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Anthropic 推演 AI 極端未來:2030 失業率衝上 11.9%,但 GDP 卻暴增三成

2026/09/11 3

Anthropic 推演 AI 對經濟的衝擊:最極端情境下,2030 年全體失業率恐衝上 11.9%,GDP 卻比沒有 AI 的世界高出 32.4%,財富與失業同步暴增。(前情提要:比爾蓋茲開始對 AI 不樂觀了:警告 2 年內衝擊白領工作)(背景補充:Sam Altman 誇口:AI 正在淨創造更多就業,可你去年不是這麼說的..)

Anthropic 經濟團隊在最新研究計畫《我們的經濟未來情境》中,用模型推演出三種可能:溫和、顯著、極端,三條路徑,指向的都是同一個問題:AI 到底會取代多少工作,又會多快取代。

工作被拆成一堆任務

研究員在技術報告中,把每一份工作拆解成一堆任務的組合,不再用「職業」當計算單位。

以護理師為例,抽血、巡房、檢傷分類、記錄生命徵象、叫物資,都在這份任務清單裡。AI 不能幫病人洗澡,這件事沒有討論空間;但 AI 可以代寫出院衛教、做遠端監測、排班,這些屬於「增強」;記錄生命徵象、叫物資這類重複工作,AI 可以直接「自動化」接手。

更關鍵的是,AI 還會生出新任務,比如檢查 AI 自己做的檢傷分類準不準。簡單來說就是,一份工作會不會消失,要看裡面每項任務被增強、被自動化,還是完全不受影響。

模型把這套邏輯套進整個美國經濟,推演出三種情境。

。溫和情境下,2030 年 GDP 只比沒有 AI 的世界高出 1.6%,年成長率 2.4%,衝擊大約等於網際網路,幾乎感覺不到。

。顯著情境下,GDP 高出 8.3%,年成長率翻倍來到 5.4%,衝擊超越網際網路與鐵路。

。極端情境的前提,是出現會自我迭代升級的 AI 系統,加上企業採用速度快到不合常理,GDP 因此暴衝到高出 32.4%,年成長率達 15.4%。

三種情境裡,薪資與失業的分布完全不對稱。

。溫和情境幾乎沒有輸家:知識型職業薪資 +0.4%,其他職業 +1.1%,勞動佔所得比重從 60% 微降到 59.4%

。顯著情境開始出現裂縫:知識型職業薪資轉為負值,下滑 0.3%,其他職業卻大漲 5.9%,勞動佔所得比重掉到 56.1%,資本佔所得比重升到 43.9%

。到了極端情境,裂縫變成斷層:知識型職業薪資重挫 11.5%,其他職業卻暴衝 33.6%;勞動佔所得比重只剩 45.2%,資本佔所得比重衝上 54.8%,資本所得比沒有 AI 的世界高出 81.4%,勞動所得卻僅僅高出 0.5%,幾乎是原地踏步。換句話說,餅變大了,但切給資本的那一塊,遠遠比切給勞工的那一塊,大得多。

Anthropic 在 8 月找 Morning Consult 對逾一萬名美國人做了問卷,一般大眾樣本 10,980 人、網站訪客樣本 10,559 人。中位數受訪者對 AI 的想像,推導出的 2030 年畫面:GDP 比沒有 AI 的路徑高 8.6%(四分位區間 3% 到 19%)、全體失業率 4.6%、知識型職業就業人數減少 4.2%、知識型職業薪資僅 +0.6%,整體落在「顯著」情境附近;但也有約一成受訪者的答案,已經落在最極端的那個世界裡。

多數人以為換工作只要幾週,實際上中位數受訪者預期要花約 8 個月才能重新找到工作;更微妙的是,約三成受訪者認為 AI 完全省不了時間,卻有 49% 的人認為至少能省下一半時間,落差本身就說明,大家對 AI 能力的想像還很分歧。

餅變大了,誰分走多的?

這份研究真正的重點,或許不是「AI 會不會取代工作」,而是「經濟成長的果實,會落進誰的口袋」。

三個情境指向同一個方向:AI 越強、經濟成長越快,資本拿走的比重就越高,勞工拿到的比重就越低;就算極端情境下,平均薪資名目上仍在成長,知識型工作者的處境,只會更差。工程師、客服這類知識密集職業,未來很可能得往水電工、護理師這類「AI 較難碰」的職業轉,而轉職,從來不是一件容易的事。

Anthropic 把這套模型,和它資助的研究、政策建議綁在一起,強調要讓 AI 的經濟利益被廣泛分享。但這句話最後會不會兌現,答案在接下來幾年,企業、政府與勞工三方,願不願意正視這組數字。

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