【專訪】諾貝爾得主 Acemoglu：AI 該讓工作者變強，不是取代他們
「AI 會重塑我們生活的每個面向，但這不代表那兩三家公司的執行長有權做所有決定。」說這話的是 Daron Acemoglu，MIT 教授，2024 年諾貝爾經濟學獎得主。他帶著新書《What Happened to Liberal Democracy》上世界經濟論壇的 Podcast《Radio Davos》，主持人 Linda Lacina 問他：當全世界都在追 AI，民主和薪水會怎樣？
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他的論點分三層。第一，民主的危機五十年前就埋下了：自動化切斷了公司賺錢和員工加薪之間的連結。第二，AI 能修補這道裂縫，前提是走向 pro-worker AI，讓工作者變強，而不是被取代。第三，眼下的資金和政策都朝反方向走。合起來，他要說的是：AI 往哪走是社會的選擇，不是技術宿命。
◎民主的裂縫，五十年前就從薪水開始
Acemoglu 認為，工業時代的民主靠一個機制運轉：公司擴張就得多請人，加上有工會撐腰，獲利就會轉成加薪。數位科技和全球化改變了這筆交易。自動化用機器和演算法取代原本由人做的工作，公司成長從此不必帶著工人一起變好。他強調，這不是科技的本質，而是我們選擇怎麼開發和使用它。
數字很刺眼：從 1980 年起的 35 年間，美國沒有大學學歷的男性，實質收入幾乎年年下降。菁英也搬進自己的圈子。書中以俄亥俄州的 Anchor Hocking 為例，過去主管與工人的孩子讀同一所學校，幾十年後就不再如此。他說，這正是 2016 年唐納·川普（Donald Trump）勝選與英國脫歐讓城市菁英錯愕的原因。
◎AI 可以讓護理師和水電工變強，而不是取代他們
他說，AI 不只能拿來自動化或追求通用人工智慧，更是一種強大的資訊科技，能即時給人精準，合乎情境的資訊。如果用來擴充工作者的能力，讓他們接手新任務，企業對人力的需求反而會增加，重新接上公司獲利和員工加薪的連結。打個比方，AI 可以是替人代班的機器，也可以是讓學徒變成老師傅的工具箱。
他舉的例子包括：護理師在 AI 協助下，能參與診斷，開藥和後續追蹤；一位老師就能做到接近個別化的教學；電工和水電工面對越來越複雜的問題，也能靠工具擴大專業。對照組是機器人時代：密西根州的車廠引進機器人時裁掉焊工和噴漆工，德國則把同一批人訓練成技術員，生產力和不平等的結果截然不同。
◎資金和稅制都在推自動化，他估轉向機率不超過三到四成
問題不在技術。他說 pro-worker AI 現在就做得到，但投入的多半是缺乏頂尖科學家，模型與 GPU 的小公司。超過一兆美元的 AI 投資，大多流向越來越強的基礎模型，背後是矽谷的商業模式和意識形態。企業主也兩面為難：拿不到合用的工具，董事會和股市又期待他們用 AI 自動化，不跟進就是落後。
他開的藥方是稅制。他指出，美國等先進經濟體對資本課稅遠低於勞動，等於政府在補貼自動化；另外也需要立法保護個人資料，並鼓勵專家投入高品質資料。他提醒讀者留意一個指標：勞動所得占國民所得的比重已下滑三十年，若加速，就代表全押自動化。至於會不會轉向，他估計不超過三到四成；他的樂觀在於能做到什麼，不在於會不會去做。
回到開場那句話。Acemoglu 說，全世界有 60 億人住在美國和中國以外，生活一樣會被 AI 改寫，卻沒有發言權；民主社會裡的人有，就該用。他最反感科技界那句「讓這些天才去做事」，認為民意介入不等於阻礙進步。他期待的轉變不會在明年發生，而是有一天，頂尖人才進科技業，是為了讓 AI 站在工作者這邊，而不是實現科幻夢。
診斷危機根源：從工業社會轉向後工業社會，數位科技與全球化讓共享繁榮變得更難，問題至少可追溯到 50 年前。
說明自動化如何切斷企業擴張與共享繁榮的連結，並以中間偏左政黨失去勞工選民為例。
以 2016 年美國大選與英國脫歐公投為例，說明菁英活在同溫層，近三十年沒察覺民怨。
提出 working class liberalism 作為新的治理哲學，核心是工作，共享繁榮與社群自治。
定義 pro-worker AI：把 AI 當成即時提供情境資訊的工具，擴充工作者能力，增加對人力的需求。
指出超過一兆美元投入 AI，多數流向基礎模型；並以護理師，教師，電工與水電工為例說明 pro-worker AI。
談 350 萬名客服人員可能面臨的衝擊，並比較密西根與德國引進機器人時對工人的不同處理方式。
快問快答中，估計社會投資自由民主與 pro-worker AI 的機率不超過 30 到 40%。
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