本文編輯後刊登於《台灣經濟論衡》，第24卷第1期「AI時代下人力發展趨勢」
壹、前言
在近年全球經貿快速競爭下，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）已然成為驅動產業在供應鏈重組的關鍵新動能。隨地緣政治風險升溫、區域化生產趨勢加劇，過去依循以效率導向的全球分工模式，正逐步轉向強調「韌性、安全」新供應鏈體系。與此同時，大國政策引導產業布局與供應鏈重組方向（如補貼、在地製造、與供應鏈去中化等），亦進一步加深產業生產與市場布局的不確定性與調整成本。
從長期來看，人口結構快速老化與少子化所帶來勞動供給緊縮、關鍵技術與製造人才短缺，以及工資福利、能源價格波動、與碳成本內部化等成本持續攀升，對產業發展更添增不確定性。在此背景下，AI正加速推動產業發展與勞動市場變化，不僅帶動各國經濟成長與產業轉型，同時也對人力發展與勞動制度調適帶來新的挑戰。
貳、國際觀點
一、AI對人力發展影響核心是「工作任務重組」而非「就業取代」
自工業革命以來，科技進步持續重塑勞動市場結構與人力需求。第一次與第二次工業革命透過機械化與電氣化大幅提升生產效率，將勞動力由農業轉向製造業，形成大規模工廠制度；第三次工業革命則以資訊科技與自動化為核心，使生產流程數位化與精密化，逐步取代例行性與重複性工作。如今AI時代來臨，科技影響對勞動市場的影響更加深化，甚至會帶來結構性變革。
不同於過去科技主要取代低技能與重體力勞動等工作，生成式 AI對大多數工作影響仍傾向於改變工作流程並提高生產力，透過「增強（Augmentation）」改變工作本質，(注1)而非直接取代工作機會，使工作型態由「職務導向」轉為「任務重組」。
二、「人機協作」為主流趨勢，強調複合型技能
AI發展將改變勞動技能既有結構，單一專業技能將越來越難因應新的工作內容需求。AI 擅長處理結構化數據與基礎文本生成，像是認知、分析及管理類的使用腦力工作，就業人力可能需要轉為扮演「 AI指揮者」角色，負責設定指令、監督產出並為倫理判斷把關。
ILO報告明確指出人機協作是未來可能發展主流工作型態之一。(注2)未來就業人力需具備「複合型技能」，即專業領域知識（如法律、金融）的同時，需結合數位素養與人際協調、溝通判斷能力，以更有效率與AI協同工作，以應對高度不確定的勞動市場。然而，隨著AI 承擔更多認知型任務，再培訓與技能提升（upskilling）成為政策關鍵工具，透過終身學習體系與制度支持，可協助就業者加速技能轉型。
三、新AI經濟下四種未來就業市場型態
依據「世界經濟論壇」（World Economic Forum, WEF）Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030報告，分析「AI技術進步」與「勞動力整備」兩大關鍵面向，提出2030年全球就業市場四種可能發展情境（請見下圖1），包括超速前進（Supercharged Progress）、位移時代（The Age of Displacement）、副駕駛經濟（Co-Pilot Economy）、停滯前進（Stalled Progress）等。
整體而言，未來就業市場發展並非單一路徑，而是取決於AI技術發展與勞動力整備是否有相互配合。舉例來說，當AI技術快速突破下，若就業人力具備相應能力，則整體生產力會明顯提升。AI負責大量資料處理與分析工作，就業人力則轉而專注在決策與創新能力，讓人機協作發揮最大效益。因此，在AI時代下人力發展將視制度設計、教育訓練、技能培訓、與政策治理等完備程度，將成為未來決定AI時代之產業轉型、勞動結構、與國家永續發展的關鍵因素。
資料來源：WEF（2026），台經院彙整
圖2 WEF提出 2030年全球就業四大發展情境
四、AI趨勢下勞動市場與人力發展潛在風險
除上述提及發展趨勢外，「國際勞工組織」（International Labour Organization, ILO）近年曾多次示警AI對勞動市場帶來不僅是快速變革，(注3)亦需同時關注相關衝擊或風險情況發生，如市場不公平擴大、就業品質惡化、高技能競爭加劇與技能錯配等，這些負面影響並非僅侷限在工作機會被取代或少數職位消失，而是取決於勞動市場轉型速度與法規制度搭配調整能力落差。
1. 擴大勞動市場不公平性與數位落差
在AI發展下，對勞動人力發展的長期影響是呈現高度不均的。這不僅造成產業間發展存在差異，對青年、女性、及低收入國家勞動力的衝擊亦更為顯著。隨著AI技術快速進步，可能進一步擴大不同族群間的就業機會與薪資差距，使既有勞動市場結構的不平等持續加劇，尤其在技能培訓機會與數位能力落差方面更為明顯。
2. 衝擊正職就業機會與就業市場品質惡化
近年隨著產業技術快速變革、供應鏈重組及青年勞動價值觀改變，勞動市場缺工已成常態。在此背景下，AI發展可能進一步壓縮傳統正職工作機會，促使部分勞動力轉向缺乏保障的非典就業或專案型工作。在此趨勢下對想要提升全球就業品質更添難度，非典就業需求不減，對「體面工作」（Decent Work）長期發展形成挑戰。(注4)若各國勞動制度與相關法規未能及時調整因應，恐將進一步加劇勞動所得與社會保障不足等問題。
3. 工作技能錯配與轉型落差風險
AI對勞動力影響除了改變工作任務內容外，由於勞動市場與教育訓練體系調整速度往往落後於AI發展速度，長期會導致就業人力的工作技能供需常出現不匹配情況。若缺乏有效的再培訓機制與持續學習體系，就業人力難以及時轉換技能，將提高就業位移與轉職困難的風險，特別是在中階技能與例行性工作族群中更為明顯。長期而言，若制度調適不足，可能形成結構性失業與人才供需落差並存的現象，進一步影響整體勞動市場的穩定性與生產力提升。
4. 高學歷求職新鮮人競爭加劇
與過去自動化趨勢對勞動市場的影響多集中於例行性、低技能工作不同，生成式AI進一步擴展至知識密集與高技能職業，尤其是金融、教育、管理與資訊服務等領域。這些工作涉及大量資料分析與文本生成等任務，讓逐漸被AI高效率處理或取代可能性大大增加。
在此趨勢下，高學歷求職新鮮人進入勞動市場，可能面臨更高的任務自動化壓力與競爭強度。像是在初階專業職位（如助理分析、基礎研究、行政支援等）中，部分傳統作為職涯起點的工作內容已逐漸被AI工具取代或弱化，可能導致「進入門檻提高」與「職涯起步延後」的現象。整體而言，生成式AI會重新定義高技能工作的內涵，未來會改變人才培育與職涯發展的路徑。
參、大國觀點
一、美國
雖直至近年AI發展才逐漸受到重視，但美國早已對國內企業AI應用發展現況進行多年調查統計，在2023年前美國人口普查局有執行年度「商業調查」（ABS）與「企業研發調查」（BERD），長期蒐集企業AI研發、使用與就業影響，且自 2024 年起整合原有7項商業調查，改為實施「年度綜合經濟調查」（AIES）。
另一方面，自2023年起美國實施「商業趨勢與展望調查」（Business Trends and Outlook Survey, BTOS）則將AI問項題組正式納入雙週一次調查，這代表美國政府高度關注 AI 對企業營運模式的具體影響，以利即時掌握企業營收、就業、價格與供應鏈等短期變動。AI問項涵蓋企業是否使用AI、應用於哪些業務功能（如生產、行銷、客服、研發等）、是否取代或輔助人力、對就業影響，以及未來3個月AI採用規劃。
二、英國
英國國家統計局（Office for National Statistics, ONS）主要透過「商業洞察與條件調查」（BICS）以及「意見與生活方式調查」（OPN），目的是即時監測英國對與AI 技術如何重塑企業的營運模式、勞動力需求以及民眾對新技術風險與收益看法，為政府制定數位經濟政策提供實證依據。
在調查內容方面，BICS除涵蓋企業營運、成本、貿易與人力等基本指標外，亦將AI納入重點觀測項目，包括企業是否使用AI技術、是否規劃導入、以及AI對就業人數的影響等。同時，OPN則調查民眾對AI的認知、風險感受與對就業的影響評估，補足企業面之外的社會觀點。
表1 美國、英國實施AI對產業發展與就業影響之調查比較
資料來源：台經院彙整
肆、 結語
從國際發展趨勢觀察，AI 對勞動力影響主要取決於工作任務被「自動化」或「強化」程度，而其對產業與人力發展的衝擊程度，仍需視企業導入策略、產業結構及制度環境的影響。換言之，AI 對勞動力市場的影響並非單純由技術決定，各國的政策選擇與治理模式才是重要關鍵。
在高度不確定勞動市場轉型過程中，各國應積極強化雇主、勞工與政府間的溝通對話，共同研議不同階段AI 技術的導入節奏及其配套措施；同時，需持續強化社會保障體系與終身學習支持，以提升整體勞動市場的調適與韌性。
最後，一國若要制定符合國情的 AI 人力發展對策，核心在於精確掌握 AI 對產業的實質影響，以及民眾對新科技技術的接受度與期望發展。觀察美、英等先進國家的統計體系皆建構AI 動態且延續性調查（如美國 BTOS、英國BICS），這類長期且即時的數據追蹤機制正是研擬國家應對新興科技衝擊、中長期產業與人力政策之不可或缺的重要實證基礎。
參考文獻
1. International Labour Organization, “Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure”, ILO Working Paper 140, May 2025.
2. International Labour Organization, “Employment and Social Trends 2026”, 14 January 2026. https://doi.org/10.54394/AHRT2681
3. International Labour Organization, “Workers’ exposure to AI: What indicators tell us – and what they don’t”, February 2026. DOI : https://doi.org/10.54394/00033279
4. World Economic Forum, “The Future of Jobs Report 2025”, 7 January 2025. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
5. World Economic Forum, “Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030”, 7 January 2026. https://www.weforum.org/publications/four-futures-for-jobs-in-the-new-economy-ai-and-talent-in-2030/