一直是博弘雲端的企業文化,」陳亭竹表示,博弘雲端很早之前就洞察到金融業數位轉型的商機,加上AWS當時正如火如荼推進亞太(台北)區域的落地,因而與其展開台北區域戰略合作協議的討論,並於2025年7月正式簽訂,成為台灣第一家簽署該協議的AWS核心級諮詢夥伴。

「這是一份區域級的合作協議,必須要有足夠紮實的市場經驗和具代表性的客戶導入案例,才能獲得AWS的認可與信任,」陳亭竹強調,這份協議不僅代表AWS對博弘雲端實力的高度肯定,更意味著博弘雲端可以進一步放大服務能量,串聯更多生態圈夥伴,全面支援金融業的數位轉型。

由於金融業在上雲時,對資安防禦、效能監測、數據管理等面向,可能都有不同需求,博弘雲端自成立以來,便持續與不同領域的夥伴攜手合作,包括Palo Alto Networks、Databricks及MongoDB等國際級解決方案廠商,滿足金融業在上雲時的特殊需求。而隨著與AWS簽訂台北區域戰略合作協議,博弘雲端得以進一步擴大合作生態圈,為金融業打造更完整的雲端與AI解決方案,全力加速其上雲與創新進程。

專業技術建立信任,博弘雲端成金融業轉型首選夥伴

憑藉卓越的客製化服務能力、與AWS的緊密合作關係及多元的生態圈夥伴,讓博弘雲端在金融領域展現亮眼成果,不只在技術面持續採用創新科技賦能金融業成功轉型,更透過技術專業力獲得客戶高度信賴,某大型金融業客戶在數據上雲專案結束後,主動表示希望繼續合作。

郭仁傑說明,博弘雲端自3年前開始,即協助該客戶將地端數據逐步上雲,並導入Data Hub建立完善的資料治理(Data Governance)機制。隨著數據上雲後的效益逐步展現,不僅吸引同集團內其他子公司與海外據點相繼啟動數據上雲計劃,更將合作期間展延至7年,藉助博弘雲端的技術與服務能量,持續深化雲端與AI應用,推動整個集團的數位創新藍圖。

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郭仁傑說明,博弘雲端自3年前開始,即協助該客戶將地端數據逐步上雲,並導入Data Hub建立完善的資料治理(Data Governance)機制。
圖/ 數位時代 拍攝

目前除了金融業之外,博弘雲端在製造、零售和公部門也累積了豐富的雲端技術導入經驗。展望未來,博弘雲端除了持續與AWS維持緊密合作、不斷精進雲端技術能力外,更將全面強化在資安託管服務 (Managed Security Services Provider, MSSP) 與技術生態圈的戰略布局,並積極拓展東南亞市場,成為台灣雲端服務業進軍國際的領航者。不僅向海外輸出台灣的成功經驗,更將成為驅動東南亞地區數位轉型的關鍵力量。

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