大失業潮燒到高薪圈?美國白領失業率首超藍領,小摩:恐陷「無就業復甦」困境
大失業潮燒到高薪圈?美國白領失業率首超藍領,小摩:恐陷「無就業復甦」困境

重點一: 摩根大通經濟學家指出,白領知識工作者在失業人口中的佔比首次超過體力勞動者,顯示AI已對高階職位產生衝擊。
重點二: 高盛報告指出,AI對勞動市場的影響已開始顯現,尤其以年輕科技工作者受創最重,失業率自年初以來已上升3個百分點。
重點三: 專家預測AI可能導致下一次經濟衰退時出現「無就業復甦」,白領階級的職位成長將陷入停滯,進而對整體經濟造成巨大風險。

生成式AI的崛起加速全球勞動市場動盪,但這次被衝擊的對象,不再只是工廠裡的作業員或簡單的文書人員。相反地,過去被認為最安全、最高薪的白領知識工作者,正站在失業危機的第一線。

摩根大通(JPMorgan)資深美國經濟學家塔西(Murat Tasci)近期在一份報告中發出警示,指出當下次經濟衰退來襲時, AI的普及應用可能會導致非例行性認知職業人員(non-routine cognitive occupations)出現大規模失業 。

非例行性認知職業,指的是專業知識技術、高複雜性的職業,例如工程師、科學家、設計師、律師等白領工作。這些工作通常被視為高薪且安全穩定,為何依舊籠罩失業危機?

AI打破「鐵飯碗」,白領工作將面臨更高的失業風險

從歷史上來看,過往的經濟衰退中,重複性高的工作容易自動化技術取代,例如產線作業員、辦公室助理等例行性職位,過去幾十年來,這些職位的就業人口佔比從55%降至40%,在經濟衰退後也難以恢復從前規模;而非例行性認知職業往往受影響最小,且是在經濟復甦中率先反彈回升的族群,也較不受裁員影響。

然而,隨著AI技術與白領工作的核心技能高度重疊,如今白領工作者也開始面臨同樣的困境。

根據塔西分析, 非例行性認知職位在失業人口中的佔比,首次超過非例行性體力工作職位(如醫療保健、個人醫護等自動化難度較高的工作) 。

塔西直指這是「不祥」的警訊,表明這群過去最不受經濟週期影響的勞動人口,未來將面臨更高的失業風險,甚至可能在經濟復甦後,出現難以恢復職位成長的「無就業復甦」(jobless recovery)困境。

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無就業復甦的經濟警訊!下波經濟衰退恐不樂觀

白領工作者在美國勞動市場中佔據主導地位,就業人口佔比從1980年代初期的30%,攀升至如今的近45%。意味著AI對白領工作的衝擊,將不僅限於個人職涯,更可能動搖整體經濟。

「 如果這群佔比龐大的勞動人口在經濟下行時面臨高失業風險,且在復甦後職位成長停滯,那麼下一次的經濟衰退將會顯得『相當黯淡』。 」塔西認為,政策制定者未來須推出更積極的應對措施,例如大幅放寬貨幣政策或提供經濟刺激,幫助勞工適應全新的職場環境。

然而,也有人對此持樂觀態度。身兼白宮AI顧問的科技投資人薩克斯(David Sacks)認為,AI並不會導致大量失業,反而會創造人機協作的新模式。他強調,人類仍需提供 AI 模型必要的背景資訊、給予提示,並對產出的結果進行驗證。因此,人類與AI的對抗並非未來的競爭焦點,而是懂得善用AI的人,將勝過不使用AI的人。

儘管如此,專家們普遍認同,這段過渡期將對許多勞工造成職涯衝擊,尤其對於那些未能及時轉型學習新技能的人來說。

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科技業成海嘯第一排,年輕人才淪AI替代品

另一方面,AI對就業市場的衝擊已經有跡可循。高盛(Goldman Sachs)資深全球經濟學家布里格斯(Joseph Briggs)在一場訪談中直言,AI帶來的勞動市場變化已能在就業數據中看出端倪,其中受害最深的正是科技業的年輕員工。

布里格斯指出,過去20年來,科技業的就業人口佔比呈線性成長,然而近三年來卻出現了反轉,徵才趨勢已低於預期。數據顯示,自今年年初以來, 年齡介於20至30歲的科技業從業人員失業率,已大幅上升3個百分點,增幅遠高於其他年齡層的科技工作者或非科技業的年輕人 。

背後的原因在於,企業在導入AI時,傾向先凍結或減少初階職位的招聘,轉而讓AI工具來處理那些重複性高、較易自動化的工作內容。

軟體公司Salesforce 執行長貝尼奧夫(Marc Benioff)曾公開表示,在公司內部,AI已能處理高達50%的工作量。這使得初階員工的角色定位面臨挑戰,他們在職場轉型期間,成為了被犧牲的「受害者」。

這種「勞動力替代」(labor substitution)的現象正逐步擴大,根據高盛的預測,在基本情境下, AI自動化可能導致未來約6%至7%的勞動者失業 ,將對整體經濟和社會造成深遠影響。

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資料來源:Fortune、Business Insider、CNBC

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
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在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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AI又唱反調?每月10分鐘做記憶健檢,4招讓ChatGPT、Claude認得現在的你

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