獨家|AI應用擴散到傳產業將造成失業潮? 專家:受限企業結構最快3年後才會看到
【記者吳珍儀/台北報導】AI熱潮來襲,也從科技產業漸漸擴散至傳統產業,亞泥先前表示,雖可能離AI還有一段距離,但可以先用自動化來取代,未來將讓設備學習AI來取代部分製程,將危險工作和清理窯磚等以機器來做;成衣代工大廠聚陽也表示,從前端的產品開發、提案,透過AI大數據分析能力跟優勢協助提案等工作;台塑也透露將與輝達共同開發生成式AI在石化產業的應用。
隨著傳產業也陸續跟進導入AI應用,是否對人力應用帶來巨大影響,甚至造成失業潮?中華經濟研究院助研究員賴偉文指出,目前傳產和中小企業主要採用AI來做基礎應用,對勞動人口影響還不大,真正的影響可能在未來3到5年才會看到。
賴偉文表示,AI有高低階之區分,目前AI應用在中小企業大部分屬於「基礎應用」,而台灣的企業在結構上是中小企業與傳統產業居多,因此成長速度相對上比較緩慢,且目前以基礎AI為主。
隨著AI應用不斷擴大,工程師等高技能職位的需求增加中,低技能勞工的需求則減少,像是文書類工作從業者,可以說是「重災區」,水泥和紡織業等傳統產業,透露將開始規劃採用AI來取代一些繁重和重複的工作,例如清理窯爐或管理訂單。
賴偉文指出,目前大多數傳統產業的數位轉型仍停留在機器學習階段,距離真正的人工智慧應用還有一段距離。賴偉文認為,趨勢仍是朝著AI的方向走,不過目前對勞動人口影響還不大,真正的影響可能在未來3到5年才會看到。
台灣的中小企業雖然面對AI浪潮時保有彈性,但在資本和設備投資方面能力相對薄弱,在AI技術的應用上較處劣勢,無法迅速因應。
台灣勞動市場在AI導入現狀與挑戰
賴偉文說,相較於其他國家,台灣的AI導入速度相對落後。但不是因為技術水平低,而是受到企業結構的影響。
台灣企業有2/3屬於中小企業,在中小企業居多情況下,資源和投資能力相對有限,這些企業在導入AI時會面臨更多的挑戰,無法像大型企業那樣投入大量資金和資源,或是受到其他外國公司的投資。像是半導體和科技公司等大型企業,因為資源豐富,能夠進行更多的AI研發和應用。現階段中小企業更多集中在AI的淺層應用,面臨無法深度研發的問題。
雖然有AI技術的使用,但主要是針對現有業務的提升,而非創新性技術的開發,這樣的勞力結構和企業資源分配,也使得台灣在相較於其他國家,在AI技術的發展和應用上相對較慢。