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淨增 7,800 萬份工作:一筆把勞工代價沖銷的樂觀帳

真正該問的不是 AI 創造多少工作,而是技術轉型的成本被制度記在誰的帳上。

2026 Aug 28 中高階主管的思維訓練AI世代
內容目錄
  1. 一個沒人真的數過的人頭數
  2. 「淨」是一種會計幻覺
  3. 誰需要你相信這個好消息
  4. 把它讀成一張成本歸屬問卷

「AI 創造的工作,會比它消滅的還多。」這句話你今年大概聽了不下十次。它的出處,通常會被追到同一個數字——世界經濟論壇《未來工作報告》算出的,到 2030 年淨增 7,800 萬個工作:消滅 9,200 萬、新生 1 億 7 千萬。這個數字令人安心,安心到很少有人回頭問一句:它到底是怎麼算出來的。而一個數字被引用得愈勤,被檢查得就愈少。我想先做那件沒人想做的事——把它拆開。

一個沒人真的數過的人頭數

先說清楚這個 7,800 萬是什麼。世界上沒有任何一國的勞動統計局,真的數過這些人頭;它的來源,是 WEF 向全球 1,000 多位雇主發出的問卷,問他們「未來五年打算增聘或裁減哪些職位」,再把答案做加權平均。換句話說,你看到的是一份意向調查——量的是雇主此刻嘴上的說法,而未來真正發生的事,問卷管不著。雇主寫下「我打算擴編」,跟他明年真的擴編,中間隔著景氣、資金成本、董事會與整個宏觀環境,這些變數,一格問卷都裝不下。更值得記住的是 WEF 自己的紀錄:2020 年那份報告曾預測疫情與科技將在兩年內顛覆 8,500 萬個工作,事後對照,時點與量級都對不太上。過去常失準,不代表這次一定錯,但足以讓「淨增 7,800 萬」這種精確到百萬位的說法,顯得可疑地漂亮。

「淨」是一種會計幻覺

退一步,就算這三個數字都準,問題還是沒解決,因為「淨值」本身是一種會計幻覺。被消滅的 9,200 萬人、新生的 1 億 7 千萬個位置,不是同一批人、同一種技能、同一個地方。淨增 7,800 萬只在總體帳本上成立;對任何一個具體的人,他要嘛落在被消滅的那一格,要嘛落在新生的那一格,沒有人真的活在「淨」裡。淨值不是對未來的預測,而是一筆把最痛的東西藏起來的會計——它把「一個做了十五年的行政人員,要如何在四十歲轉去做資料標註」這件事,除進了平均數裡;除完之後,痛就從帳面上消失了。你看到的是那個加號,真正有人承受的,是被蓋掉的那個減號。

誰需要你相信這個好消息

於是真正該問的是:為什麼是 WEF、顧問公司、科技業,在賣力傳播這個「淨正」版本?因為淨正的結論,幾乎必然通向同一句話——「所以大家要趕快 reskill(再培訓)」。同一份報告告訴你,五年內超過一半的勞動力需要再培訓。這句話聽起來像關懷,拆開看卻是一次責任的搬家:它把技術變遷的轉換成本,悄悄記到了勞工個人頭上。自己花時間、自己花錢、自己承擔轉換失敗的風險;而自動化省下的成本、新職缺帶來的紅利,歸的是資方與平台。「淨增 7,800 萬」最高明的地方,是讓那個得自費 reskill、還不一定成功的人,誤以為自己也被算進了那個令人安心的加號裡。

把它讀成一張成本歸屬問卷

所以,如果你是管理者,別把這份報告讀成 headcount 規劃表,讀成一張「轉換成本由誰承擔」的問卷:自動化替公司省下的錢,有多少會回頭吸收員工的轉換?具體一點——把「被系統取代的職位,原任者優先內部安置與再培訓」寫進政策,而不是停在口頭鼓勵;編一筆真正花得出去的內部轉調與學習預算,而不是丟一個線上課程連結就當交代;在裁掉一個職能之前,先算清楚那個人的隱性知識要重建得花多少錢。如果你是被這波浪潮沖到的個人,請記住一件事:當所有人都叫你去 reskill,先問清楚——重新學習的成本,這一次是誰出。

寫到這裡我得誠實承認,我整篇文章也引用了那三個數字——9,200 萬、1 億 7 千萬、7,800 萬——我一邊質疑它們,一邊靠它們把話說下去。這或許正是這類大數字最難擺脫的地方:你明知它可疑,卻找不到一個同樣有力、又更誠實的數字去取代它。我沒有。我只知道,下次再有人用「淨增 7,800 萬」來安慰你、或說服你的時候,那個「淨」字底下被除掉的人,值得你多看一眼。

資料來源:World Economic Forum《Future of Jobs Report 2025》;Praxis〈Optimism Bias in the WEF Future of Jobs 2025 Report〉;Octopus Intelligence〈WEF Predicts 78 Million New AI Jobs by 2030: A Reality Check on Their Track Record〉。

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