AI會讓勞工生產力變好？研究顯示：對！但要看是誰用。先說結論：低技能員工採用AI後生產力大增；反觀高技能員工，不只生產力不見成長，問題解決力和客戶滿意度竟然變差了！
ChatGPT爆紅，生成式AI在各行各業都掀起變革：製片廠讓AI撰寫初稿，僅聘僱人力修改；科技公司導入AI協助寫程式，祭出大幅裁員進行組織重組。
「Pay the writers. You AI-holes！」是當前已邁入百日的好萊塢罷工標語，雖然是來自Instagram上的一句玩笑話，卻清楚點明當今影劇產業兩大困境：AI和合理薪酬。而影劇產業應只是第一槍。
當工作現場已被技術革新顛覆，生產力如何跟著變動、薪資又該如何分配才「合理」？
AI導入工作現場：菜鳥老鳥產出結果大不同
史丹佛與麻省理工學院學者發布了第一份生成式AI在工作現場的長時間研究，觀察在將聊天機器人納入一家財富500強軟體公司的客服部門長達一年後的變化。
結果顯示，有了AI創建對話腳本建議，部門整體工作效率確實成長了14%。但AI帶來的好處並沒有平均分配給所有員工。
若將員工按技能高低做分類，低技能員工的生產力在納入AI後成長了35%，無論平均問題處理時間、每小時處理的問題量、問題成功解決比例和顧客滿意度上，都產生顯著進步。
反觀技術最好、資歷最豐富的那群員工生產力反而幾乎不見提升，案件處理時間沒有縮短，問題成功解決比例和顧客滿意度甚至下降了！
而原因在於AI模型捕捉了那些高技能員工原本就體現在工作行為上的老練經驗，只要遵循AI建議，低技能或經驗不足的員工能在短時間內做出這些原來要更長時間學習才能融會貫通的反應。
研究也顯示，低技能員工實際上是透過AI模型，讓自己在各方面都表現得「更像高技能員工」，高技能員工幾乎無法從這捕捉他們自己表現的AI模型中獲得更多。
因此，在AI協助將「知識與經驗的轉移」下，菜鳥員工的效率雖大幅提升，但原來就優秀的員工表現因此就不再脫穎而出、甚至相形失色。
自動化加劇的薪資不平等有望變得更平均
生產力從高技能員工轉移至低技能員工，這移動方向與自動化恰好相反，卻這正是薪資分配有望變得更平均的契機。
第三次工業革命那些「自動化」設備，須要技術性勞工下精確指令，透過程式碼，電腦、機器人才能有效運作。若勞工不具備資訊科技等專業知識，則無法享受到生產力提升，低教育水準的勞工也因此面臨被取代危機。
與此同時，對技術性勞工的迫切需求，拉高了薪資水準，又再擴大了技術與非技術性勞工間的所得差距。
麻省理工學院經濟學家發表的研究顯示， 在過去40年間，教育程度高的與教育程度較低的工人間收入差距顯著拉大，而自動化佔這一增長的一半以上。
反觀生成式AI，勞工們不僅不用會寫程式，甚至只要問問題就能在更短時間內習得過去需要重大學習成本才能達成的任務。只要問對問題，就能在AI加持下如虎添翼，更快地強化工作效率，提升生產力與薪資，讓薪資分布有望變得更平均。
薪酬制度不調整的危機：高技能員工流失、AI反成剝削工具
然而薪酬制度並非整體調高、調低或是分佈越平均就越好。
職場心理學家格蘭傑指出，現在是企業開始思考AI對薪酬影響的時候，「我們必須找到更好的方法來衡量高技能員工的總體影響，只看個人層面表現，會忽略他們透過AI共享知識帶來的巨大影響。」
資深員工的生產效率看似未因AI的引進而上升，但他們的經驗知識實際上透過AI模型更加放大，從自身表現、擴展到其他員工、甚至整個公司。但彭博預期，企業為了樽節開銷，有可能降低高技能勞工的薪資，也有因此失去他們的風險，因為他們為整個系統作出的貢獻並未得到合理的報酬。
麥肯錫也估計，生成式AI為生產力帶來的增長將為全球經濟帶來2.6～4.4兆美元的經濟效益，幾乎相當於英國2021年的GDP的3.1兆美元。但多項研究也顯示，AI帶來的生產力效益只流入企業和股東手中。在好萊塢罷工的案例，製片廠用編劇工會成員作品作為訓練AI的資料，再藉此減低編劇工時，不僅牽涉版權問題，更讓AI反倒成了資方壓榨原創成本的剝削工具。
此實驗雖然集中在客服領域，但給了所有被AI改變的產業現場一個新的參照與警示：未來最有價值的員工不一定再是帳面數字或業績衝最高的；要長期透過高品質資料訓練AI，帶來長期正面效益，AI不能只是節省成本的工具，績效評量的系統須重新設計。
核稿編輯：林易萱
