Anthropic 最新研究指出，AI 未來四年可能對美國經濟帶來程度截然不同的影響。較溫和的情況下，AI 對經濟的改變可能類似網際網路；若發展速度更快，影響力則可能接近網際網路與電力同時出現的程度。至於最極端的情況，AI 帶來的經濟變化沒有可供比照的先例。
若實際發展接近這些情境，AI 可能推動經濟大幅成長，同時也會帶來深遠的政治影響。尤其在經濟成長強勁的情況下，AI 對白領工作的衝擊最為劇烈。
Anthropic 預測 2030 年 AI 經濟衝擊：三種情境揭示 GDP 與就業市場變化
Anthropic 經濟學家 Anton Korinek 指出，未來一、兩年就能逐漸看出 AI 將對經濟帶來多大影響。不過，其他經濟因素可能掩蓋 AI 初期帶來的變化，因此要到接近 2030 年時，不同發展情境之間的差距才會更加明顯。Anthropic 也推出互動工具，讓使用者自行測試不同的發展情況。
Anton Korinek 表示，在溫和情境（modest）情境下，到 2030 年，AI 只會應用在約 4% 的經濟活動中。相較於沒有 AI 的情況，GDP 將增加 1.6%，就業市場受到的影響也相對有限，失業率不會出現明顯變化。
研究顯示，若 AI 發展進入顯著情境（substantial），AI 的應用範圍將擴大至 12% 的經濟活動，而且主要用途將是取代人力，而非輔助員工。到了 2030 年，GDP 將較沒有 AI 的情況增加 8.3%，失業率則小幅升至 4.6%。至於極端情境（extreme），AI 將承擔接近整體經濟三分之一的工作，而且大部分工作都是直接取代人力。此時，2030 年 GDP 將增加 32%，失業率則可能接近 12%。
不過，Anthropic 經濟學家 Peter McCrory 強調，這些情境並不是注定會發生的結果，也不代表 AI 發展必然會走向其中任何一條路。他表示，建立不同情境的目的，就是協助各界提前思考可能的未來，因為人們仍有能力影響最終會出現哪一種結果。
工程師未來會轉行當水電工？研究預測 AI 時代職業洗牌
《Tom’s Guide》引述研究的圖表指出，知識工作者的薪資基本上沒有明顯變化。部分原因在於，Anthropic 並不是單純判斷一份工作會不會被 AI 取代，而是將不同職業拆解成一項項工作內容，再分別評估 AI 能否提供協助、完全自動化，或仍需要由人來完成。
以 Anthropic 在模型中提出的護理工作為例，AI 可以協助撰寫出院指示、監測病患狀況，或安排照護時程，部分行政工作甚至可能在未來完全交由 AI 自動處理。但 AI 聊天機器人不可能替病患洗澡。因此，部分數位工作的需求可能下降，但 AI 帶來的生產力提升，也可能在其他領域創造更多人力需求。
營建業就是另一個例子。若 AI 能大幅縮短基礎建設的設計與取得許可所需時間，原本不具經濟效益的工程可能因此變得可行。這些工程仍需要人力施工，進而可能推升對營建工人的需求與薪資。當 AI 的自動化程度提高到足以讓企業不再需要那麼多人從事某項工作時，情況就會有所不同。Anthropic 認為，程式設計師與客服中心工作人員，未來可能轉向受 AI 影響較小的職業，例如護理師或電工。
而人們能否順利完成這類轉職，恰好是 Anthropic 模型中最重要的變數之一。若 AI 淘汰工作的速度快過被取代員工轉往其他職業的速度，失業率就會上升。《Tom’s Guide》說明，這也是為什麼對於模型中較極端的結果，需要抱持較審慎的態度。
白領階級首當其衝？極端情境就業人數降幅超過 20%
從就業來看，衝擊主要集中在白領工作者身上。在研究的顯著情境情境下，就業人數將下降約 4%；在極端情境，降幅則超過 20%。從更大的經濟分配來看，在所有情境中，AI 都會讓所得分配從勞工轉向投資人，而且隨著 AI 承擔越來越多工作，這種差距也會進一步擴大。
研究提及，在 AI 對經濟影響最大的情境下，到 2030 年，勞工所得占比將從 60% 降至 45%。即使整體經濟規模約增加三分之一，勞工群體合計獲得的所得，仍與完全沒有 AI 的情況差不多。《Axios》提及，這可能引發一場政治角力，爭論經濟規模大幅擴張後，新增的財富究竟由誰受益。
《Axios》引述研究指出，模型排除了經濟衰退與金融動盪等因素，包括 AI 導致的失業可能削弱消費，進而引發其他產業裁員的連鎖效應。可能進一步自動化實體工作的機器人技術進展，也未被納入模型。
這三種情境並未涵蓋所有可能的未來，包括反對興建資料中心、要求暫停 AI 開發等政治阻力。《Axios》補充，研究並沒有納入 AI 本身可能帶來的風險，Anthropic 旗下 3 名研究人員警告，先進 AI 可能對人類的生存構成威脅。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Axios》、《Tom’s Guide》、Anthropic，圖片來源：Anthropic。
