【AI感受調查6-6】重塑就業新局：期待中帶憂慮　最怕落差及不平等風險

【編按：為了解台灣民眾面對 AI 時代的整體認知、採用意願與影響擔憂，《太報》委託皮爾森數據進行「生成式AI學習適應與衝擊感受調查」，將分兩週深入解析報導。為推動我國AI發展政策，政府正在研議「人工智慧基本法」立法草案，本週聚焦在個人使用及適應情況，此篇探討工作職場上的期待與困境，希望為後續立法的社會對話與制度完善提供依據。】

生成式 AI 顛覆人類在工作中扮演的角色與技能需求，《太報》委託皮爾森數據公司進行的「生成式 AI 學習適應與衝擊感受調查」顯示，多數民眾對生成式 AI 應用於職場的態度偏向期待，但有近3成5待業／失業的受訪者未曾聽說可在工作中使用生成式AI，未來應注意勞動力市場的 AI 落差及不平等現象。

世界經濟論壇《 2020年未來就業機會報告》指出，人與機器之間的勞動力轉移可能會使8500萬個工作崗位流離失所，同時可能會出現9700萬個新工作，生成式AI將大幅改變我們各個領域的工作樣貌。

本次調查結果顯示，49.3%受訪者表示在工作中有少部分任務由生成式 AI 協助完成，另有14.6%的民眾指出，其工作內容已有大部分或幾乎全部由生成式 AI 代為完成。相對地，選擇「幾乎沒有」使用或「未曾聽說可在工作中使用生成式 AI」的比例合計為33.4%，反映出仍有一定比例民眾尚未在工作場域中導入生成式 AI。

對應皮尤研究中心（Pew Research Center）2024年針對美國職場所做調查結果，台灣「大部分或幾乎全部工作由 AI 完成」的比例，與美國選擇「All／ Most／Some」的比例（16%）相當，另一方面，台灣選擇「幾乎沒有使用」或「未曾聽說可在工作中使用生成式 AI」的比例低於美國調查「Not much／None」（63%）與「Haven’t heard of workplace AI use」（17%）的總和。



皮爾森解讀，這說明台灣勞動市場中，即便多數工作僅少部分導入 AI，整體資訊普及與實作滲透程度已優於美國，顯示台灣在生成式 AI 的工作應用適應上已有初步成效。

3成5待業者未曾聽聞　AI可應用於工作

但是，值得注意的是，生成式 AI 的應用雖有助於提高生產力和效率，仍可能主要集中在技術精英，增加低技能勞動者和弱勢群體面臨的社會和經濟風險。

本次調查，待業／失業的受訪者有34.1%「未曾聽說可在工作中使用生成式 AI」，選擇「幾乎沒有」的也多達41.4%。女性選擇「幾乎沒有」使用的比例較高（女性32.0% vs 男性24.3%），反映女性在工作場域中導入 AI 工具的程度相對較低。年齡層方面也是呈現年齡層越高，應用程度越低的趨勢。



此外，調查發現商業領域的民眾「幾乎沒有使用」或「未曾聽說可於工作中使用 AI」的比例最高（合計34.1%），但同時「大部分」（19.7%）由 AI 完成的比例也相較工業和軍公教要高，顯示該領域內部分工作者可能因產業需求較快導入，但整體仍存在落差。

以行業別來看，受訪者中以電力及燃氣供應業高度使用生成式 AI 工具的比例最高，其次是出版影音及資通訊業、不動產業，專業、科學及技術服務業及運輸及倉儲業也都有超過2成5。



2022 年底ChatGPT 帶來生成式 AI 啟動熱潮，從調查來看，愈早開始將生成式AI運用在工作上，使用其完成工作的比重也愈高。從調查來看，使用超過二年的族群，已有3成6是「大部分」或「幾乎全部」的工作已交由生成式 AI 協助完成，1至2年者也有32.6%，遠高於平均值（14.6%）。



政府應加強在職訓練　打造包容性AI職場生態

台灣勞工陣線協會秘書長孫友聯說，面對數位轉型、數位需求，會有越來越多職場碰到這項議題，政府應思考如何提供不管哪個族群的勞工，提升對於AI及數位快速變遷的能力，例如前幾年訂定《中高齡者及高齡者就業促進法》，就該了解中高齡會碰到AI可能創造的機會跟困境，在社會普遍有缺工聲浪下，應未雨綢繆，提前布局，讓勞工更適應缺乏的能力，建立有尊嚴的勞動。



本次調查結果顯示，整體民眾對於生成式 AI 能力在未來3年成為職場關鍵技能之一，呈現明確偏向肯定的趨勢，67.6%受訪者表示「非常同意」或「有些同意」，其中，從事商業與軍公教的受訪者都超過7成，待業／失業更是高達8成，且表達「非常同意」的比例接近3成5。



以行業別來看，非常同意生成式 AI 能力在未來3年成為職場關鍵技能之一，以從事專業、科學及技術服務業的比例最高（44.7%），用水供應及污染整治業也有超過4成（42.5%），其次的運輸及倉儲業、出版影音及資通訊業、其他服務業等，比例也超過2成。



調查顯示，整體而言，台灣民眾對於生成式 AI 應用於工作職場的態度，整體較偏向「期待」（選4至6分者，合計65.9%），但多數民眾選擇的是4分（35.4%），3分以下定義為較擔憂的族群（合計34.1%），代表仍有一定程度的民眾持保留與擔憂。



在性別差異上，男性表現出較高的期待感，年齡方面，40歲以下族群的擔憂比例相對較低，而60歲以上族群則達45.5%選擇3分以下，顯示隨著年齡上升，對生成式 AI 職場應用的保留態度亦逐漸增加。

進一步觀察不同年齡與性別的態度差異，男性在30–59歲階段的期待程度普遍高於女性；女性則在年輕階段（18–29 歲）相對積極，但隨年齡增長，「傾向擔憂」比例逐漸上升，特別是在60歲以上女性族群中，呈現出明顯保留的態度。



企業間也存在AI落差　男性更關注職場AI偏見及歧視

對比勞動部台灣就業通的「2024 AI世代求才條件大調查」，針對現今或未來的發展趨勢，企業認為目前求職者具備AI相關技能的重要程度，覺得「非常重要」12.5%，覺得「有點重要」36.2%，合計約近5成，覺得「不太重要」和「非常不重要」僅約1成出頭。



LeadBest 數位賦能顧問集團共同創辦人暨數位長王志清在立法院「人工智慧基本法」草案公聽會時提醒，大型企業多已投入轉型，而年輕族群也迅速熟悉各類 AI 工具，唯獨中小企業處於觀望，既擔心轉型成本，也顧慮內部職能影響。這樣的「三明治現象」若無政策引導，只會加劇數位落差。因此，政府若要真正推動AI普及，必須設計具有誘因與可落地的資源支持，例如跨部會產業轉型方案、獨立預算、甚至與民間AI公司合作以加速導入。



另一個在職場勞權關注的AI問題是，因應AI在招聘和人力資源管理領域的應用越來越廣泛，潛在的就業歧視風險也相應增加，世界上最有名的案例是，亞馬遜2014年建立AI自動化招聘分析系統，以過去10年聘僱資料來訓練AI，但卻因AI篩選結果嚴重偏好男性，亞馬遜因而在2018年停止用AI篩選履歷。

AI系統可能基於種族、性別、年齡等特徵進行偏見判斷，導致不公平的招聘決策。《太報》這次所做調查，民眾對於未來政策的AI應用，最擔心的是隱私問題，最擔憂（排序第一）比例第一名是「金融應用」（44.8%），如財務隱私外洩、信用評分偏誤，而將求職與人才管理（履歷篩選偏誤、工作權受損）視為最憂心的佔比只有18.3%。



不過，值得注意的是，以年紀來看，18至49歲的受訪者選擇排序第一的比例都高於整體，其中以30至39歲最高（16.4%），且在這幾個年齡層，男性將此選項視為最擔憂的比例都較女性高，30至39歲有18.4%，18至29歲也有18.3%。

勞動部的「2024 AI世代求才條件大調查」，目前僅有3%使用AI面試工具徵選人才，但有34.3%考慮會使用。對於使用AI面試工具會對招募作業帶來哪些影響？以「無法確保履歷的真實性」占39.5%為最高，其次為「利用AI面試初步篩選時，可能錯失其他人才」34.7%，但也有約31%表示「不確定或不知道」。





孫友聯呼籲，很多職場存有的性別落差，並不是AI造成，例如高科技就業還是以單一性別為主，「這是教育政策要去解決的問題」，政府在發展 AI 法制，也不能遺漏勞動法律領域，透過制度化的措施為個人提供足夠的「緩衝」，避免因為 AI 的蓬勃，忽略讓勞動者掉入被邊緣化或被社會排除的風險。

AI 帶來職場運用的便利，卻可能整體的不平等趨勢惡化，政府未來政策制定應更積極，防止 AI 加劇社會不平等，並為相對 AI 弱勢者提供相關的在職訓練計畫，讓所有人都能共享 AI 轉型帶來的紅利，以及更具包容性。