AI讓工作快100倍?很好,現在去治病——當生產力紅利進不了普通人的錢包

ILO 2025年估計,全球約25%的就業處於某種生成式AI暴露,高收入國家約34%。但目前更可能出現的是職務內容改變,而非整個職業消失。[S1]

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5秒結論: AI提高生產力,不代表一般人自動得到更高收入、更多閒暇或更好的社會保障。若紅利只停在企業利潤與資本報酬,生活者感受到的可能只是「要求更高」。相較之下,治病、減少失能、延長健康壽命,是不用在競爭中打敗別人也能受益的技術進步。

1. 「AI會消滅所有工作」和「知識工作安全」都太粗糙

ILO 2025年估計,全球約25%的就業處於某種生成式AI暴露,高收入國家約34%。但目前更可能出現的是職務內容改變,而非整個職業消失。[1]

10人的部門變成6人加AI,也足以改變勞動市場。

2. 「人類只做最後審批」已是現實路徑

Anthropic 2026年6月Economic Index顯示,Claude Code等代理環境中的AI自主性高於一般聊天。[2]

流程可能從人全做,變成AI輔助,再變成AI批次執行、人處理例外與最終判斷。

專業資格不是自動化免疫卡。物理世界的最後一哩暫時較難取代,但機器人也會移動這條邊界。

3. 「賣鏟子的企業一定贏」只是投資假說

若模型商品化,GPU、記憶體、電力、資料中心和網路等稀缺投入可能拿走更多價值。但軟體企業也能靠通路、專有資料、企業整合、API、agent平台與轉換成本保留價值。

真正該看的是:什麼稀缺,什麼容易複製?

4. 「AI不會創造革命性商業」也說得太早

AI產生的介面、文案和簡單應用確實容易複製。但成本下降也可能讓過去不賺錢的小市場、個人化服務、全天候服務、超小團隊企業變得可行。

容易複製與新商業誕生,可以同時存在。

5. 真正弱點:生產力不會自動進入你的銀行帳戶

GPU努力100倍,也不會替你付房租。

IMF研究顯示,在某些情境AI可能縮小工資差距,但資本報酬增加仍可能擴大財富差距。結果取決於替代、互補、資產所有、稅制、移轉與社會保障。[3][4]

生產力翻倍可以變成工時減半,也可以變成產量翻倍、裁員或利潤增加。技術不會替社會決定。

6. 對厭倦競爭的人,重要的是「不贏也能得到的進步」

薪資、升遷、證照、市場價值、AI技能都能繼續比賽。

但降低感染死亡、提早發現癌症、治療遺傳病、延緩認知衰退、讓老人更久保持獨立,是更接近普惠的利益。

7. 2026年的醫療已經有一點科幻味

2026年4月FDA批准OTOF相關重度聽損的首個基因治療Otarmeni。[5] 7月Casgevy在鐮刀型紅血球疾病與輸血依賴β地中海型貧血的適用年齡擴大到2歲以上。[6] 9月FDA批准Fayuvi,成為Sanfilippo症候群A型首個以改變病程為目標的治療。[7]

這不是萬能藥,但方向正從症狀管理走向根本分子與遺傳原因。

8. 醫療AI最有意思的地方,可能不是聊天診斷,而是研究速度

AlphaFold已向研究界提供超過2億個蛋白質結構預測,並擴展到分子交互作用預測。[8]

真正重要的指標也許不是替代多少醫師,而是讓治療提早多少年抵達病人。

如果全世界GPU最後只是讓試算表更快,確實有點想退款。

9. 比「活到150歲」更現實的是延長健康壽命

美國NIA將geroscience視為研究老化機制與慢性病關係、延長healthspan的領域。[9]

但老化並沒有被解決。senolytics很有希望,然而截至2025年,人類明確療效仍未確立。[10]

更實際的順序是早期發現 → 更好治療 → 延緩老化疾病 → 延長健康壽命 → 再談壽命上限。

10. 也許目標不是「靠AI贏」,而是「讓人生少一點懲罰」

既然投入這麼多算力,就該問:可以減少多少疾病、疼痛、失能、照護負擔、行政雜務與被迫勞動時間?

「工作更快」我們已經懂了。

現在去治病吧。


資料來源

  1. International Labour Organization — “Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure” / research brief (2025-05-20) https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-2025-update Used for the estimate that roughly one quarter of global employment has some GenAI exposure, roughly 34% in high-income countries, and for the distinction between task/job transformation and wholesale replacement ilo.org
  2. Anthropic — “Anthropic Economic Index report: Cadences” (2026-06-26) Used for observed differences in AI autonomy between Claude Code and ordinary chat/Cowork usage and the shift toward larger delegated agentic tasks anthropic.com
  3. IMF — “Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work” (2024) Used for channels connecting AI adoption, labor income, capital income, inequality, and the role of policy imf.org
  4. IMF — “AI Adoption and Inequality” (Working Paper 2025/068, 2025-04-04) Used for model-based scenarios in which wage inequality and wealth inequality can move differently, especially through capital returns and asset ownership imf.org
  5. U.S. FDA — “FDA Approves First-Ever Gene Therapy for Treatment of Genetic Hearing Loss” (2026-04-23) Used for the approval and indication of Otarmeni for severe-to-profound hearing loss associated with biallelic OTOF variants fda.gov
  6. U.S. FDA — “FDA Approves First Gene Therapy for Young Children with Sickle Cell Disease” / CASGEVY product page (2026-07-01) https://www.fda.gov/vaccines-blood-biologics/casgevy Used for the expanded U.S. indication of Casgevy to patients aged two years and older with qualifying sickle cell disease or transfusion-dependent beta-thalassemia fda.gov
  7. U.S. FDA — “FDA Approves First Gene Therapy for Pediatric Patients with Sanfilippo Syndrome Type A” (2026-09-17) Used for the first approved treatment intended to alter the disease course of MPS IIIA / Sanfilippo syndrome type A fda.gov
  8. Google DeepMind — AlphaFold Used for the availability of more than 200 million protein-structure predictions and AlphaFold’s expansion toward biomolecular interaction prediction deepmind.google
  9. U.S. National Institute on Aging — Geroscience / Fifth Geroscience Summit materials (2026) Used for the definition and current institutional framing of geroscience around biological aging, chronic disease, and healthspan nia.nih.gov
  10. Khosla, Monroe & Farr — “Towards a personalized approach in senolytic trials,” Nature Aging (2025-09-09) Used for the caution that early human senolytic trials have produced biological signals but clear efficacy in humans remains unestablished nature.com
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