一項針對丹麥 2.5 萬名工人、7,000 個工作場所的大型研究發現，儘管 ChatGPT 等生成式 AI 工具正快速普及，但在 2024 年，這些技術對薪資和就業的影響仍然非常小。研究人員指出，即使在 AI 工具被廣泛使用的地方，它們對實際工作產出和薪資的影響也幾乎不明顯。
這份研究由芝加哥大學與哥本哈根大學的經濟學者聯合主導，結果顯示，即便在雇主積極推動採用、員工普遍使用 AI 的情況下，AI 工具對實質工作成果與薪資並未帶來明確變化。
採用 AI 省時有限，甚至還創造新任務給員工
在會計、客服與軟體工程等被認為自動化風險較高的職業中，AI 採用率高達 64% 至 90%。然而，統計數據卻顯示，人工智慧聊天機器人對任何職業的收入，或工作時間皆未造成顯著影響。換句話說，即使這些行業看似已擁抱 AI，但其效益尚未真正反映在工作條件或薪資上。
研究也發現，AI 使用者平均每週僅節省約 1 小時工時，相當於 2.8% 的工作時間。更有趣的是，生成式 AI 的導入反而間接創造出新的工作任務。
雖然人工智慧聊天機器人能協助處理部分工作，但它們也為 8.4% 的工人創造了新的工作任務，甚至包括那些不直接使用這些工具的人；換句話說，AI 在提升效率的同時，也催生了新的工作需求，這抵消了原本預期能節省的部分工時。
比如，學校老師花更多時間檢查學生是否使用 AI 完成作業，或企業員工投入時間檢查 AI 的輸出品質、優化提示語設計等，導致整體生產力被稀釋。Humlum 指出，這些新的工作任務為員工製造新工作需求，如果這些任務具有更高的附加價值，那麼他們的薪資可能會提高。
誰拿走了 AI 效率紅利？
雖然理論上 AI 有助提升效率，但實際轉化為薪資成長的比例極低，僅落在 3% 至 7% 之間。這也反映出效率紅利的主要受益者可能並非員工，而是企業組織本身。
AI 成為企業優化成本的工具，但對個體勞工而言，卻未必意味著更好的報酬或工作條件。
事實上，這份大樣本田野觀察研究與過去部分隨機實驗結果產生明顯落差。早前研究曾指出 AI 可帶來約 15% 的生產力提升，但實際應用場景中的複雜性與缺乏系統性整合，使得這些潛在效益無法順利落地。研究者認為，現實任務的多元與難度，遠高於實驗環境中的簡化模型。
不過本次研究主要聚焦在 AI 導入初期階段，尚未涵蓋更深入的整合或跨部門部署情境，也未全面涵蓋生成式 AI 工具以外的應用模式。此外，丹麥的勞動市場特性與社會安全網制度，也可能低估美國、亞洲或自由工作者市場中 AI 對勞動條件的衝擊程度。
AI 不等於立即革命，學者：熱潮之下，實效仍待觀察
哥本哈根大學經濟學者 Anders Humlum 表示，AI 聊天機器人的普及速度非常快，大多數受影響職業的從業者現在都已經採用了這些聊天機器人，「但當我們看其經濟成果時，它確實沒有起到什麼作用。」這番話點出了一個核心問題：技術普及與經濟價值之間，未必同步成長。
儘管生成式 AI 帶來前所未有的關注熱度，但這不代表其能立刻帶來「工作革命」。對企業與政策制定者而言，若缺乏明確的組織管理架構與員工技能重塑策略，AI 的導入很可能僅止於工具層次的升級，卻無法真正推動生產力提升與薪資改善。
要讓 AI 真正創造正面經濟影響，關鍵不在技術本身，而是取決於企業能否重新設計工作分配模式、人機協作流程，並建構公平分配效率紅利的制度設計。未來的挑戰，是治理與文化，而不只是技術。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《ars Technica》、《The Register》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）
