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英國科技部長「向大眾坦白」人工智慧(AI)對就業影響

在一場坦率的演說中,標誌著政府在人工智慧溝通上的重大轉變,英國科技部長 Liz Kendall 公開承認,部署人工智慧將導致工作流失。Kendall 於 2026 年 1 月 28 日在 Bloomberg 倫敦總部對商界與科技領袖發言時,強調透明度的必要性,表示她想「向大眾坦白」未來的經濟轉變。這項承認同時伴隨一項大規模的勞動力發展策略公布,目標是在 2030 年前訓練 1,000 萬名英國勞工具備人工智慧技能。

面對工作流失的現實

多年來,有關人工智慧的政治論述常常對就業影響避重就輕,轉而強調效率與成長。Kendall 的演說打破了這種模式,承認 工作流失 並非僅有可能,而是特定部門的確定結果。

「一些工作會消失,」Kendall 毫不含糊地表示。她特別指出「像法律和金融等領域的畢業生入職職位」是立即令人擔憂的範疇。這與日益增長的產業數據相呼應,顯示傳統上受到自動化保護的白領職位,正越來越容易受到生成式AI(Generative AI)模型的影響,這些模型能以人類無法匹敵的速度分析法律合約並處理財務數據。

雖然 Kendall 指出必然會出現新的職位來取代消失的工作,她也警告不要自滿。她的言論呼應了倫敦市長 Sadiq Khan 本月早些時候的警告,若不積極管理,人工智慧可能成為「就業的大規模毀滅性武器」。政府的立場顯示,政策正從純粹樂觀轉向更務實的 英國人工智慧政策,在創新與社會保障之間尋求平衡。

技能的「革命」:1,000 萬人的目標

為了減緩這場技術轉型的衝擊,政府公布了 Kendall 所稱的「自 Harold Wilson 的公開大學以來最大的一項提升國家技能計畫」。主要目標是在本世紀末前,為 1,000 萬名英國勞工提供基礎 人工智慧訓練。此倡議旨在確保勞動力能適應正在發生的產業革命,而非被其淘汰。

該培訓計畫涉及重要的公私部門夥伴關係。政府將與由 Euan Blair 創立的實習獨角獸 Multiverse 合作,推出線上訓練模組。此外,該計畫的一個專門分支將著重支援轉型進入初級科技職位的女性,既解決科技領域的性別差距,也填補日益增長的數位技能需求。甚至內閣成員預計也會接受培訓,顯示人工智慧素養的需求延伸至最高決策層。

策略性夥伴關係與 G7 的雄心

推動這些計畫的動力很明顯:讓英國成為「G7 中人工智慧採用速度最快的國家」。為達成此目標,科學、創新與科技部(DSIT)正與主要的全球人工智慧業者建立深厚聯繫。

關鍵政府人工智慧夥伴關係

Partner Organization Nature of Collaboration Strategic Goal
Multiverse Rollout of online AI training Upskill millions of workers and bridge the digital skills gap
Anthropic Development of assistant tools for gov.uk Improve public services, starting with career advice for jobseekers
Meta Allocated $1 million donation Build AI systems for defense, national security, and transport
OpenAI Memorandum of understanding General collaboration on AI deployment and safety standards

批評者指出政府過度依賴美國科技巨頭的做法。Anthropic 的模型整合進政府服務──具體是一項為求職者提供職涯建議的工具──說明了這種依賴的深度。Anthropic 市值為 $350 billion,正在免費提供這些服務,這使得先進的美國技術處於英國公共部門基礎建設的核心位置。同樣地,Meta 的 $1 million 捐款也被用於強化國防與運輸領域的人工智慧能力。

成立「未來工作」單位

認識到僅靠培訓可能不足以管理過渡,Kendall 宣布在 DSIT 內成立一個新的「未來工作單位」。該機構將把工會與企業領袖召集起來,共同應對勞動市場演變的複雜性。該單位的任務是確保 勞動力發展 策略與快速變動的經濟需求保持一致,並在過渡期間保護勞工權益。

Kendall 重申工黨政府的承諾,表示他們「不會讓人們獨自掙扎」。通過正式將工會納入對話,政府旨在就如何應對自動化帶來的不可避免摩擦建立三方共識。

結論

英國的做法賭注在快速適應上。透過承認人工智慧將使像法律與金融這類具聲望的部門喪失工作,政府試圖以大規模的技能注入預先化解危機。未來十年中,是否能在 2030 年前訓練 1,000 萬人,以及那些技能是否足以保護勞工免受先進人工智慧模型能力的威脅,仍將是關鍵問題。然而可以確定的是,否認人工智慧對勞動力造成破壞性影響的時代,已正式結束。

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