美國失業率屢創新低,背後是看不見的35%就業人口在打零工
美國失業率屢創新低,背後是看不見的35%就業人口在打零工

「在學習如何焊接的同時,我還能賺到20美元的時薪,真是不敢相信,」只有高中學歷的23歲單親媽媽Cassandra Eaton現在在美國一家造船廠當學徒。她上一份工作是在日託中心,時薪8.25美元。

美國勞工局公佈的就業數據顯示,不但越來越多像Eaton這樣缺少高等教育經歷的人找到了工作,而且平均工資相較而言都還不錯。今年1月,美國只有4%的勞動人口沒工作,是1960年代以來最好水平

全美新增了30.4萬個非農業就業崗位,高於2018年的月均22.3萬個崗位增數。新增的就業職缺主要來自休閒和酒店業、建築業和醫療業。薪水則較去年同期成長了3.2%,平均時薪達到了27.56美元。

2018年美國新增崗位
圖/ 好奇心日報

房地產估價師、獸醫助理和實驗室動物管理員、驗光師等失業率不超過0.1%。而洗碗工、屋頂工、農產品分類員和分級員失業率則在11% 以上。從事失業率較高的工作基本沒有學歷要求,而更加穩定的工作大部分都要求至少有本科學歷。

2018年美國失業率最高和最低職業
圖/ 好奇心日報
2018年美國失業率最高和最低職業
圖/ 好奇心日報

2018年美國實際GDP增速創12年新高,用來衡量企業景氣度的綜合採購經理人指數連續八個月創新高、今年2月達到55.5%。在強勁的經濟增長中,美國失業率屢創新低、新增職缺數則不斷創新高,企業普遍有擴張需求,他們也願意給學歷不高,缺乏工作經驗的機會,先招人、再培訓。

2000年12月以來美國個月失業人數
圖/ 好奇心日報

但好看的就業數字背後,有相當一部分由零工貢獻。許多此前一直就業困難的群體,例如教育程度低、身體有殘疾或有犯罪記錄的人群,現在也能找到如速食店和超市收銀員,或者Uber、Lyft司機這樣的工作。

不少機構相信,這類補充性、臨時性的零工崗位的廣泛出現,重塑了美國勞工市場格局。只是也有學者提出,零工經濟的成長比最初估計的要溫和得多,還遠談不上重塑勞動市場。

零工經濟勞動人口難以確定,有說占美國10%勞動力,也有說佔35%

零工者(gig workers)包涵的範圍也比較廣泛——只要是在過去12個月內從事過補充性、臨時性、基於專案或契約工作的18歲以上成年人,都算作零工者。這當中既有將零工工作為主要收入來源的,比如自由撰稿人、全職的Uber司機,也有隻是利用業餘時間打零工賺外快的,比如兼職的Uber司機。

根據私人調研機構Upwork和自由職業者聯盟(Freelancers Union)發布的報告《自由職業中的美國:2018》(Freelancing in America),2018年美國有5,670萬人打過零工,比2014年的5,300萬成長了370萬人,5年時間裡成長了7%,在所有就業人口中的佔比達到了35%。

而同一時期,從事固定工作的人數只成長了2%,從1.03億增加到了1.05億。而且零工者中,年輕人中所佔的比例最高,達到了28%,比2014年增加了11%。

真正全職從事零工工作的人其實並不算多——在零工者群體中佔42%,在所有的就業人口中只佔14.7%,這一比例與麥肯錫全球研究所(McKinsey Global Institue)在2016年所作做一項關於零工經濟的調查結果大致相當:美國工作人口中有大約8.6%-12.9%的工作以零工為主。

這一點也得到了一些公司的驗證。根據《大西洋月刊》的報導,Uber的內部經濟研究主管Krueger和Jonanthan Hall發現「絕大部分Uber司機在加入Uber之前都有全職或兼職工作,許多人在Uber平台上開車之後也依然從事著之前的工作。」

Uber司機的收入數據也在一定程度上能夠印證這一說法,只有2%的司機每月收入在1,500美元以上。大部分司機只是在業餘臨時性地打打零工,賺點零花錢。美國勞工部2018年也曾發布過一組數據,各類「替代」工人,包括獨立承包商、臨時工,佔全美2017年勞動力的10.1%。這一比例實際上低於2005年的10.7%。

缺乏保障、晉升通道有限,零工者們遇到的困境

方便、零活的零工經濟讓許多人可以在閒暇時間賺點外快,這聽起來非常不錯。但對於真正以零工為生的人來說,現實並不總是那麼美好,尤其是對從事技術含量不高的工作的人來說。

所有零工經濟的優點幾乎都有一一對應的問題。2017年,30多位外賣員、閃送員、共享單車地面運維、清潔工們跟《好奇心日報》聊了他們的生活、工作。他們跟著網路公司打零工,工作時間理論上相對靈活,沒有固定收入,按照接單數量計算收入。他們的服務對像都是網路公司,和公司之間只有短期僱傭關係。

美國的情況也很複雜。Instacart是一家提供百貨配送服務的公司,有點類似於中國的「達達」,只不過Instacart連接的是諸如好市多(Costco)這樣的商超和消費者。顧客可以在Instacart的應用裡找到自己所需的某家商超的商品,下單之後由Instacart的騎士進行配送。現在這家公司的騎手正在經歷大幅降薪

一名Instacart的騎手表示,在2018年11月之前,他平均每小時能賺20美元,而到了1月,平均時薪就下降到了每小時不足15美元。目前已經有大約1600名騎手簽署了一份請願書,控訴他們的收入下降了30%-40%。

工資的大幅降低體現了零工工作相比於傳統工作有著更高的不確定性,而且無法得到足夠的權益保障。以叫車公司Uber為例,相比於普通的上班族,Uber公司與司機之間其實沒有僱傭關係,因此Uber公司無需為司機們繳納醫療保險、社保等,Uber司機也無法享受帶薪休假等福利,同時也缺乏職業上升路徑。工作的不確定性和較低的收入(即使算上補貼,普通Uber車司機的時薪也只有14.73美元)讓Uber司機的流失率非常高:有70%的Uber司機開車時間不會超過1年。

Uber從業週期
圖/ 好奇心日報

缺乏足夠的社會保障卻讓那些完全依靠打零工為生的零工者們似乎退回到了工業時代剛剛開始時工人毫無保護的狀態。

在社會學家Alexandrea Ravenelle即將出版的新書《忙於零工》(Hustle and Gig)裡,她寫道:「具有殘酷諷刺意味的是,共享經濟——被譽為現代工作場所的高峰——中的工人發現他們沒有享受到他們的曾祖父母那一代所擁有的工人保護。儘管全職和兼職僱員仍然享有工作場所保護,但是打零工者作為獨立合同工卻身處基本工作場所保護的社會安全網之外。」

不過,美國現在已經有一些州和地方政府開始採取行動,通過政策制定的方式提高零工從業者的收入和福利。

華盛頓州正在試圖通過立法,讓提供零工工作平台為打零工者提供福利基金並設定針對管理層的管理要求。2月的時候,勞工支持團體Working Washington 發起了一項運動,希望為打零工者設定最低15美元的時薪。

在更早的2018年12月,紐約市政府通過了全美第一份設定了打車軟件司機最低工資標準的規定:從今年1月開始,包括Uber、Lyft在內的打車公司將為紐約的司機提供最少17.22美元的時薪,這比之前11.90美元的平均時薪高了45%,不過仍然遠低於1月份勞工局公佈的平均時薪27.56美元。

本文授權轉載自:好奇心日報;作者:夏志堅

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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