AI之後薪資再凍漲

AI之後薪資再凍漲

來看一下諸位最關心的薪資問題，過去二十年，台灣人均GDP幾乎成長了一倍，但是薪資成長只有成長大約27%（資料來源行政院主計處），這是名目薪資，若是比對物價水準的實質收入，有人說台灣

薪資差不多就是二十年前的水準，零成長。

中央研究院院士朱敬一博士幾年前就在「為什麼台灣的GDP成長，但薪資凍漲？」文章裡已經回答這個問題，他提到台灣過去十五年薪資難漲主因是創新性產業的比重越來越低，普通企業比重大，加權平均之後薪資就難以上漲。這是緊跟著傳統產業發達的時代的結束，也是台灣錢淹腳目嚐到甜頭之後的苦果。

AI之後，白領變藍，藍領更藍

那麼AI之後呢？AI之後，白領變藍，藍領更藍，當工作機會繼續被AI給擠壓，產業與人才若是沒有跟上，就沒有條件可以談薪資；有人說這是第二次工業革命，如果台灣沒有急起直追，結局就是M型化薪資更極端，可想而知再二十年，薪資還是會繼續凍漲。

NBA小牛隊大老闆Mark Cuban認為全世界第一個trillionaire（兆級美金富豪）會是個AI的企業家，不管是不是，他說的另一段話倒是很有意思： "We are going through the process where software will automate software, automation will automate automation." ，意思是有一天軟體會把軟體本身給自動化，自動化這個能力又會自動把該自動化事情給自動化，說白話文就是AI已經是裝上超級人腦的機器人，既高明又高速，而且永遠不需要一例一休。

Stephen Hawking認為AI會取代部分中產階級，就像早期工廠自動化取代部分勞工階級（原文：The automation of factories has already decimated jobs in traditional manufacturing, and the rise of artificial intelligence is likely to extend this job destruction deep into the middle classes, with only the most caring, creative or supervisory roles remaining.），哪些工作最終會被AI取代，一直是最近兩年各個文章討論的熱門話題，

AI進入的產業與工作

許多研究與文章都指出，越是以資料或流程驅動、歸納或演繹性質高、辨識或認知能力需求強、以知識為基礎的工作都有可能由AI來執行，所謂由AI執行指的不見得是「完全取代」的意思，也不是說AI工作成效就是完美的，最有可能的狀況是這些工作的部份內容由AI代為執行，成為另一個可以取得的最佳選擇 – the appropriate benchmark is not perfection but the best available alternative（Harvard Business Review）。

再深入來看一下為什麼這些工作可以轉向AI服務，如果由AI領域專家Tom Mitchell and Michael I. Jordan的分析，從AI最重要的本質之一：機器學習（machine learning）為基礎給出一個簡單的分類，從這個分類範例可以清楚看得出來，以現在的AI技術，經過有效的學習過程後，可以進一步應用的領域：

Input X （學習的輸入）	Output Y （知識學習產出）	Application （應用領域）
Voice recording 語音	Transcript 文字	Speech recognition 語音辨識
Historical market data 過去的市場資料	Future market data 未來的市場資料	Trading bots 智能交易員
Photograph 照片	Caption 主題	Image tagging 影像對應
Drug chemical properties 醫藥特性	Treatment efficacy 藥效	Pharma R&D 醫藥研發
Store transaction details 交易清單與細節	Is the transaction fraudulent? 交易是否是欺詐行為？	Fraud detection 欺詐偵測（防詐騙、洗錢防治）
Recipe ingredients 食材配方	Customer reviews 顧客評論	Food recommendations 飲食與營養建議
Purchase histories 過去的購物經驗	Future purchase behavior 未來的購物行為	Customer retention 吸引與留住顧客的能力
Car locations and speed 車輛位置與車速	Traffic flow 交通流量	Traffic lights 交通號誌
Faces 人臉	Names 人名	Face recognition 臉部辨識
…
…

（表翻譯自Harvard Business Review: The Business of Artificial Intelligence）

AI能做的事當然不只這些。哪些職業是這一類的工作？以上面這些類別來看很多都是現今最被稱羨，社會地位相對高的職業，像是醫生、律師、教師、會計師、財務分析師、記者、研發、軟體工程師等知識工作者，還有一些標準化流程比重相對高的職業，例如保險與理賠服務、銀行櫃員服務、計程車司機、稽查員、交易員、維修服務工程師、零售與物流服務等等。

創新決定AI之後的薪資水準

最後回到朱敬一博士的文章觀點來看，產業結構問題沒解決，加薪是鼓勵不來的，對所謂產業大老們喝咖啡道德勸說一點用也沒有，尤其在AI真正發展之後，薪資凍漲這件事情只會雪上加霜，即使它不能完全取代工作的所有，但是它一定可以在某些部分做的比人來的好來的快，老闆們因此有了另一個可取得的最佳選擇，完全可以想像。

如保赤子，心誠求之，雖不中，不遠矣。AI是不完美，但已經可用，未來只會更成熟。幾年前汽車大廠們應該也沒想到無人駕駛與電動車可以發展的這麼迅速，幾乎已經成了未來發展的競爭門檻與永續經營的決定性因素之一。可以說技術越專業的工作，AI的適用性越強，反倒是原創質高的工作，例如藝術、業務開發、文學、電影與音樂創作等更顯其原創性的市場價值。

可惜過去在台灣大部分的被鼓勵做的都還是傳統技術專業領域的工作，「一技之長」一直是家庭教育與社會教育灌輸的理念，以結果論來講，自由發展的失敗風險在過程中顯得沈重，整個來說就是缺乏創新產業的環境與思維，並不是說技能不重要，只是就如同朱敬一博士的觀點，我們的產業結構不能再只是偏重技術應用而少創新應用。

如果你現在做的事情缺乏創新，要想想有一天AI成熟之後你的工作可取代性變高了，你還敢跟老闆談加薪嗎？

我的建議是，不管您的工作是什麼，不管AI最終如何實現，都應改重新檢視自己的工作，同時現在就要全力擁抱AI，絕不要置身事外，不要想跟AI競爭專業性的工作，要想的是AI無法跟您競爭的專長到底是什麼。

文/老林

關於作者：
目前擔任美商優利系統副總經理、企業應用服務事業群總監
曾任Dell亞太區技術支援中心資深協理、IBM大中華區協理、IBM台灣經理

長期從事企業數位轉型服務、網路金融、全渠道服務、客戶關係、與智能化科技