生成式AI兩年後的真相：勞動市場仍無顯著變化？丹麥大型研究給我們的啟示
圖靈學院
科楠老師
2025-10-3
前言：生成式AI的熱潮與現實落差
自ChatGPT於2022年底問世後，生成式AI被視為可能顛覆勞動市場的新引擎。從寫作、客服到程式開發，AI聊天機器人被描繪成能提升生產力、取代白領工作的「數位同事」。然而，兩年過去，真實的勞動市場數據告訴我們另一個故事。來自芝加哥大學與哥本哈根大學的研究團隊發表最新工作論文，利用丹麥涵蓋25,000名員工、7,000個工作場所的兩輪大型調查，並連結雇主-員工行政數據，檢驗AI聊天機器人對薪資、工時與就業的影響，結論令人意外——幾乎沒有影響。
快速普及：採用率高達八成，但效益有限
研究顯示，AI聊天機器人在丹麥的滲透率極高。即便雇主沒有鼓勵，47%的員工已嘗試使用，若雇主積極推動，採用率可達83%，每日使用比例從8%躍升至21%。此外，38%的公司部署了內部定製模型，三成員工接受過培訓。這些企業投資也有效縮小性別差距，女性採用率落後幅度從近12個百分點縮小至5個百分點。
雖然使用者普遍回報有時間節省，平均每天節省約25分鐘，但折算成整體工時僅佔2.8%。這與隨機對照試驗中15%到50%的生產力提升形成強烈對比。原因包括：部分職業的任務並不完全適合AI輔助，以及許多企業仍缺乏整合AI至流程的配套措施。
新工作任務的誕生：AI不只取代，也創造
研究更發現，AI聊天機器人不僅節省時間，還促成新任務的出現。約17%的使用者因AI新增工作內容，其中11%接觸全新任務，尤其是IT支援與軟體開發領域，最常見的新任務是將AI嵌入工作流程或調整內部政策。即使是不使用AI的員工，也有5%回報因AI而多了新的工作。這顯示企業仍處於「生產力J曲線」的早期階段，投入大量時間調整流程以吸收新技術。
勞動市場的「零效果」：薪資與工時幾乎不動
最令人矚目的結果來自差異中之差異分析（Difference-in-Differences）。研究團隊比較使用與未使用AI的員工，在ChatGPT問世前後的薪資與工時變化，結果幾乎是精確的零：薪資、時薪、總工時均無顯著差異，且置信區間排除了超過1%的平均效果。更進一步檢視11種職業、不同族群、早期採用者與重度使用者，都沒有發現勞動市場表現更佳的跡象。
即便在雇主積極鼓勵的環境下，AI使用者的收入也沒有顯著提升。研究推估，僅有3%至7%的生產力提升轉化為薪資成長，且僅在積極導入AI的企業有較高彈性。對非使用者而言，99.6%表示AI沒有影響他們的薪資。
為何「AI衝擊」尚未出現？
這項研究挑戰了「AI將迅速取代人類工作」的敘事，原因可能包括：
1. 生產力提升不如預期：實務場景中的使用頻率較低，且任務類型多樣，導致平均效益被稀釋。
2. 企業整合速度慢：沒有配套的流程重設與工作再分配，時間節省難以轉化為產出成長。
3. 薪資傳導弱：即便生產力提高，員工未必能要求加薪，特別是在管理階層未明確支持的情況下。
4. 勞動市場慣性：丹麥雖然有彈性的薪資談判機制，但薪資調整仍需年度協商，短期內難完全反映技術衝擊。
對政策與企業的啟示
對政策制定者來說，這項研究提醒我們，不應因AI熱潮而過度擔憂立即的大規模失業。重點應放在教育與培訓，讓勞工具備與AI協同的能力。同時，應鼓勵企業進行流程創新與組織再設計，才能真正釋放AI的生產力潛力。
對企業而言，光是部署工具並不足夠。研究顯示，有提供培訓與明確使用政策的公司，員工不僅採用率高，還能創造更多價值。企業應思考如何將AI整合進任務設計與績效評估，確保時間節省能轉化為產出與利潤。
長遠展望：AI革命可能是「慢燃效應」
研究作者引用經濟學家索洛在IT革命時的名言：「你到處都看得到電腦時代，唯獨看不到生產力統計。」今天的生成式AI似乎重演同樣的情景。雖然短期內對薪資與就業影響有限，但隨著企業投資累積、員工技能提升、流程再造完成，AI對勞動市場的結構性影響可能在未來幾年逐漸顯現。
參考資料
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Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2025). Generative AI at Work. Quarterly Journal of Economics.
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Bick, A., Blandin, A., & Deming, D. (2025). The Rapid Adoption of Generative AI. NBER.
- Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2019). Automation and New Tasks. Journal of Economic Perspectives, 33(2): 3–30.
