高盛：未來十年，AI會搶走多少工作？

一、目前AI 對勞動市場的影響：局部衝擊已顯現，整體影響仍有限

近年來AI 應用加速滲透，疊加AI 相關裁員新聞頻出，引發了人們對「AI 導致大規模失業」 的擔憂。高盛這份報告指出，目前AI 對整體勞動市場的影響仍較小，但在部分高暴露產業已出現明顯的就業壓力。

核心資料與現象：

高暴露產業就業下滑：行銷諮詢、呼叫中心、平面設計、網頁搜尋和軟體開發等產業，就業成長已轉負，顯著低於2015-2019 年的長期趨勢。例如，電話呼叫中心的就業人數較去年成長率低10 個百分點以上。

科技業就業佔比縮水：自2022 年11 月ChatGPT 發佈後，科技業就業佔比持續下降，目前已低於疫情前的長期趨勢線，部分源於疫情期間過度招聘的回呼，但AI 自動化的影響不容忽視。

青年科技從業人員受衝擊更大：20-30 歲科技相關職業的失業率今年以來上升了近3 個百分點，遠高於同齡其他行業從業者（+0.5pp）和整體科技從業者（+1pp），印證了“AI 對剛畢業的技術新人hiring 造成阻力” 的傳聞。

目前整體風險可控：即便以現有AI 應用場景推算，最多僅2.5% 的美國就業機會有自動化風險，顯示絕大多數工作暫時未受威脅。

二、歷史視角：科技從未導致長期失業，但短期摩擦不可避免

報告透過歷史資料論證：AI 不會引髮長期大規模失業，但短期內可能推高摩擦性失業。

關鍵結論：

長期：新科技創造更多新職業：1940 年不存在的職業，如今貢獻了60% 的就業。例如，「資料科學家」「AI 訓練師」 等新興職業，正是技術進步的產物。歷史上，技術雖會淘汰舊崗位，但會透過提升產出和總需求，間接創造更多新工作。

短期：摩擦性失業會上升：科技驅動的生產力每提升1 個百分點，短期內（1 年內）失業率會上升0.3 個百分點，但2 年後影響就會消失。這是因為被替代的工人需要時間重新找工作或轉換技能。

風險提示：若經濟衰退與AI 替代疊加，失業壓力可能放大。歷史上，常規職業的自動化裁員多集中在經濟下行期，若未來幾年經濟衰退，AI 相關職位削減可能更集中。

三、那些職業最容易被AI 取代？五大指標鎖定高風險崗位

報告建構了一套“職業替代風險指標”，從5 個維度評估800 + 職業的AI 替代風險：錯誤後果嚴重性、任務重複性、任務關聯性、AI 暴露任務的價值佔比、是否為後台崗位。

高/ 低風險職業特徵：

高風險職業：校對員、信貸分析師、電話行銷人員等。這類職業的共通點是：任務重複度高（如文字校對）、錯誤後果低（如資料輸入失誤影響小）、多為後台職（少客戶互動）。

低風險職業：皮膚科醫師、上門推銷員、幼兒教師等。這些職業依賴人際互動、物理操作或高判斷力（如醫生診斷），AI 難以取代。

替代率測算：

若僅考慮前10% 高風險職業，整體就業替代率為2%；

若包含前20% 高風險職業，替代率升至6-7%（與報告基準假設一致）；

若前50% 職業受影響，替代率可能達14%。

四、未來十年影響：基準情境失業率升0.5pp，風險情境或達1.8pp

結合AI adoption 速度與替代率，報告對未來失業壓力的預測如下：

基準情境：

失業率高峰：2030 年代初，失業率較趨勢水準上升0.5 個百分點。

通膨影響：透過菲利普曲線傳導，通膨的拖累約0.1 個百分點，隨後逐步消退。

風險情境（AI 應用更快、替代範圍更廣）：

若AI adoption 提前至2029 年達峰，或前40% 高風險職業被替代，失業率峰值可能升至0.7-1.8 個百分點，且衝擊可能提前5 年到來。

總結：AI 替代是“漸進衝擊”，而非“突然災難”

報告核心結論是：未來十年AI 可能取代6-7% 的就業崗位，但不會引髮長期大規模失業。短期摩擦性失業不可避免，青年技術工人、後台重複性職位需重點關注；但長期看，AI 將透過創造新職業、提升經濟總需求，抵消替代壓力。

對個人而言，提升人際互動、複雜判斷等AI 難取代的技能，是應對衝擊的關鍵；對政策而言，加強再訓練體系、平滑轉型期陣痛，能降低失業風險。 （資訊量有點大）