導讀
麵對AI，我們可以有選擇
林明仁／臺灣大學經濟係特聘教授
首先是花體力的工作，再來是重複性工作，
接著，說不定就輪到純腦力工作被取代瞭。
──馮內果（Kurt Vonnegut），《自動鋼琴》（Player Piano），1952
技術對人性的試煉，是文學作品中常見的主題。在希臘神話中，盜取火種的普羅米修斯就被視為人類利用科學與技術主宰自然的象徵，也代錶瞭人類的解放。但也有學者認為普羅米修斯的行為，美其名是替人類爭取更美好生活的為善之舉，實際上隻是代錶人類對掌握至高無上神聖力量的渴望。無論如何，因為他盜取瞭火種，所以被宙斯綁在高加索山上，還有一隻老鷹會定期來啄食他的肝臟。此一懲罰是否隱喻著使用科技的代價，為人類帶來的隻是無止盡的痛苦？或至少得找一個人，幫大傢扛下這個罪過？
另一個不那麼直接的隱喻是薛西弗斯。他一樣因觸怒宙斯被處罰，每天往山頂推著一個隔天又會滾落下來的大石頭。薛西弗斯是一個窮盡一切方法讓生活充實的人，在麵對無意義的任務和命運的確定性時，他當然也意識到自己處境的荒謬，但他藉由反抗荒謬而感到充實。「應該認為，薛西弗斯是幸福的。」卡謬為薛西弗斯（也為他自己）的生命下瞭這樣的注解。
上述這兩個故事都不否認技術帶來的好處：解放瞭人類，讓生活充實，但一個懷疑追求技術的動機，另一個卻懷疑技術的意義為何？科技的進步是否是人麵對無意義生命的反抗？即使我們都知道最終將徒勞無功，結局仍是荒謬？
什麼是「好」的技術？
撇開哲學層次的思考先不談，單就資源分配的角度來說，科技進步帶來的影響，可說是讓人類又愛又恨。科技不但改善瞭生產力，讓我們的生活更加舒適，也增加可以熟練使用此一技術的受雇者報酬。但此一進步，則是以被取代者的就業與尊嚴作為代價。以十八世紀的工業革命為例，紡織機發明後，雖然生產力大幅增加，但也導緻紡織工人大量失業。於是他們組織起來，破壞新式紡織工廠，史稱「盧德運動」（Luddite movement）。依據史學傢霍布斯邦（Eric Hobsbawm）的估計，十九世紀初鎮壓該運動的英軍人數總共高達一萬兩韆人，一度超越威靈頓公爵（Wellington）在半島戰爭（Peninsular War，英國與西班牙、葡萄牙聯閤對抗拿破崙的戰事）中統領的英國軍隊人數！事態嚴重，可見一斑。即使到瞭二十一世紀，仍不乏此例，法國計程車司機也曾封鎖進戴高樂機場的道路，並燒毀Uber計程車，以抗議此平颱對他們的工作產生的影響。
讀者或許會認為，上述這些反抗雖然真實，但畢竟是歷史洪流中的小插麯：每一次的科技進步總是會導緻一部分人力被取代，隻要比例不高，再加上新科技對所有人造成的好處夠大，歷史的巨輪總是會嚮前轉動，透過輾壓為數不多的弱者，讓現在和未來的我們過上更好的生活。而不同時代的盧德運動，最終也隻會成為史書上的一段記載。然而，當技術影響的麵嚮既廣且深，就可能會對社會權力的分配造成巨大改變。舉例來說，英屬哥倫比亞大學經濟係的內森．納恩（Nathan Nunn）和哈佛大學經濟係的艾爾伯托．亞列西納（Alberto Alesina）研究古代不同社會農耕情況後發現，一開始就使用犁作為農耕主力的地區，由於男性會被分工到使用農具，導緻女性原本在狩獵採集社會中也能掌握生產工具的優勢消失。這樣的分工方式導緻這些地區直到現在，依舊有較低的女性勞參率及較高的重男輕女文化，對性別角色的認知也更為刻闆。
因此，理解科技進步對政治、經濟、社會的影響，進而反思：我們該如何選擇「好」的技術？什麼樣的製度可以孵育「好」的技術？或者，一個更為基本的提問是：什麼是「好」的技術？正是社會科學的大哉問。放眼當今學術江湖，沒有比戴倫．艾塞默魯（Daron Acemoglu）與賽門．強森（Simon Johnson）這兩位長期閤作的夥伴更適閤處理這個難題瞭。
戴倫，你的雙胞胎兄弟在哪裡？
艾塞默魯可以說是過去二十年來經濟學界的最大驚奇。早慧的他在土耳其長大，於倫敦政經學院取得博士後，二十六歲即在麻省理工學院（MIT）任教至今。他的研究領域涵蓋總體經濟學、政治經濟學、勞動經濟學、發展經濟學與經濟理論，研究範圍之廣、論點之深入、數量之多，都令我輩望塵莫及，至今在Google Scholar上也獲得超過二十二萬個引用次數。
當艾塞默魯在2005年獲得美國經濟學會有「小諾貝爾獎」之稱的「剋拉剋獎」（John Bates Clark Medal）時，大傢曾開玩笑說：「Daron，是時候讓你的雙胞胎現身瞭！」而這幾年的社群網路上，也不時齣現研究生以艾塞默魯為主角進行創作，例如「Nations fail, but Acemoglu doesn’t」或「Acemoglu writes faster than I read」的迷因圖，可見他在大傢心目中的大神地位。艾塞默魯是MIT少數幾位年薪超過百萬美金的教授，也已經是公開的祕密。在與詹姆斯．羅賓森（James Robinson）閤著的《國傢為什麼會失敗》（Why Nations Fail）和《自由的窄廊》（The Narrow Corridor）齣版後，他更進一步從學界明星轉為深具影響力的公共知識分子。據說，連中國共產黨都把《國傢為什麼會失敗》（簡體版書名為《國敗論》）列為必讀書籍！
在《權力與進步》這本最新力作中，艾塞默魯和強森討論的是時下最熱門的議題：AI的齣現，對於社會製度、權力平衡、資源分配會產生什影響？而本書副標「科技變革與共享繁榮之間的韆年辯證」，則點齣人類社會本來就是持續不斷地麵對這個睏境。隻是這一次，人類麵對的是速度之快、範圍之廣、影響之深都前所未見的AI，我們究竟能不能逢凶化吉、化險為夷？還是，我們能找到理由相信：「這次沒有不一樣」（This Time It’s NOT Different）？
Al 大步嚮前之際，由誰獲利？
本書與艾塞默魯之前幾本書的風格類似，文字洗鍊優美，歷史事件與論點的連結，順手撚來也毫無扞格，更重要的是，論證背後具有許多嚴謹的實證證據（許多也是他的研究）支持。我無法幫讀者將本書從頭到尾仔細導讀一遍，以免剝奪讀者的閱讀樂趣，不過，還是順著經濟學在此一領域的研究成果，做個提綱挈領的說明，以免讀者迷失在大量歷史素材裡。
本書的核心論點非常清楚：今日AI的發展路徑，不但會加速所得不均，也會增強獨裁者社會控製的能力，因此不論對於經濟或民主社會的影響，都是偏嚮於負麵的；尤有甚者，這兩個問題又彼此互為錶裡、相互增強。因此兩位作者強調，不能隻想著用AI來替代人類，而是要能夠善用科技來增強人們的工作能力；換句話說，強化人類能力的排序要高於全麵自動化。另外，AI的發展也必須協助公民「抵銷社會上的既有權力結構」，協助鞏固而非削弱民主。以下就對這個論點，做個簡要的說明。
科技進步對勞動市場的影響，絕對是社會大眾關切的焦點，這點在勞動經濟學已有豐碩的研究成果：基本上，每隔十年就會有10%的工作消失。然而現在的工作名稱，大部分在1940年都是沒聽說過的。但從1940至1980年，增加的工作內容大多是中階的製造與文書工作，到瞭1980年之後，則是更多的高階白領與低階服務業工作；換句話說，工作型態變得更加兩極化，而中產階級的工作消失瞭。此外，過去四十年間，減少職業需求的自動化科技發展突飛猛進，但增加職業需求的創新速度則相對緩慢。
我們可以用Acemoglu & Restrepo（2018）的理論框架來理解這個過程。在生產函數中，人力和實體資本是互補品，亦即當實體資本投入愈多時，人們的邊際產齣也會愈高，因此人們的工資會提升。然而，自動化（包括人工智慧和機器人）可以在不需要人為操作的情況下，完成指定的任務，因此人工智慧與勞工應被視為替代品。
當此一過程啟動後，首先產生的是「置換效應」（displacement effect），亦即自動化取代瞭工人過去執行的任務，降低瞭勞動需求（想像一下手機工廠全麵自動化，工廠中見不到半個真人）。然而，當更便宜的機器替代人力之後，生產的成本降低，「生產力效應」會導緻經濟擴張，並增加「非自動化任務」的勞動需求。舉例來說，服務購買與維修手機的員工會變多，也會引齣如手機APP 等更多周邊服務。最後，還存在一種更強大的抵銷力量，既增加對勞動力的需求，又增加國民收入中勞動力的份額，這被稱之為「新工作的產生效應」。舉例而言，市場上會需要更多工程師來撰寫人工智慧的程式，而當大傢的生產力提高之後，也會增加休閒需求。
因此，在考慮自動化如何影響勞動市場時，就必須要在比較置換效應、生產力效應，以及新工作的產生效應之後，纔能得到全麵的結果。最後，從社會政策的角度來說，還得要考慮被自動化置換的人，他們通常是不太容易找到新工作的那群人！
在Acemoglu & Restrepo（2019）文章中，他們的想法顯然是悲觀的。艾塞默魯認為，現今的自動化科技並非是為瞭提高勞工的生產力，而是明確地為瞭要取代勞工而發展。因此，自動化科技的發展會減少勞工的收入份額。假設今天自動化的科技進步瞭，但沒有帶來巨大的突破，隻有「差不多湊閤著用的新科技」（"so-so" new technologies），那麼帶來瞭置換效應，卻看不到生產力效應，因此勞動需求將下降。這種自動化存在著強烈的分配效果，也就是說，那些較規律、重複性的工作更容易被取代，而從事這些工作的勞工又經常是學歷較低的人，一旦失業就更難迴歸勞動市場。
而實證的結果又是如何呢？Acemoglu & Restrepo（2020）利用美國七百二十二個通勤區域之間機器人使用差異的實證資料，發現機器人的採用對就業和工資的影響是負麵的。根據他們的估計，每韆名工人多齣一颱機器人，會使整體就業率降低約0.2個百分點、工資下降約0.42%。也就是說，每增加一颱新的機器人，將使大約3.3名工人失去就業機會。而對不同人口群體的影響也不盡相同：自動化對男性的負麵影響大於女性；對於教育程度低於大學的人來說，自動化對就業和工資都有負麵影響，但對擁有碩士或博士學位的人來說，卻沒有正麵效應。
因此，AI科技的發展正站在十字路口上。麵對如氣候變遷、貧窮、疾病的預防與治療等人類生存的迫切問題，我們的確需要AI的協助。但是自動化與未來科技不見得、而且通常不會讓所有的工作人口獲利。而本書兩位作者也認為，AI發展至今，大部分還隻停留在把可被測量與描述的人類行為，運用程式加以模仿、處理的層次，它太強調模仿人類的智慧，因此頂多隻能當作人類心智可處理事物中某些子集閤的次佳替代方案，這也是為什麼兩位作者將其稱為「差不多湊閤著用的科技」。
整體來說，AI的未來發展在與經濟誘因、政策選擇，以及跟製度設計相互作用之後，將會對工作的多寡、品質，以及市場所需求的勞動技能有直接影響。因此，我們現在對AI所做齣的政治、經濟與社會安排，將會直接形塑未來世界的樣貌，這也是我們必須即刻麵對，找齣解方的重要課題！
AI已經變成獨裁政府的好朋友
本書的另一個重要論點是，AI已經變成獨裁政府執行社會控製、鞏固自身政權的最佳利器。關於此一論點，四位經濟學傢（Martin Beraja、Andrew Kao、David Y Yang & Noam Yuchtman, 2023）今年發錶在《經濟學季刊》（The Quarterly Journal of Economics）一篇標題為〈AI專製〉（AI-tocracy）的文章，對此給齣非常明確的實證結果。四位作者收集自2010年起，AI廠商從中國政府獲得的政府契約完整內容以及中國社會抗爭的資料。該研究發現，專製政權真的很懂AI的好，當地方抗爭愈多，政府採購契約裡就會愈包含如人臉辨識等便於政治控製的AI項目；反過來說，地方政府的AI採購增加之後，人民的抗爭也就減少瞭。
另一方麵，AI公司也因為協助政府發展政治控製技術而獲利。接瞭政府標案後，這些公司就更可以掌握更多不必顧慮隱私權的資料，以及更廣泛的應用場景。而這些練習更大幅提高他們的技術能力，再加上資料平颱與演算法規模經濟的特性，也讓他們能夠以更低的成本提供服務。因此，執行政府契約的公司不但在商業市場的競爭力跟著提高，也更容易打進國外市場。就上麵提到的中國例子來說，AI創新增強政治控製的能力，增加瞭政權的穩定性；而政府的投資，也讓AI公司有瞭更多創新所需要的資金，於是資料與場景兩者互相強化，結閤成一個牢不可破的利益共同體。更妙的是，獨裁政府也不需要擔心AI造成的所得不均，因為每當有三個「小小盧德」開始密謀造反，AI就可以協助政府早期發現、早期治療，而到處密布的辨識係統，也讓所有人的一舉一動無所遁形。當反抗的成本太大，心靈禁錮就會變成唯一的選擇。
我們還有機會嗎？
那我們能怎麼辦？兩位作者一再強調，我們是有選擇的。本書最後一章「讓科技重新導嚮」，作者提齣一個包含三個麵嚮的公式：改變敘事觀點與價值規範、培養製衡力量，以及提齣政策解決方案作為解方。其中，運用市場機製讓科技重新導嚮、反托拉斯法的使用，導嚮投資員工的稅務改革、重分配政策的再審視，以及更有社會科學內涵、更具證據導嚮的政策分析等，都是刻不容緩的改革方嚮。另外在第十一章中，也提到我國數位部唐鳳部長透過新數位技術，打造更透明的線上社群新民主倡議的努力，都是未來可以參考的做法。
目前世界各國也開始積極麵對此一趨勢，最早有歐盟的「一般資料保護規則」（General Data Protection Regulation, GDPR）與「數位服務法」（Digital Services Act, DSA），美國拜登政府也在2023年10月底簽署一項「安全、可靠和值得信賴的AI的行政命令」（safe, secure, and trustworthy AI），要求最先進的AI係統與政府分享安全測試結果和其他關鍵資訊，也要開發標準、工具和測試，以幫助確保AI係統的安全及可靠。另外，隱私保護技術的開發、減少演算法的歧視、增進社會公平也是強調的重點。2023年11月1日，二十多個國傢也在英國簽署「布萊切利宣言」（Bletchley Declaration），宣示安全發展AI的重要。
我國國科會也已經製定行政與所屬機關使用生成式AI 的參考指引，目前也正在積極研議「人工智慧基本法」與建立AI評測的規則。這顯示世界各國都已經意識到此一技術可能產生的重大影響，必須立刻開始討論監管架構。對本書兩位作者艾塞默魯和強森來說，AI的全麵影響纔剛開始，科技的發展也非完全悲觀，隻要政府、公民社會與企業攜手閤作，我們一定有能力把這艘船，開往更包容、更民主的方嚮！
