自2001年中國加入世貿組織後的十年間，美國總共流失了約580萬個製造業工作機會，而其中約100-240萬是源於所謂的全球化潮流下的「中國衝擊」（China Shock）。這波的失業潮摧毀了勞工的生計和自信，擾亂了他們的家庭生活，也戕害了他們所在社區的經濟，接著導致社會的分裂與兩極化，最終促成像川普這種右翼民粹煽動家的崛起。
自主人工智能（Agentic AI）從去年興起，首先是針對文書整理，接著是軟體開發，再來則涵蓋法律、金融、醫學、會計、諮詢、監審等領域需要資訊收集、整理、分析、判斷與決策的工作，進而促使這些行業急速緊縮入門職缺的數量，甚至實施大規模的裁員。因此，自主人工智能造成的白領工作自動化所帶來的社會衝擊，預計將比本世紀初的中國衝擊更激烈、更深遠。
與三年前的大語言模型相比，自主人工智能系統背後的大語言模型具有針對特定問題，深入推理、規劃解方、和善用外部工具的能力，所以可以解決許多以人工作業極其燒腦耗時的複雜任務，如「針對某特定產品，找出過去三年所有市場上的競爭者，並根據功能、性能、價格與用戶評價逐項比較」、「從資料庫找出所有與輸入合約性質相似的過往合約，比較他們的差異點，然後據以標示輸入合約中需要人工審核或討論的重點，並提出改進建議」、「檢查某目錄下的所有代碼，找出其中可能存在的資安漏洞，並針對每個漏洞，提出修復方案」等。
Anthropic的Claude Code是自主人工智能系統的翹楚，OpenAI和谷歌也有類似的產品緊追其後。Claude Code啟發了開源軟體Open Claw的推出，此軟體青出於藍，加入由外部事件觸發任務執行的機制，大幅提升整體可用性，因而一時洛陽紙貴、蔚為風潮。
雖然自主人工智能系統的用戶目前多限於專業人士，但因使用時間長，對後端大語言模型服務的需求大增，而這些需求多屬「推論」類、而非「訓練」類。所以從去年年中以來，大語言模型服務商所使用的資料中心，都感受到「推論」類負載迅速上升，而且此類負載增加的速度似乎方興未艾，絲毫沒有停滯的趨勢。這也是為什麼亞馬遜、谷歌、Meta、微軟四家雲端公司對AI資料中心的資本投資額預計將從2025年的4000億美元成長至少50％到2026年的6000億美元。Anthropic本身的營收也呈爆炸性的成長：2024年10億美元、2025年90億美元、2026年前兩個月100億美元，這些數據清楚打破AI投資即將泡沫化的迷思。
Anthropic的執行長Dario Amodei對自己公司的自主人工智能產品可能在很短的時間內以驚人的速度徹底改變知識型產業的樣貌感到憂心忡忡，因此在過去的幾個月裡，他親自寫了幾篇文章，並頻繁參加論壇和接受採訪，苦口婆心地提醒世人即將到來的白領工作自動化革命，及其可能帶來的傷害和衝擊。
Amodei說，大語言模型技術的演進「已接近指數增長的尾聲」，幾年內人類社會將擁有「一大群在資料中心裡運行的天才」（a country of geniuses in a data center）。這裡的每個天才指的是針對特定任務優化過的自主人工智能系統，其表現大多優於該領域中最優秀的人類專家。以特定科學領域的研究為例，相對應AI天才的能力應可超過該領域的諾貝爾獎得主。而且，Amodei有90％的把握，這樣的願景會在未來10年內發生；也因此，未來5年內至少5成以上的初級白領工作將會完全消失。但最令他震驚的是，「社會大眾完全沒有意識到我們離這樣的境界竟然已經如此地近」。
如果Amodei的預測正確，那麼自主AI技術帶來的失業潮將不僅限於入門級白領工作，而且會在很短的時間內波及全球大部分的國家，所以對人類社會帶來的經濟傷害及政治影響將會遠遠超過中國衝擊。現下很少人探討社會各個面向在就業市場發生如此巨變時會如何反應，所以也很難預測塵埃落定後這個世界會變成什麼樣子。但我們知道大規模失業潮產生的分裂、兩極化和民粹主義應該是不可避免的，所以應未雨綢繆地預防和緩解這些問題。
鑑於大語言模型已能記住人類累積的所有知識，並有效運用這些知識去解決它從未遇過的新問題，那麼人類還能從事那些工作呢？有人說需要體力勞動的工作如汽車修理工、水電工、電工和建築工人應該相對安全。即便今天如此，明天它們還是有可能被人型機器人所淘汰；再者，這類工作的數量本來就相當有限。
馬斯克提出的「大多數人不再需要工作，只靠領取全民基本收入（universal basic income）過活」的想法，在經濟上或許可行，但卻不足以維繫社會的正常運作。中國衝擊的後續研究顯示，失業者渴望重返工作崗位，不僅只是為了獲得一份養家餬口的薪水，更是為了爭取生存價值感以及經由貢獻獲得的社會認同，所以全民基本收入可能不是解方。
那麼，在大語言模型主導的知識經濟中，人類究竟還能扮演什麼有意義的角色呢？人類的品味，可以協助制定能夠迎合特定用戶群的產品規格。人類可以監督、審核和改進AI的工作成果，以確保其正確性並照顧到客戶的主觀需求。人類還可以認證AI的工作成果，從而成為最終法律責任的承擔者。
另一方面，大語言模型想要持續進步就需要有人能夠持續產生新的素材供自身訓練，譬如說，能採訪報導事件的新聞記者、能執行科學實驗並紀錄其結果的科學家、能創作出嶄新形式的詩歌、音樂、繪畫的藝術家。最後，所有需要深度人際互動的工作，包括銷售、談判、訴訟、遊說、競選和娛樂，仍然需由人類擔綱。以上這些工作不但免於未來AI技術發展的威脅，而且都具備一個特點：從業者的價值會隨著年齡和經驗的增長而逐漸提升。
（作者為清大資工系合聘教授）
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