AI長期增職缺仍可能先迎大規模裁員？雷蒙多提出失業率10%至11%假設

人工智慧（AI）長期可能創造更多工作，但若企業與政府準備不足，大規模裁員與失業可能先出現。AI對長期就業的影響，以及短期裁員規模，目前都尚未確定。

前美國商務部長吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）在2026年8月底接受CNBC Podcast訪問時表示，AI「長期將創造更多工作」。但她也警告，若企業與政府沒有制定轉型計畫，「數千萬名美國人可能失去工作，或陷入不充分就業狀態」。

雷蒙多擔心的重點，不是AI最終會帶來多少工作，而是技術導入速度與制度準備之間的落差。她提出一項假設情境，指失業率可能在3至4年內升至10%至11%，青年失業率甚至可能達到20%。

上述數字並非實際統計，而是雷蒙多基於假設提出的預測。她表示，快速出現的就業衝擊可能引發社會不安，並推動監管收緊。

她也指出，企業需要負擔人事成本與薪資稅，但AI代理人不必承擔相同成本，這種結構可能提高企業削減人力的誘因。因此，她主張推動再培訓、薪資補助、失業保險、離職支援，以及勞動稅制改革。

雷蒙多與前印第安納州州長埃里克·霍爾科姆（Eric Holcomb）共同成立非營利組織RAISE US，並透過該組織尋找解決方案。RAISE US於6月25日成立時表示，將與阿肯色州、康乃狄克州、馬里蘭州及猶他州合作，測試勞工再培訓、轉職與就業轉型支援模式。

RAISE US的目標，是由企業、州政府與教育機構共同設計留任與銜接新工作的方案。該組織希望同時處理再培訓不足以解決的收入空窗與職務轉移問題。

國際勞工組織（ILO）在6月報告中分析指出，大規模工作取代目前仍有限。不過，青年就業機會減少、不平等擴大，以及工作方式與職務組成改變，已成為主要風險。

ILO的分析認為，AI更可能改變既有工作的內容與執行方式，而不是一次消滅大量職缺。與其觀察整個職業是否消失，某項職業內哪些工作被自動化，可能更能決定就業品質。

國際貨幣基金（IMF）分析指出，掌握AI相關技術的勞工薪資可能上升，但AI職缺較多的地區，整體就業不一定同步增加。自動化暴露度較高的中等技能職位，可能相對不利。

IMF也認為，若AI投資回報未達預期，企業可能面臨重組與裁員風險。不過，另一項分析指出，過去的技術創新在減少既有職務的同時，也創造了新產業與新工作。

特定職業減少，不代表整體就業將長期萎縮。IMF補充，新職位不會自動出現，仍須生產力提升、需求擴大，以及教育與制度適應同步推進。

AI轉型過程中，青年與高暴露度職群可能率先受到影響。本報此前分析AI高暴露度科系畢業生的就業率與收入下降時也曾討論相關問題。該研究說明，AI暴露度不等同於企業實際導入AI的比例或裁員規模。

政策應對的爭議也從再培訓延伸至課稅問題。本報此前報導AI課稅討論在因應工作取代與擔憂創新放緩之間形成對立，聚焦轉型成本應由誰承擔。

因此，焦點不只是AI是否會創造工作。新職務出現前的轉型成本，將由企業、政府與勞工如何分擔，仍是接下來的核心問題。