3個建議，讓你在AI時代成功轉型

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李開復說：我預測在未來十五年內，就技術上而言，美國有40％～50％的工作可以被自動化。但是，這並不是說，這些工作將在一夕之間全部消失。不過，若任由市場機制自然發展，世界各地的工作者，將會開始承受巨大的壓力。

想要克服這些挑戰，我們當然不能被動反應，必須主動掌握AI為我們創造的物質財富，重建我們的經濟、更新社會契約。接下來，我會帶各位檢視三種適應AI經濟最常見的政策建議。這三項建議，基本上都是「技術性解方」，對政策和商業模式進行調整，以求順利轉型，並未實際改變文化。

3R：再訓練、減少工作時數、重新分配所得
矽谷提出的許多技術性解方，大致上可以分成三類：再訓練工作者（retraining workers）；減少工作時數（reducing work hours）；重新分配所得（redistributing income）。每個方法都瞄準了調節勞動市場的一個變數，分別是技能、工作時間和酬勞，對工作流失的速度與嚴重性有不同的假設。

1.再訓練
提倡再訓練的人，傾向相信AI會慢慢改變市場需求的技能，如果工作者能夠接受訓練、調整技能，就不會發生人力需求減少的問題。提倡減少工作時數的人，相信AI會減少人力需求，但如果一週減為工作三、四天，把同樣的工作時間分配給更多工作者，就可以吸收人力需求減少的衝擊。提倡重新分配所得的人，對AI導致的工作流失預測最為悲觀，很多人預測隨著AI進步，會徹底取代、驅逐工作者，再多的訓練或調整工作時數都沒有用。相反地，我們必須採取比較激進的重新分配所得方法來幫助失業者，更均勻分配AI創造出來的財富。

提倡再訓練的人，通常會指出兩個相關趨勢，認為它們對準備面對AI的轉型非常重要，那就是1.）線上教育；2.）終身學習。他們相信，現在愈來愈多的線上教育平台，可能被取代的工作者擁有前所未有的管道，可以取得訓練教材和課程，學習新工作需要的技能。這樣的再訓練如果運作流暢，失業的保險經紀人可以利用Coursera之類的線上教育平台，成功轉職為一名程式設計師。如果新的工作再度被自動化，還可以再訓練一次，也許這次變成演算法工程師，或是心理醫師。

考量到AI對就業衝擊的深度與廣度，我擔心，這種方法無法解決大量失業的問題。隨著AI持續占領新行業的工作，就業者每隔幾年就必須轉行，要快速學會別人花了一輩子才練就的技能。由於自動化的速度和路徑並不確定，這使得情況變得更加複雜。就連AI專家也難以預測哪些工作在未來幾年會被自動化取代，我們真的能夠期望一般工作者，可以正確選擇自己的再訓練計畫，準確預測未來幾年哪些工作比較安全嗎？

2.減少工作時數
很多人都了解這樣的破壞力量可能有多大，例如谷歌共同創辦人賴利‧佩吉（Larry Page）等人，甚至提出更激進的主張：一週改成只要工作四天，或是讓多人「共享」同一份工作。這種主張還有一個版本是，把一份全職工作拆成好幾份兼職工作，讓更多工作者可以分享愈來愈稀缺的工作資源。諸如此類的方法，都代表大多數工作者的薪資可能減少，但至少可以避免他們完全失業。

一些很有創意的工作共享方法已經實施，2008年全球金融危機之後，美國有好幾州實行工作共享的方法，避免因為業務突然暴跌，導致公司大量裁員。很多面臨業務危機的公司，並不是直接解雇一部分的員工，而是讓一部分的員工減少工作時數20％～40％，然後地方政府提供部分的損失補助，通常是50％。這種方法在某些地方運作得很好，讓公司和員工不必遭受裁員的風暴，以及日後業務好轉後又得重新徵人的麻煩，也幫助地方政府省下原本必須支付的全額失業救濟金。

3.重新所得分配
但是，這種方法雖然可以應付短期的衝擊，恐怕無法應付AI對就業市場的持續巨大衝擊，所以可能得採取更激進的重新分配所得的方法。目前，這種重新分配所得的方法，最受歡迎的是全民基本收入（Universal Basic Income, UBI）。UBI的核心概念很簡單：每個國民（或成年人）定期領取政府發放的所得津貼，不用任何附帶條件。UBI和傳統的福利金或失業救濟金不同，它發放給每個人，不受時間限制，也不用先找工作，要怎麼花錢也沒有限制。此外，還有一種名為「最低保障收入」（Guaranteed Minimum Income, GMI）的方案，但是只對窮人發放津貼，保障某一特定的最低收入，不像UBI那麼普遍。

這些方案的錢，要從哪裡來？對AI革命的贏家課徵高稅。這些贏家可能包括：大型科技公司，能夠適應改變、利用AI的傳統企業，以及因為這些公司成功而獲得巨富的超級富豪們。支持者議論著到底要給多少錢，有些人主張不要太多，也許每年10,000美元就好，這樣工作者還是有強烈誘因去找工作。不過，也有人主張把這種津貼拿來代替正職收入，這樣UBI可能就變成打造悠閒社會的重要一步，將世界各地的人們完全從工作中解放出來，自由追求熱情與嗜好。

【書籍資訊】
《AI 新世界》