信報龍虎山下專欄

近年，一些學者積極倡議名為「親勞工人工智能」（pro-worker AI）的發展方向。他們的核心主張並非反對科技或人工智能本身，而是質疑過去數十年科技進步的偏向：技術發展過度集中於自動化（automation），亦即利用機器取代人力以降低成本，而非增強（augmentation）人類能力。【註】

學者們如美國麻省理工學院經濟學家阿傑姆奧盧（Daron Acemoglu，2024 年諾貝爾經濟學獎得主）與其長期合作者約翰遜（ Simon Johnson同年諾貝爾經濟學獎另一得主），以及著名勞動經濟學家奧特爾（David Autor ）等認為，近數十年來的數字革命雖然提升了企業效率與資本報酬率，卻同時造成中產階級工作機會流失、薪資增長停滯，以及所得與財富差距擴大。不過，問題不在於科技進步本身，而在於科技設計與應用的方式。AI 未必是取代人類的工具；它也可以作為提升人類生產力、創造新任務（new tasks）與新產業的助力。

經濟史在這方面提供了重要線索。為何工業革命、電氣化或資訊革命沒有導致長期大規模失業？關鍵繫於科技在淘汰舊職位時，也創造了大量新任務，而這些任務需要人類的判斷力、協調能力與創造力。

電動馬達與工廠重組（1910–1920 年代）
蒸汽機時代的工廠依賴單一中央動力來源，透過皮帶與轉軸傳輸動力。工廠布局僵化，工人只能配合機器節奏，環境危險且效率有限。當電力普及後，每台機器配備獨立電動馬達，工廠得以按照生產流程重新設計，催生出流水線制度。這不僅沒有令工人被取代，反而增添設備維修、流程管理、品質控制等新職務。顯而易見，技術重組了生產過程以至勞動分工。

電動機械強化物理層面效能
起重機、推土機、電鑽等工具並未有把建築工地轉變為自動化，而成為了工人的延伸。譬如一名重型機械操作員，其產出就可能是體力勞動者的數十甚至上百倍。由於工人創造的經濟價值提升，企業在市場競爭與工會壓力下往往須付更高薪資。這正是「增強型技術」的典範：人類在生產過程中仍處於核心位置，而能力更大幅擴展。

電子試算表與知識工作轉型
1980 年代之前，大量簿記員負責以人手處理總分類帳。電子試算表確實自動化了部分記帳工作，但計算成本大幅降低後，企業得以進行更複雜的財務建模與預測。結果雖有職位消失，卻催生更多會計師、財務分析師與商業顧問。可見科技並未讓經濟活動縮小，而擴大了分析與決策的範圍。

阿傑姆奧盧強調，問題在於當代 AI 是否仍會遵循這種「創造新任務」的路徑，還是僅僅將既有任務自動化，導致勞動需求萎縮。

上述3位經濟學家認為，市場力量本身未必會自動導向增強型技術。企業往往基於成本考量與稅制誘因，選擇替代勞工的方案。因此，制度設計至關重要，其中包括下列重點。

一、消除對機器的隱性稅務補貼
現行稅制下，僱主需負擔社會保險與醫療保險成本；購買機器與軟件卻可折舊抵稅。這種不對稱容易造成平庸自動化（so-so automation），即便效率提升有限，也會為求節省稅款而裁員。

改革稅制方向應拉平資本與勞動的稅負，使企業決策基於真實生產力增減，而非稅務負擔。

二、引導科研資金  支持互補型 AI
創投資金偏好能全面取代人類的通用人工智能（artificial general intelligence）。阿傑姆奧盧主張，政府科研資助應優先支持與人類技能互補、能創造新任務的項目，而非單純追求自動化。

三、賦予勞工參與權
若採用AI 只由高級主管與工程師決定，其目的往往是監控與削減成本。應強化工會與勞工代表制度，讓前線員工參與 AI 設計與部署，使技術真正解決工作現場問題，而非成為裁員機器。

四、反壟斷與科技權力分散
AI 發展高度集中於少數科技巨頭，其商業模式就會偏向規模化與自動化。透過反壟斷執法與限制併購，可為多元商業模式創造空間。

五、建立「數據尊嚴」（data dignity）
AI 能力建立在人類長期累積的文字、程式與創作 數據之上。應承認創作者對訓練數據的貢獻，建立補償與分潤機制，避免 AI 公司無償汲取原創者成果，並進一步取代原創者。

六、改變科技文化敘事
目前科技界將「人類同等能力」（human parity）視為最高目標。阿傑姆奧盧主張應轉向「機器對人類的有用程度」（machine usefulness），以提升人類能力為成功標準。

這套構想在學界與政策圈引發廣泛討論，也受到多方質疑。

一、增強與取代員工的界線模糊
若 AI 讓一名員工產出提升5倍，在需求未同步增加下，企業理性選擇可能是裁撤其餘人員。微觀賦能不一定轉化為宏觀就業擴張。

二、削弱創新與國家競爭力
科技企業與國防智庫警告，過度干預可能拖慢創新步伐。在全球 AI 競賽中，若因過度保護勞工而放慢腳步，可能被競爭對手超越。

三、「後勞動烏托邦」願景
阿爾特曼（Sam Altman）、馬斯克（Elon Musk）等科技樂觀派，主張全面自動化的趨勢不可避免，且值得擁抱。與其限制 AI，不如課徵高額稅款和發放全民基本收入（universal basic income），讓人類從勞動中解放。

四、自由市場觀點
新古典經濟學家認為市場機制終將創造新產業，政府難以預判哪種技術較佳。過度干預有降低整體效率之虞。

五、激進左派批評：所有權才是核心
在資本主義架構下，只要 AI 所有權由資本家掌握，則任何技術最終都可能被用於壓榨勞工。真正改革應指向企業所有權與 AI 基礎設施的公共化。

面對批評，阿傑姆奧盧等人強調，科技發展路徑並非自然演進，而是制度與政策選擇的結果。他並不完全否定全民基本收入，但警告那可能導致「少數科技精英向大眾分配資源」的高度不平等社會。工作不僅帶來收入，也提供社會參與和尊嚴。

這場辯論已超越純粹技術問題，而成為一場關於政治經濟與人類未來的深層爭論：我們希望建立一個由自動化工廠與福利轉移支撐的後勞動社會，還是一個多數人能透過高技能工作參與，並創造價值的社會？答案將決定 AI 的發展方向，也將塑造21世紀的經濟與政治形態。

【註】：Acemoglu, D., Autor, D., and Johnson, S. (2026). “Building Pro‑Worker Artificial Intelligence.” NBER Working Paper No. 34854.

趙耀華博士
港大經管學院經濟學榮譽副教授

（本文同時於二零二六年四月二十九日載於《信報》「龍虎山下」專欄）