專家傳真－面對AI時代與未來工作的轉變 社會要怎麼面對？

工商時報【錢思敏台灣經濟研究院研究員】 AI時代來臨，隨著AI應用領域越來越廣泛，取代的人力越來越多，規模經濟效益也逐漸顯現，過去因為資訊化、自動化的發展，已經有一批被取代的工作，像是大部分的客戶服務、銀行櫃檯人員，餐廳訂位服務等，未來可以預見將被取代的工作像是律師助理、會計師助理、行政事務人員等，不過，其實這些工作短期內不會消失，而是企業將大量漸少對這類工作的聘僱，而此類工作中留存的職務也不是過去重複的工作內容，而是更多複雜職務的處裡，就像是客服人員雖然減少，但是還是留有少數處理複雜問題的客服人員，如同麥肯錫（2015）的預測，未來人類工作中，真正完全被取代的工作可能僅有5％，而將被大量取代的是工作中的職務（tasks），而非整個工作。 現在有更多工作與職務逐漸被取代，不免讓人憂心，是否應該要預測未來所需要的人才是甚麼？該如何培養未來所需要的人才？如果未來科技這麼重要，工程師人才又很缺乏，是不是現在就盡量大量培養寫程式的人才？科技進展的速度太快，似乎一項新的技術才推出不久，可能就會有新的技術可以取代，也因此要去推動大量學習某些技術或科技，似乎也存在著風險，舉例來說，最近臉書人工智慧研究主管認為未來深度學習和機器學習可能需要採用新的程式語言，目前的Python是機器學習主要使用的程式語言，但因為其使用限制、而且未來程式設計需要因應更多的彈性變化，也希望深度學習可以更有效率，所以想要推動新的程式語言；另一方面，麥肯錫（2017）也預估到2030年，將有9億個新工作機會，其中8∼9％的新工作，是現在完全不存在的，無論是科技軌跡走向的不確定性，或是根本無法預測新工作將會需要甚麼技能，再再都加深了用現在去推估未來的人才需求與培育需要的困難度，唯一可以確定的是為了因應未來的就業，每一個人都必須要持續學習與接受培訓。 許多政府或研究機構嘗試去對未來的工作樣貌進行描繪，希望能夠預測未來工作職務所需要的職能，然後，在學校課程、職業訓練、在職訓練等當中，給予相關的課程和訓練，但是科技變化太快，與其把大量心力投入在想像未來工作的樣貌，不如建立起因應未來工作，無法停下腳步，就是必須要持續學習與接受培訓的觀念上。 如果因應未來工作的需要，命題是每個人都需要持續學習與接受培訓，則問題會是誰需要對學習和培訓資源投入來買單，是政府嗎? 是企業嗎? 是員工個人嗎? 事實上是政府、企業和個人都有責任要投入心力來因應未來的轉變。 因為跳躍式的科技進展讓人不確定是否現在該學或該學些什麼，企業也無法看到未來一兩年之後的職能需要，所以除了政府需要定期審視現有培訓與職業訓課程是否加入了就業市場所需要的新技能之外，政策上也需要更用力的擴大鼓勵勞工運用政府提供的職業訓練補助，但更需要觀察的是提供訓練課程的民間單位是否有足夠條件和師資能力有辦法提供因應新科技所需要的培訓課程，或者需要更積極的思考補助線上學習課程費用的可能。 政府當然也有能力在政策上，要求企業將員工的培訓視為企業社會責任的一部分，無論新科技怎麼轉變，企業只要持續保持投資在員工技能的升級或轉型上，就可以提供員工因應新科技所需要的職場技能。 除了政府力量介入之外，企業應該要把對員工重新培訓的投資設定為員工福利的一部分。協助員工技能過渡到因應未來工作所需的職能，其實對企業來說反而是低成本而有效率的投入作法。已經有很多專家觀察到，與其聘用熟悉AI程式語言的人才，不如對現有員工進行培訓，因為現有員工具有產業的背景知識，藉由短期AI程式語言的學習，可以更快速的解決企業數位轉型的問題。 對個人而言，工作的消失、終身僱用制退場，代表著必須要有終身學習的意識，不光是在職業或產業領域內的延伸學習，任何興趣的延伸學習也可能發展成一項新的職場技能或是職業，未來非典型的就業型態所帶來的多重職業和多重雇用關係，讓一個人也不需要侷限於某一個工作或某一個老闆，可以更彈性的看待工作、職業身分。 現在或許低估了未來新科技所帶來的工作機會，但是較令人擔心的是新增的工作機會，是不是有很大的技能落差，如果未來新工作需要新的技能，而新的技能是現在還沒有發明的，那該做的是從學習現在有的新技能中持續的往前推進。