MIT 報告指：現有 AI 已可取代 11.7% 美國勞動力
上星期，麻省理工學院（MIT）發布了一項研究，指出現有的人工智能技術已經能夠取代美國 11.7% 的勞動力。這篇題為《冰山指數：在 AI 經濟中衡量以技能為中心的曝光度》的研究報告，透過所謂的「大規模群體模型」（Large Population Models, LPM），模擬並數碼追蹤 1.51 億名美國勞動者作為自主代理人，並列出他們在 32,000 項可量化技能上的工作行為，以及地理等因素。該模型運行於隸屬美國能源部、由聯邦資助的橡樹嶺國家實驗室（Oak Ridge National Laboratory）處理器上。
研究發現，目前 AI 的採用已影響約 2.2% 的「勞動市場工資總值」，但若按該模型的技能對應，則有 11.7% 勞動力屬於「可被替代」範疇。論文特別強調，這些數據是相關性結論而非因果證明，也認可現實中人類經常超出職務範疇、應對例外及非程式化情況，以及具備現階段 AI 難以複製的社交互動能力。論文提醒「外部因素──州政府投資、基建、法規──都會調節技術能耐轉化為實際影響的程度」。
儘管如此，研究者認為政策制定者不應因為等待更確切的因果證據而延遲行動。研究寫道：「政策制定者不能等到干擾的因果證據出爐，才開始準備回應措施。」換言之，面對 AI 帶來的勞動市場挑戰，時不我待。
另一方面，MIT 官網上的「Project Iceberg」（冰山計劃）專頁，則用大量 Emoji 及宣傳式標題「AI 可以跟你一起工作嗎？」更像在推銷 AI，聲稱「當數以百萬計的聰明 AI 同時協作，新的智慧將從協調協議中湧現，不再只是個別智能體的總和」。該專案面向立法者與企業高層，旨在辨識 AI 曝光熱點、優先考量培訓及基建投資，並在動輒數十億美元的部署前先行測試干預方案。
我的評論與深入觀察
1. AI 替代與轉型：
11.7% 的「可替代勞動力」聽來驚人，但若細究各行各業的差異，何種類型的工作最易被替代？簡單重複、技能標準化程度高的職位，例如資料輸入、基本客服等無可避免地首當其衝；而需要即興決策、高度人際互動或創意的崗位仍有喘息空間。未來政策應把焦點放在協助受影響勞動者重塑技能，以及在教育體系內增強批判性思維、跨領域協作能力。
2. 模型過度簡化？
儘管 LPM 嘗試把人力資本拆解為一系列可量化技能，卻無法真實反映職場中「情境智慧」（situational intelligence）、即時應變能力與團隊文化的動態作用。企業若只看數據驅動下的「取代潛力」，恐忽視真正推動創新與長期競爭優勢的核心驅動力──人性化因素。
3. 政策與企業的時間差：
報告催促決策者提早部署因應策略，但立法與規管往往落後於科技發展；企業則趨向以投資回報為優先。關鍵在於，政府、教育機構及企業如何協同建立「職場持續學習機制」，讓勞動者即時調整技能組合，並透過再培訓和職業轉介，平衡技術進步與社會福祉。
4. AI 生態系統協同：
MIT 官網上的 Project Iceberg 語氣活潑，意圖突顯 AI agent 協作的無限可能。這提醒我們，AI 的未來並非單一工具取代人類，而是形成眾多 AI 互為協作的生態系統。企業與政府必須同時思考技術標準、安全規範與倫理準則，確保這些智能代理人之間，以及它們與人類之間的互動不會產生系統性風險。
總括而言，MIT 這份冰山指數雖有局限，但為討論 AI 勞動市場影響提供了具體量化框架，也為政策與企業決策帶來警示：在 AI 持續滲透各行各業的背景下，唯有提前部署、強化人力資本再造，才能在變革中立於不敗之地。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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