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AI驅動的再分配與社會挑戰,台灣如何迎接結構性調適

品傳媒
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Published: 2026/09/08
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9 Min Read
AI驅動的再分配與社會挑戰,台灣如何迎接結構性調適

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文/楊聰榮(時事評論員,公督盟評審委員,ESG碳減量聯盟理事長,任教於台灣師範大學)

人工智慧快速崛起正翻轉全球產業版圖,台灣作為資訊通信技術重鎮,本身也站在數位轉型的最前線。AI不僅帶來製程升級,背後牽動的其實是教育內容、職場結構和國家治理方式全面重組。面對這股結構衝擊,台灣社會與政策體系面臨兩大壓力,分別來自產業分化與社會分配失衡。

從過去科技發展歷程可看出,每一次生產力提升都導致分工、階層與流動機會劇變。AI提升生產與服務的智能化速度,讓高度標準化、重複性工作首當其衝,包括傳統製造業的產線、行政支援職務等,許多勞工面臨被邊緣化或失業的風險。相對地,AI技術催生新興職業如數據分析、AI倫理審查與跨領域創新職能,勞動市場需求兩極化現象日益明顯。台灣目前教育體制與求職觀念多停留於單一科系、高薪與穩定職業導向,缺乏針對AI社會所需跨域能力、創新精神與數位素養的培訓。產業端對高階科技人才渴求未減,基礎勞動力卻面臨轉業壓力,人才培育與產業需求出現重大斷裂。

這樣的分工與落差明顯拓寬社會階層隔閡。AI應用快速聚焦於金融、半導體、智慧醫療等高附加價值領域,相關菁英與企業掌握多數成長紅利,工廠基層與中高齡勞工反倒被邊緣化。社會資源進一步往既有強勢集團集中,加重台灣原有所得分配失衡與人口結構老化、區域資源分配不均等問題。若相關政策措施未能同步調適,不僅會削弱整體國家競爭力,更可能引發焦慮、排擠與社會信任危機。

台灣現行AI發展策略仍以產業升級和經濟效益為核心,對於軟性議題如資料治理、倫理規範、隱私保護重視有限。社會在監理與風險分擔機制尚未成型下,加劇數位落差、資訊極化與監控爭議。AI政策若缺乏分層、多元參與監督架構,最終將損及社會公平正義與民主制度穩定。台灣必須儘速建立公開、透明且具公信力的AI治理機制,確保公私部門、不同年齡與族群都能平等表達意見,參與規則制定與風險管理。

AI驅動的社會重組不應只是產業與科技政策的優化,而必須升級為全社會結構性調適。教育策略要聚焦創新精神、跨域能力與終身學習體系。產業政策須兼顧價值鏈升級與就業轉型支持,同時減緩產業果實集中於少數集團的現象。社會安全網應隨時評估不同族群在結構變遷下的需求與適應壓力,給予必要的資源重分配。政府層面,必須建立分層監督、跨界參與並結合科技工具的新治理模式,才能預防風險快速擴散,確保台灣社會在AI洪流下仍具韌性與包容力。

台灣在這場深刻的結構變局中真正的戰略,是以制度改造和社會包容力同步提升,將AI導向全體利益最大化,而非單一產業或精英集團的競爭遊戲。國家未來的競爭力,取決於能否及早布局並凝聚有彈性的社會共識與政策行動。唯有更開放、平等和協作的制度設計,才能讓台灣在AI時代建立可持續的發展基礎,使科技進步真正成為推動社會向前的正面力量。

*以上言論為讀者投書,不代表本刊立場。

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