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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AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速招募、治理 AI 團隊?
AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速招募、治理 AI 團隊?

隨著微軟、Google、AWS 等巨頭紛紛喊出「AI Agent將接管工作流程」,企業營運已正式宣告進入 AI 代理人時代。在可預見的未來,真人員工將與大量 AI Agent 協同工作,而企業也將面臨新的挑戰—如何規模化部署與管理這些 AI Agent。

對企業來說,打造一隻 AI Agent 並不難,但當企業需求的是數十、甚至數百隻 Agent 時,該如何快速招募、有效管理,並確保每位 AI 員工都遵循企業的權限規範與治理機制,成了普遍的落地痛點。對此,SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍認為,解方就在於一套兼顧開發效率與治理能力的平台。

從招募一位 AI 員工,到管理一支 AI 團隊

陳子龍觀察,市面上的 AI Agent 開發工具多半要自行寫程式、設計工作流程或串接 API,且缺乏權限管理、流程控管與稽核追蹤等治理機制,導致企業無法大規模部署。

也因此,SUPER 8 Studio 推出能建立企業 AI 員工團隊的平台 – ORRA,使用者不需撰寫程式,只要以自然語言描述需求,例如:我需要一個每天整理競品動態、9 點前發到通訊軟體的 AI 員工,或依照 ORRA 平台引導回答三個問題,也就是 AI 員工的權責範圍、日常工作內容及角色定義,ORRA 就會生成一個已經設定好角色、權限與工作流程的 AI 員工,並於半小時內完成調校與部署,且每位 AI 員工都能在相同的治理框架下運作。

換句話說,ORRA 不是 Agent 開發工具,而是建立企業 AI 團隊的平台。企業需要什麼樣的 AI 人才,ORRA 就能快速打造符合需求的 AI 員工。

#2 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
SUPER 8 Studio 推出能建立企業 AI 員工團隊的平台 - ORRA,企業免程式,以自然語言描述需求,生成具治理機制的 AI 員工團隊並快速部署。左起 SUPER 8 Studio 資深產品總監王婕、SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍、SUPER 8 Studio 商務長陳之逵
圖/ 數位時代

招募只是開始,AI 員工更需要管理

招募只是第一步。真正決定 AI 員工能否進入企業日常營運的關鍵,在於治理。為此,ORRA 將治理機制納入平台設計,建立一套涵蓋角色定義、權限設定、測試驗證到持續優化的 AI 員工管理五階段。

第一階段是定義角色,如同招募人才前必須先寫好職務說明(Job Description),企業在尋找 AI 隊友前,也必須先清楚界定它的工作內容、責任範圍與目標,再進入招募階段。

通常具備「高頻率、重複性高」、「有明確輸入與輸出」、「可用數據評估品質」及「可以設定清楚權限與邊界」四項特性的工作,最適合作為 AI 員工的第一個應用場景。相反地,涉及財務匯款、人際互動、情感信任,或美感判斷等高風險、難以標準化的工作,則不應完全交由 AI 執行,而應保留 Human in the Loop 機制,由人在關鍵節點負責把關與決策。

第二階段則是設定權限邊界,包括 AI 員工可以存取哪些資料、串接哪些系統、哪些動作必須經過人工核准、產出結果是草稿還是可以直接上線等,避免因權限設定不清而超出職責範圍。

第三階段是進入沙盒(Sandbox)環境測試,AI 員工開發完成後,不能直接進入正式環境,必須先在可控的測試環境裡驗證能力。陳子龍形容,沙盒就像 AI 員工的專屬訓練室,在接觸真實資料與工作流程前,企業可以先觀察它如何完成任務、沒有 AI 幻覺、提示詞注入(Prompt Injection)等風險,再加以調整與修正,確認符合預期後,再讓它進入正式環境。

第四階段則是指派一位員工,擔任正在招募的 AI 員工的直接負責人:就是這位 AI 員工的主管,雖然不必盯著這位 AI 員工的每一個動作,但要檢視其是否達成既定 KPI、何時需要真人介入,以及是否需要調整工作內容,而非放任它自行運作。

#1 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
陳子龍表示,招募只是第一步。真正決定 AI 員工能否進入企業日常營運的關鍵,在於治理。
圖/ 數位時代

與管理真人不同的是,AI 員工的每一次任務執行都會留下完整的數位軌跡與數據,以便負責人檢視 AI 員工的運作狀況與執行成果,了解 AI 員工 有沒有出錯或做了超出權限的行為,如果有,也能進一步找出原因再思考解決方法。

最後一個階段,企業還必須像管理員工績效一樣,定期檢視 AI 員工的表現,包括品質、用量、成本、延遲、失敗案例等,若表現未達預期,便透過調整能力、重新訓練,甚至汰換更適合的 AI 員工,持續優化整體運作品質。

只有 1 名員工,卻有一支 AI 團隊:SecureTalk 的營運新模式

「在目前的亞洲市場中,我還沒有看到像 ORRA 一樣,能夠同時兼顧快速招募 AI 員工並能嚴謹治理的平台,」陳子龍強調。

ORRA 的核心價值,不只是讓每個人都能快速招募 AI 員工,更重要的是,將開發與治理整合於同一個平台,讓企業可以快速招募、部署與管理大量 AI 員工,加速建構出一支能被信任、能被管理的 AI 團隊。

新創團隊 SecureTalk 只有一名員工,卻能同時處理產品研發、銷售、行銷、出貨與客服等作業,背後靠的就是這樣一支各司其職的 AI 團隊。

陳子龍分享,ORRA 在正式發表前,曾邀請部份企業試用,SecureTalk 便是最早導入 ORRA 的合作案例之一。該公司的核心產品為 AI 離線語音辨識與翻譯工具,初期在群眾募資平台上架,目前已順利達標並進入出貨階段。在這過程中,該公司運用 SUPER 8 Studio 的 ORRA 平台招募多個不同職責的 AI 員工,例如:專責回答客戶問題的 AI 客服、協助解決客戶使用問題的售後 AI 客服等,與 SecureTalk 創辦人並肩作戰,撐起日常營運作業。

「以前什麼都得自己做,現在,人不必親自處理每一項工作,只要管理 AI 員工、確認任務完成就可以。」陳子龍表示,透過 ORRA,企業能快速建立一支分工明確的 AI 團隊,讓真人員工可以從大量重複、繁瑣卻不得不做的工作中抽身,轉而專注於產品創新、策略思考、與 AI 員工的協作管理,以及真正需要創造力、同理心與判斷力的工作。

#3 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
陳子龍表示,AI 時代最值得追求的方向,就是人擁有更多時間與心力投入對企業、社會與未來做有價值的事情,這正是 ORRA 誕生的初衷。左起 SUPER 8 Studio 商務長陳之逵、SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍、SUPER 8 Studio 資深產品總監王婕
圖/ 數位時代

這不僅是他希望 ORRA 能為企業帶來的價值,也是 SUPER 8 Studio 提出的品牌使命—Infinite Power for Infinite Good。陳子龍表示,當 AI 能無限放大每個人的能力,人就有更多時間與心力投入對企業、社會與未來更有價值的事情,這正是 ORRA 誕生的初衷,也是 AI 時代最值得追求的方向。 了解更多 https://no8.io/zh-tw/

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