這種做法反映科技行業的一個新趨勢:
換句話說,AI既會創造新工作,也會淘汰部分舊工作。
這種轉變並不限於科技公司。金融業同樣正在用AI來提升效率。
渣打銀行行政總裁Bill Winters表示,隨着AI應用增加,銀行會出現「由機器取代某些職位角色」的情況。他形容這是「以機器取代某些較低價值的人力資本」。銀行計劃在2030年前削減超過15%的後勤支援員工,作為自動化策略的一部分。
這場爭議突顯一個敏感問題:
當AI開始取代重複性工作時,企業如何描述和處理裁員,會帶來政治與社會層面的影響。
面對AI衝擊,新加坡政府採取的是「一邊推AI、一邊培訓員工」的策略。
政府推出National AI Impact Programme(NAIIP),目標包括:
這與新加坡長期經濟策略一致:
盡早採用新科技,同時把勞動力轉移到更高價值的工作。
新加坡政府亦向企業發出明確訊號:AI不應只用來減成本。
這反映一個政策難題:
政府可以提供培訓,但企業最終決定是否保留或重新設計職位。
如果企業把AI帶來的效率完全轉化為減少人手,那再培訓的效果就會大打折扣。
即使大型培訓計劃成功,也未必能確保失去工作的員工立即找到新職位。結果取決於幾個因素:
如果AI主要用來削減重複性工作,而不是創造新職位,再培訓計劃就可能追不上變化。
但最近的裁員潮亦提醒一個現實:
跨國企業的全球策略,往往能比政府政策更快改變本地就業市場。
因此未來很可能不是「AI取代工作」或「AI創造工作」的單一故事,而是持續的結構轉變:
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