AI競爭程度可能左右勞動所得分配　聯準會理事巴爾談市場結構

美國聯準會理事麥可·巴爾（Michael S. Barr）表示，人工智慧（AI）的經濟效益如何分配，可能取決於企業間的競爭程度。

巴爾於12日（當地時間）在耶魯大學（Yale University）演講時提出這項看法。聯準會公開的演講稿記載，巴爾表示：「競爭與分散的創新，能讓AI成為價格低廉、廣泛使用的技術，並讓效益更廣泛地分配。」他指出，除了技術性能，市場結構與取得技術的管道也可能影響效益如何分配。

若市場持續競爭，不同規模的企業都能運用AI提升生產力、開發新服務。巴爾也認為，AI可能擴大小型企業取得成長所需技術與資訊的管道。

相反地，若少數AI企業掌握市場與投資收益，中小企業的市占率可能縮小，勞工能分享的效益也可能受限。巴爾將此描述為AI可能帶來的一種情境，而非已確定的結果。

他指出，資料、運算資源及改進模型的能力若不易取得，可能加劇市場集中。具備這些資源的企業較容易取得規模經濟，也能運用AI加快開發新模型。

美國所得與財富早已集中在高所得階層。巴爾引用的2025年聯準會消費者財務調查顯示，所得最高的10%家庭取得近一半的總所得，最高的1%家庭則占約五分之一。

以財富計，所得最高的10%家庭持有近四分之三的總財富，最高的1%家庭持有約三分之一。巴爾認為，若AI投資收益集中在少數企業的所有者與管理階層手中，既有的不平等可能進一步加深。

巴爾表示，美國國民所得中勞動所得所占比重，戰後約為60%至65%，自2001年後一路下滑，至2026年第二季降至52.8%，創下紀錄低點。他補充，即使調整計算方式，下降趨勢仍然明顯。

巴爾引用研究者的估算指出，自2000年以來，美國四分之三的產業市場集中度大幅上升；同期工資增幅則低於勞動生產力增幅。

生產力較高的大型企業採用新技術並擴張，可能進一步加劇市場集中。巴爾表示，競爭減弱後，企業若能更大程度影響價格，分配給資本的所得占比可能高於勞動所得；不過，技術導入也可能降低消費者價格。

AI的影響未必只限於工作減少。巴爾曾介紹一項AI讓任務完成時間縮短40%、成果品質提高18%的實驗結果，並表示生產力提升對經驗較少的勞工可能更明顯。

技術變化也曾在減少部分職業的同時創造新工作。巴爾指出，網路及相關產業發展使旅行社員工人數減少，錄影帶出租店相關職業也消失；但如今美國有數百萬名全職社群媒體創作者，這類工作在10年前仍難以想像。

巴爾在先前的新加坡金融科技節演講中表示，以2024年為基準，四分之三的大型企業已使用生成式AI；小型企業的採用率則落在個位數後段，各產業間也有明顯差異。

他表示，目前AI大規模取代勞工的案例有限，也有證據顯示AI能提升部分工作的生產力並創造新職業。AI企業間的競爭讓企業得以較廣泛地取得這項技術；部分企業只靠較小型的語言模型，也能取得所需功能。

不過，重複性高、結果容易預測的工作，可能較快被AI取代。巴爾表示，需要人類判斷、管理、協作、建立關係與發揮創意的工作，則可能由AI輔助完成。

若AI導入加速，勞工可能難以及時轉換工作並適應新職務，使短期衝擊加劇。巴爾表示，應從AI導入初期就開始準備創造新工作、提供再訓練，並協助勞工與新職缺媒合；AI競爭如何影響就業與所得分配，仍有待觀察。