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工業技術研究院

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工業技術與資訊月刊

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科技正如何摧毀勞動力需求

自動化與先進的數位科技,正在削減越來越多工作對人力的需求。歷經過往好幾波劇烈的技術變遷,人類勞動仍舊無可取代,然而,這次卻和以往不同:未來我們所需面對的,除了消失的工作機會、無法提升的收入水平,還有愈發不平等的社會?


麻省理工學院(MIT)史隆管理學院(Sloan School of Management)的教授布林約爾松(Erik Brynjolfsson)給人的印象,是平靜穩重、思慮清晰的學者風範,這讓人很容易忽略──他的學術論點是相當具有煽動力的。在過去的一年半,布林約爾松和同僚麥克菲(Andrew McAfee)提出論述,聲稱從技術越加精良的工業用機器人,到自動化的翻譯服務,電腦科技領域的卓越進步,已遠遠把過去10至15年來遲滯不前的就業成長拋在腦後。對勞工來說,更不幸的消息是,布林約爾松預測,許多類型的工作前景堪慮,因為這些強而有力的新科技不只正被製造業、文書工作和零售業運用,其觸角已伸進其它專業領域,例如法律、金融服務、教育和醫療產業等。

對於投身自動化製造業,或在旅行社上班的任何人來說,聽到機器人、自動化製程、電腦軟體能夠取代人,不會感到訝異。然而,布林約爾松和麥克菲的觀點,又更加令人不安並備受爭議。他們相信,急速變遷的科技破壞工作機會的速度,要比創造新的工作機會的速度快上許多,其結果是收入的中位數遲滯無法往上攀升,且讓美國社會的貧富差距越拉越大。同時他們懷疑,在其他同樣科技發展成熟的國家,類似的情況也正在發生。

據布林約爾松所言,最具毀滅性的證據,恐怕是一張大概只有經濟學家會喜歡的圖表。在經濟學領域裡,創造財富及經濟成長的重要指標──生產力,即某特定單位的付出所換得的報酬,例如一小時的勞動所創造的經濟價值。它可用來測量進步的程度。在圖表裡,布林約爾松秀出兩條曲線,分別代表美國的生產力及整體就業狀況。二次大戰以來,這兩條線始終很接近,工作機會上揚時,也正好是生產力上升的時候。整體走勢一目瞭然:企業從員工那邊創造更多的價值,被視為一個總體經濟的國家,就更加富裕,進而刺激更多的經濟活動、創造更多的工作機會。不過,自2000年起,兩條曲線開始漸形漸遠;生產力持續攀升,但就業狀況卻突然停止上升並走下坡。2011年時,這兩條曲線間已有相當明顯的差距,顯示經濟在持續成長之餘,卻不見工作機會跟著增加。布林約爾松和麥克菲稱這種現象為「大脫鉤」(great decoupling)。布林約爾松深信,造成生產力蓬勃成長和工作機會微幅增加的背後力量,就是科技。

如此斷言相當令人吃驚,因為這威脅到經濟學家們對科技進步的信念。布林約爾松和麥克菲始終相信,科技能刺激生產力、讓整體社會更富裕,但它同時也有黑暗的一面:科技的進步讓許多類型的工作需求消失了,使得典型勞工的處境比從前都惡劣。布林約爾松秀出圖表(見11頁),即使國內生產毛額(gross domestic product,GDP)往上攀升,收入的中位數卻未見起色。他說:「這是這個時代的巨大矛盾。生產力一直在刷新記錄,產業創新的速度也奇快無比,但在此同時,我們收入的中位數卻在下降、工作機會也越來越少。科技進步的速度太快,把人們遠遠拋在後頭,我們的技術、我們的組織怎樣都趕不上。」

布林約爾松和麥克菲並不是盧德分子(Luddites)──那種強烈反對工業化、自動化、數字化或一切新科技的人。的確,有時候他們被認為對近日數位技術進展的程度和速度太過樂觀。布林約爾松說,他們合著的《和機器競跑》(Race Against the Machine)在2011年出版,陳述兩人的論點,著書的原因,是想解釋這些新科技所帶來的經濟利益,而布林約爾松在1990年代,花了許多時間發掘證據,以證明資訊科技刺激了生產力。不過,他們也清楚瞭解到,科技不僅讓許多工作變得更安全、更容易、生產力更高,相同的科技也削減了市場對許多類型勞工的需求。

當然,數位科技對工作機會造成威脅的例證隨處可見。幾十年來,在許多類型的製造業中,機器人和先進的自動化設備已被使用相當普遍。現在相較1997年,美國和大陸這兩個製造業大國,製造業的從業人員已減少許多,部分原因就是自動化所致。在1980年代,許多因採用工業用機器人而轉型的現代自動化工廠,已慣用自動化的機器設備焊接車體零件和為其上色──在過去,這些工作向來都是人工完成。最近,像Rethink公司所推出的機器人Baxter,已被引入一些不同屬性、規模較小的製造工廠,負責執行一些較簡單的任務。相較於前幾代的機器人,Baxter 使用起來更有彈性、也較便宜。矽谷一家名為Industrial Perception的新創公司,於網站上放了一段機器人影片,這種被設計在倉庫裡工作的機器人像隻無聊的大象,把箱子拾起又丟下。最近正備受矚目的,是Google正在研發的自動駕駛車,這也顯示在不久的將來,自動化將能發展到怎樣的地步。

而在文書及專業服務領域方面,科技所促成的變遷可能沒這麼劇烈,但對就業市場的潛在影響卻大上許多。由於電腦運算技術與數據儲存空間越來越便宜且唾手可得,讓網路、人工智慧、巨量資訊(big data)以及先進的分析技術等更加精良,它們正把許多例行性的任務轉為自動化。

無數傳統上被歸類為白領階級的工作,例如郵局裡的工作或顧客服務類的職缺,已經消失了。曾任史丹佛大學(Stanford University)經濟系教授、目前為全錄帕羅奧多研究中心(Xerox Palo Alto Research Center)智慧系統實驗室(intelligence system lab)的訪視研究員亞瑟(W. Brian Arthur)把這現象稱為「自主性經濟」(autonomous economy)。這背後的意涵,比機器人和自動化設備取代人工還要微妙許多。他說,這牽涉到「不同數位處理過程間的對話,還有新的數位處理過程的開發」,讓我們可用更少的人力完成許多事,但也有許多工作因此絕跡了。

亞瑟說,正是這數位化過程的猛烈攻勢,讓生產力在更少勞動力投入的情況下,還能夠向上成長。他指出並警告,「數位版的人工智慧」正在取代那些過去大眾相信需要仰賴真人完成的工作,「它會用你我都從未見過的方式,改變每一個專業領域。」

麻省理工學院史隆管理學院數位商務中心(Center for Digital Business)的副主任麥克菲,在描述Google自動駕駛車這類先進科技時,不僅說得很快,且語帶敬畏。儘管他對科技抱持顯而易見的狂熱,他卻不認為那些近日已消失的工作機會能夠死而復生。他認為,接下來的幾十年,由「足夠的運算能力、數據和書呆子專家」所推波助瀾的數位科技,會以指數方式持續成長,而就業機會萎縮與社會不平等的壓力,只會日益加劇。他說:「我也希望自己的判斷是錯的,但當所有原本只出現在科幻小說情節裡的科技都成真時,我們還需要這些人做什麼?」。

新經濟?

不過,過去十年來就業機會的成長停滯,是否真都該歸罪於這些新興科技?許多勞動經濟學家會說,依據現有的資料,根本不足以做出這樣的結論。包括與全球貿易、網路泡沫、金融海嘯相關的事件,或許都可以用來解釋為何二十一世紀起,新的工作機會相對之下會形成得這麼慢。「沒有人真的知道究竟是怎麼回事。」哈佛大學(Harvard University)的勞動經濟學家費立曼(Richard Freeman)如是說。他解釋,這是因為要把科技所造成的影響從其他總體經濟的效應中抽離出來,是相當困難的。不過他也懷疑,科技大規模改變商業領域的速度,是否真有快到足以解釋最近工作數量的變化。

麻省理工學院的經濟學家奧圖(David Autor)致力於研究工作機會與科技兩者間的關聯性,他對於用科技來解釋整體就業狀況的驟然變遷,也是持保留的態度。他表示:「自2000 年起,就業狀況開始顯現出頹勢。的確發生了什麼改變,但沒有人知道原因。」除此以外,對於過去十年來,美國生產力持續上升的走勢,他也抱持懷疑的想法,因為測量和加權計量經濟的方法本就很多,經濟學家不見得同意本文中的統計數據。如果他的看法正確,很有可能工作機會的零成長,該歸因於整體經濟情勢的遲滯。他說:「工作機會突然不成長,是一個大謎團,但並沒有很多證據顯示這跟電腦科技有關。」

奧圖說,可以確定的是,電腦科技的確改變了現有工作的類別,且那些改變「不見得都是好的」。他說明,至少自1980 年代起,電腦已逐漸取代了像記帳、文書工作,還有製造業裡一些重覆性的生產工作──上述這些職位的平均薪資,約莫是中產階級的水準。在此同時,市場上那些常仰賴電腦輔助、需要創造力和解決問題技巧的高薪工作,需求則越來越大。另一方面,市場上對低技術性工作的人力需求也在增加當中:諸如餐飲業工作人員、清潔人員、居家照護工,以及其他無法被自動化所取代的服務性工作。據奧圖的看法,其結果會是勞力市場的「兩極化(polarization)」,還有中產階級被架空「(a "hollowing out" of the middle-class)」──過去的幾十年,在許多工業化國家裡,都能觀察到這種現象。雖然如此,奧圖補充說:「若要說科技發展影響了整體的工作機會數量,這又是另外一回事。在就業率沒有大幅改變的情況下,工作性質也可能有很大的改變。」

除此之外,即使今日的數位科技的確影響了就業機會的創造,而過去歷史顯示,這可能只是暫時性的衝擊,雖然它帶來了痛楚,隨著勞工們調整自己的技能水平、企業家們因應新科技開出新的職缺,工作的數量會再回升。至少一直以來,歷史都照著這個模式在走。因此,大眾現在該問的問題是,今日的電腦科技是否與過往不同,而造成了長期的非自願性失業?

歷史上,至少自十八世紀工業革命起,在科技進步的過程中,就已改變了工作的本質,並破壞了某些類型的工作。1900 年時,有41%的美國人從事農業相關的工作;而到了2000 年,這個數字卻只剩下2%。同樣的,在美國,從二次世界大戰後到今日,受雇於製造業的人口比例從30%下跌至約10%──部分原因是自1980年代起,開始興起的產業自動化。

雖說這樣的改變,對技能水平不符工作所需的工人來說,可能會很痛苦,哈佛的經濟學家凱茲(Lawrence Katz)認為,歷史上並沒有模式顯示,此類轉型在經過一段長時間後,會造成工作機會的淨減少。凱茲針對過去幾個世紀以來科技進步對工作的影響,做了廣泛的研究──例如他探索在十九世紀中期,高技術性的工匠,是如何被工廠裡低技術性工人所取代。

儘管工人的專業技能,可能得花上幾十年才有辦法趕上新工作的需求,凱茲說:「我們從沒碰過沒有職缺的情況。也沒有長期的趨勢顯示,人們的工作正在被淘汰。就長期觀察而言,就業率其實是相當穩定的。人們總是能夠創造出一些新的工作機會。人們總能想出新的事情來做。」

話雖如此,凱茲也沒忽略掉今日的數位科技有些不同這個事實──就是這一點不同,讓受影響的就業領域更廣更大。至此,他認為該關切的問題是,是否可仰賴經濟史來指點迷津?科技對工作機會所造成的干擾,是否只是暫時、會隨勞動力自我調節而緩解的現象?又或者我們將面對的,是科幻說裡的情節,擁有超能力的自動化過程和機器人,有朝一日會接管大範圍人類的任務?根據凱茲的預期,過往的歷史模式應可套用,但他也說:「這真是一個大哉問。倘若科技造成了足量的破壞,誰知道將會發生什麼事?」

華生電腦

要更深入探討凱茲的問題,可以檢視業界是如何採用今日最先進的科技。儘管這些科技無疑地接管了許多人類的工作,要找到證據來證明機器已大規模地取代工人,並沒有這麼簡單。科技對工作的淨影響之所以這麼難釐清,一個原因是,自動化的設備往往是被用來提高工人的工作效率,而不一定是用來取代人工。生產力向上提升,的確讓商家可以用較少的員工完成一樣的工作,但也表示他們可用現有人力拓展生產規模,甚至打入新的市場。

若以奇華系統公司(Kiva System)所開發的鮮橘色機器人為例,這產品對羽翼未豐的新興電子商務公司來說,就是一大福音。負責開發和銷售這款機器人的奇華系統創立於2002年,亞馬遜公司(Amazon)在2012年用7億7,500萬美元把這間公司買下。奇華的機器人能夠在大型的倉儲空間裡快速活動,從架上拿取顧客訂購的商品,再把商品交給負責包裝商品準備出貨的員工。

奇華系統的總部位於波士頓的外圍,有大型的示範倉庫和裝配線設備,可見成群的機器人像是有消耗不盡的精力般到處移動:有些剛組合完畢的機器秀出它們能執行的任務,等著被運到世界各地的客戶手上;還有其他的機器人,正等著向一位訪客示範它們是如何立即對一筆電子下單做出反應,把訂購的貨品交到某位員工的工作站。

相較於類似規模、但未自動化的倉庫,配有奇華機器人的倉庫能處理的訂單數量,最多高出了有四倍之譜,因為在傳統的倉庫裡,員工光在倉儲空間裡走來走去取貨,可能就花上他們工作時間的70%──不知道這是否是個巧合,亞馬遜公司買下奇華系統之前不久,才剛有媒體報導指出,在亞馬遜公司一處超大型倉庫任職的員工,一天要走上超過10英哩的路。

機器人的確有節省勞力的潛力,但奇華系統的創辦人和執行長蒙茲(Mick Mountz)說,他對機器人已經讓很多人失業,或在未來會讓很多勞工丟飯碗這個說法存疑。他認為,其一,大部分奇華系統的客戶都是電子商務的零售商,有些商家成長的速度快到讓他們來不及雇用新員工。機器人科技讓商品的配送流程更便宜、更有效率,事實上這幫助了很多零售商存活了下來、甚至規模越做越大。在創立奇華之前,蒙茲在線上生鮮雜貨宅配公司Webvan工作。Webvan的驟然失敗,在1990年代的網際網路泡沫化時期(dot-com era),是樁值得引以為戒的大事。他很喜歡用數字舉例,來說明Webvan打從一開始就註定做不下去;例如,一筆100美元的訂單,公司的運費成本竟高達120 美元。蒙茲的觀點很清楚:像物流處理費這種很基本的環節若沒處理好,等於預見了一個新事業很快就會撐不下去,自動化技術則可解決這類問題。

在此同時,奇華系統也還在招募新血。跟奇華的機器人同色的橘氣球,散布在他們辦公室的一些小隔間,有氣球的隔間,表示主人是上個月剛到職的新進員工。大部分的新進員工都是軟體工程師:雖然機器人是該公司的看板人物,其背後指引機器人活動、決定貨品在倉庫裡擺放位置的複雜運算法,才是這項創新技術能付諸實現的最主要原因。有了這些運算法,讓系統能適應新環境。舉例來說,系統可以學習哪些存貨屬於較冷門的商品,因此可以把它們放在較遠的區域。

這些先進的技術,的確彰顯出在一些工作場合採用自動化的好處,但同時也說明了人類執行其他任務的能力,還是比較優越──例如,把很多樣商品包裝在一起。

許多傳統上機器人操作的侷限,例如該如何訓練機器人辨識像椅子之類的物體,仍舊是難題,且若機器人是在像倉庫或辦公室這類相對而言較無特定結構的環境裡活動,問題又更難解決。

大量電腦運算的技術,已經被運用來幫助機器人學習辨識周遭的環境,但是麻省理工學院的工程學教授、同時隸屬於該校電腦科學與人工智慧實驗室(Computer Science and Artificial Intelligence,CSAIL)的里昂納德(John Leonard)表示,同樣的瓶頸仍舊無法突破。他說:「一方面我看見科技正在加速進步;另一方面我看到的還是老問題。我知道凡事想要仰賴機器人去完成有多困難,很大的挑戰在於不確定性。」換句話說,人類仍比較擅長於處理環境中的改變,以及對非預期性的事件作出反應。

里昂納德說,這也就是為什麼在很多應用情境裡,多半是機器人與人類一起工作,而非單靠機器人完成任務。他說:「相較於機器人直接取代勞工,你會先看到人類和機器人併肩一起工作。在我有生之年,還看不到機器人大規模地取代人們的工作。就算計程車變成半自動的,也還是會有真人駕駛。」

機器人中較友善、較有彈性且較適合與工人們共事的版本,是Rethink所推出的Baxter。Baxter是由該公司的創始人布魯克斯(Rodney Brooks)所研發,它只需要一點點的訓練,就可以完成簡單的任務,例如撿拾起物品,並把它放進箱子裡。這款機器人適用於較小型的製造工廠,因為一般工業用機器人的價格太高,且容易對身旁的工人造成危險。布魯克斯說,他的設計初衷是讓機器人負責擺平那些乏味、重複性、沒人想要做的工作。

大家很快就會發現,Baxter真是個相當討喜的機器人,部分原因是Baxter被設計得很積極地討人歡心。當Baxter疑惑的時候,它螢幕上的「眉毛」就會困惑地挑起;當發生碰撞的時候,它的手臂會順從並溫和地收回。而在問到他對這樣的科技會危及到工作機會的意見時,布魯克斯只是回答道,他不會這樣看事情。他說,機器人之於工廠工人,其實可以跟電鑽之於工地的工人一樣:「機器人讓他們生產力更高、做事更有效率,但卻不會取代他們的工作。」無論是奇華或Rethink所研發的機器,都已經過精密的設計,用來與工人一起工作,完成那些人們不想做、或是不擅長的任務。

它們是特別設計來提高工人的生產力。而大眾也很難預見在不久的將來,這批越來越精良的機器人,會取代製造業和工業中大多數的工作。相較之下,文書類及部分專業性的工作,就面臨了較大的危機。這是因為人工智慧和巨量資訊的結合,開始讓機器越發具備仿真人的能力,能夠推理、解決許多新的問題。

位於紐約市北邊時髦郊區的IBM研究中心(IBM Research),他們正把超高智慧的電腦運算應用於醫療、金融,還有顧客服務的領域之中。華生電腦是IBM團隊努力的結晶,這個電腦系統最出名的,就是2011年時在電視益智節目《危險境地!》(Jeopardy!)上打敗過真人冠軍。

這個版本的華生電腦現在被展示在位於約克城高地(Yorktown Height)研究中心的大型數據中心的一角,鑲有發光的飾板,象徵著它帶來的榮耀。在此同時,研究者已開始測試新一代的華生電腦,把它應用於醫療領域,協助醫師診斷如癌症等疾病、評估病患還有開處方。

IBM喜歡把它稱為認知電腦運算(cognitive computing)。基本上,華生電腦運用了人工智慧、先進的自然語言的處理流程和分析,還有與特定應用主題相關的大量資料,以應用在醫療保健領域為例,資料可能就包括醫學期刊、教科書、還有利用系統從醫生和醫院那邊搜集而來的資訊。拜這些創新技術和電腦高度的運算能力所賜,它可以很快速地提供「建議」──例如,提供最新、最相關的資訊,指引醫生的診斷和治療方式。

儘管系統理解所有資料的能力已相當強大,華生電腦仍只算達成了早期的目標。它的確具備從特定模式進行初步「學習」的能力、也能針對的不同可能性做評估,但離真的醫生所擁有的判斷力和直覺力還很遠。不過,IBM也已宣布,他們將把華生服務,賣給工作內容不需要太過精準判斷力的電話顧客服務公司。

IBM說,這些公司會向他們租用更新版本的華生電腦,當作回覆顧客問題的「客服專員」;他們已和好幾家銀行簽約。當然,電話客服引進自動化並非新鮮事,但華生電腦卓越的自然語言處理容量,以及消化大量數據資料的能力顯示,這個系統可以直接跟來電者對話,甚至協助他們解決一些較技術性或複雜的問題。可想而知,它在新領域裡會取代掉許多人的工作。

數位時代的失敗者把工作機會短少的現象,歸咎於自動化和數位科技發展的說法,當然會激起那些擔心丟飯碗的勞工的情緒反應。不過,這只是布林約爾松和麥克菲在這較廣泛的趨勢裡所看到的後果之一。他們認為,速度越發增快的技術變遷,已把經濟能力上贏家和輸家間的差距越拉越大──也就是許多經濟學家幾十年來始終很擔心的收入不平等問題。他們指出,數位科技傾向對「超級巨星」有利。例如,開發出報稅用電腦程式的人可能可以賺上數百萬、甚至數十億,但無數會計人員卻會因此而失業。

麥克菲說,新科技「正以前所未有的方式大舉侵入人類技能的領地」,而許多中產階級的工作則首當其衝;甚至部分教育、醫療、法律領域的高技術性的工作,也同樣受到影響。「中間那塊的人似乎正在流失。而頂端和底部的兩群人顯然正離彼此越來越遠。」麥克菲還說,科技的發展可能只是造成這種現象的其中一個原因,這個觀點過去被主流研究忽視,但是現在它的重要性已不可同日而語。

不是每個人都同意布林約爾松和麥克菲的結論──持反對意見者,尤其對兩人主張「近日科技變遷所帶來的影響,是史無前例的」這點存疑。儘管如此,他們的警告仍很難被人所忽視,那就是在科技的影響下,懂科技的人和其他所有人之間的收入差距,正持續擴大。另外,即使現在總體經濟狀況和往昔一樣,只是面臨一個過渡期,但對許多勞工來說,這是一個相當痛苦的時期,且值得提出來討論。凱茲指出,美國在1900年代初期繁榮的部分原因,是因為在農業部門工作機會萎縮的當口,中等教育開始普及。其結果是,至少一直到1980年代,受過教育、在工業部門裡找到工作的人口增加了,使整體的收入水平變高、貧富差距變小。凱茲給我們的啟示是:勞動人口那些痛苦的長期後果,不見得都是因科技的改變而來。

布林約爾松表示,他還無法作出結論說,經濟成長和就業機會間的分歧,會是恆久的現象。他說:「我不知道就業市場是否能夠恢復元氣,但我希望可以。」不過他認為,這還要看人們是否正視這個問題並著手解決它:例如花更多心力財力訓練和教育工人。

他說:「過去的我們夠幸運,而幾乎整個二十世紀裡,穩定成長的生產力讓所有人都得利。許多人──尤其是經濟學家們,很快會做出結論說,這就是世界運行的方式。我在從前也認為,只要把生產力顧好,其他事情會自己搞定;這就是經濟領域裡最重要的統計值。不過,現在情況已不一樣了。」他補充說:「這是經濟學裡的一個不可告人的秘密:科技的進步的確促成了經濟的成長並創造財富,但卻沒有任何經濟法則說每個人都會得利。」換句話說,在與機器的競賽當中,有些人是贏家、其他的所有人則是輸家。

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