2031 ── 2031年的AI：不是工作變少，而是不同的人做不同的工作（三次工業革命的啟示）

*Intelligence Synthesis / 撰寫於 2026-10-10 / 展望年份 2031*

1. 論點

2031 年，美國不會因 AI 而出現大規模失業。失業率將維持在一般區間內，總就業人數也會高於 2026 年。真正改變的是誰能做辦公室工作，以及這些工作的內容。資訊業與金融業的職缺會減少，應屆畢業生的第一份辦公室工作也會變少。多數辦公室員工將改為檢查並核可 AI 的產出，而不是從頭自行產出。大部分的淨就業成長將來自醫療保健、照護工作、技術性行業與面對面服務業。如同第一次工業革命最初幾十年，社會的核心衝突將在於分配，而非缺乏工作：誰擁有 AI 資本、誰負擔其電力成本，以及誰來保護兒童與孤立無援的人。

2. 2031 年的社會

本節的所有內容都是根據第 3 節的證據與第 4 節的歷史所作的推論。關鍵要點的機率列於第 5 節。

社會結構。承受最大壓力的族群，正是從第三次工業革命中獲益最多的族群：受過大學教育的上班族，尤其是二十多歲的大學畢業生。資訊、金融、軟體與後勤支援領域的雇主，聘用的畢業生比 2026 年更少，而每位初階員工所負責的工作範圍也更廣。多數擁有客戶關係與產業知識的中階員工保住了工作，並運用 AI 各自處理更多工作。獲利不成比例地流向少數擁有模型、晶片與資料中心的公司及其股東。勞動所得占整體所得的比重略低於 2026 年。設有資料中心的縣市獲得稅收與營建工作，電價、用水與噪音爭議則成為當地政治的常態。擁有大量後勤支援職缺的大都會區，白領職缺的招募疲弱。人口較高齡的地區，健康與照護工作穩定成長。

工作。縮減中:入門級客戶支援、例行性程式設計、文件審閱、記帳登錄、保險理賠處理,以及行銷文案與翻譯的初稿。成長中:醫療照護、長者照護、電工與其他技術工種(包括電網與資料中心建設),以及審查AI產出並承擔法律或專業責任的職務。轉變中:多數辦公室工作者每天都使用AI代理(AI agents),初階員工的工作已從撰寫初稿轉為檢查、整合與核可。平均每週工時與2026年大致相同,聯邦層級也沒有任何法律縮短工作週。例行性辦公室工作的實質薪資大致持平。兼具產業知識與判斷力的人,以及人力短缺的技術工種,薪資則有所提高。

態度與價值觀。 對 AI 感到擔憂的美國人多於感到興奮的人。信任程度因年齡和職業而分歧,處於高度暴露的辦公室工作者是最為負面的族群之一。AI 是選舉中的常態議題,主要透過電費、兒童安全和就業來討論。四年制大學學位的價值被公開質疑,更多年輕人選擇技職或醫療健康職涯。工會試圖透過團體協約來制定 AI 使用規則。

日常生活。 多數成年人每週至少使用一次 AI 助理，用於搜尋、寫作、政府表格、健康問題與購物。學生使用 AI 寫作業已屬常態。學校已將大部分評量轉為課堂測驗、口試與監督下的作業。家庭運用 AI 協調長輩照護、追蹤用藥並處理文書工作。AI 陪伴應用被青少年與獨居長者廣泛使用，許多州限制未成年人使用。家庭電費上漲速度快於其他物價，人們將此與資料中心聯想在一起。

3. 目前正在發生的事

• 整體就業市場並未崩潰。 2026 年 9 月,非農業就業人數為 159,044 千人,較去年同期增加 496 千人。失業率為 4.2%(下降 0.2 個百分點),U-6 不完全就業率為 7.6%(下降 0.5 個百分點)。2026 年 8 月,JOLTS 的裁員與解僱人數為 1,641 千人(減少 191 千人),職缺數為 7,079 千人(增加 160 千人)。
• 受 AI 影響的辦公室產業正在萎縮，而總量卻持續成長。 截至 2026 年 9 月的一年間，資訊業就業人數減少 12 萬人，降至 273.9 萬人（約 4%）。金融活動減少 10.7 萬人，降至 908.2 萬人；電腦系統設計減少 3.22 萬人，降至 235.54 萬人。專業與商業服務業整體則增加 12.3 萬人。（將這些減少歸因於 AI 屬於推論；利率及其他因素也有影響。）
• 歸因於AI的裁員快速上升，但與整體裁員相比仍屬少數。本站統計的數字從 2025 年的 124,543 上升至 2026 年迄今的 197,584(48 件)。高峰為 2026 年第二季的 107,900。第三季降至 17,183,第四季迄今(至 10 月初)為 4,430。即使是高峰的那一季,也僅約相當於單月裁員人數的十五分之一(2026 年 8 月,JOLTS)。
• 新聞關注焦點正從採用轉向風險、規則與資金。過去 12 個月，「安全與事件」類 AI 新聞的占比由 6.8% 升至 11.32%，為期間最高水準。「監管與法律」由 5.04% 升至 7.52%（高峰為 8.24%），「投資與資本」由 6.28% 升至 8.32%，「信任與輿論」由 3.92% 升至 5.44%。「企業導入」由 19.0% 降至 15.92%，但仍是占比最大的主題。「個人生活與人際關係」維持在約 9% 至 12% 之間。「就業與工作」在 2.48% 至 4.04% 之間波動，目前處於 12 個月來的低點。
• 電力正成為一項社會議題。「電力與資料中心」和「環境與資源」的占比同步變動(12 個月相關係數 0.8),且兩者在最近一個月都達到 12 個月來的高點(1.4% 與 0.88%)。相關新聞標題指向四件事:資料中心用電需求上升(包括美國需求到 2030 年可能增加 32%)、電網跟不上的速度緩慢、地方對電力、用水與冷卻的疑慮,以及一項調查顯示約 70% 的 AI 使用者擔心電力需求增加[C05]。

4. 歷史給我們的啟示

第一次工業革命(約 1760-1840 年,英國)

• 改變了什麼。紡織生產從家庭與作坊轉移到以水力和蒸汽驅動的工廠,人們也遷往工業城鎮。Robert Allen(2009,'Engels' pause')指出,英國每名工人的產出從約 1800 年起上升,但平均實質工資直到約 1830 至 1840 年代前後都停滯不前,利潤占比則上升。工資直到較晚才開始上漲。Charles Feinstein(1998)也發現,1830 年代以前實質工資幾乎沒有成長。平均工資並未崩跌,但特定群體損失慘重。隨著動力織布機普及,手工織布工的收入大幅下滑(Duncan Bythell,1969)。1811-1816 年的盧德派搗毀機器行動,是熟練紡織工人的一場抗議(E. P. Thompson,1963)。制度上的回應則在工廠出現數十年後才到來:1833 年的《工廠法》限制了紡織廠的童工,並設立了工廠督察員。
• 與 AI 類似。 產出的成長早於薪資。某一技術群體(當時是手工織布工,現今是部分辦公室職業)的損失遠高於平均。規範是在傷害顯現之後才出現的。
• 不同之處。這項轉變歷時數個世代,而非數年。受影響的勞動者大多是手工技藝工人;而在 AI 時代,則是受過教育的辦公室工作者。如今美國有失業保險(自 1935 年《社會安全法》起),政府的資源也豐厚得多。因此,被取代群體的損失比當時獲得更多緩衝,但並不會消失。

第二次工業革命（約 1870-1914 年）

• 改變了什麼。電力、鋼鐵、化學與大量生產普及開來。由專業經理人經營的大型企業出現(Alfred Chandler,1977)。文書辦公工作增加,許多女性進入這個領域(Claudia Goldin,1990)。在美國,約 1910 至 1940 年的高中運動提高了受過教育的勞動力供給(Goldin 與 Lawrence Katz,2008)。所有權的集中引發了政治回應,例如《休曼反托拉斯法》(1890)。電力、自來水與其他網絡改變了家庭生活,主要發生在 1870 年至 1940 年之間(Robert Gordon,2016)。
• 耗時多久。 Paul David（1990，〈The Dynamo and the Computer〉）指出，電力在美國工廠帶來的生產力回報主要出現在 1920 年代。那是在 1880 年代初期首批集中式發電廠之後約四十年，因為工廠必須圍繞電動馬達重新設計。
• 與 AI 類似。 兩者都是通用技術，其效益需要企業重新組織工作方式才能實現。兩者中，資本都高度集中在大型企業手中，而政治也對這種集中作出反應。
• 不同之處。 AI 透過現有的電腦與手機進入辦公室工作，因此擴散到辦公室任務的速度遠比工廠接上電力快得多。不過，AI 仰賴新的實體基礎設施（資料中心與電力），而電網的跟進速度緩慢[C05]，因此實體面的擴散可能較慢（推論）。第二次工業革命也創造了許多新的中等技能文書工作，而 AI 所針對的正是其中許多相同的任務。

第三次工業革命（1970 年代起）

• 改變了什麼。電腦與網際網路普及開來。Robert Solow(1987)寫道,電腦時代隨處可見,唯獨在生產力統計中看不到。美國的生產力成長直到 1990 年代末與 2000 年代初才回升。David Autor、Frank Levy 與 Richard Murnane(2003)指出,電腦取代了例行性任務,並與非例行性的分析工作互補。結果是就業兩極化:高薪與低薪工作的就業增加,而例行性的中階工作則萎縮(Autor 與 David Dorn,2013;歐洲方面見 Maarten Goos、Alan Manning 與 Anna Salomons,2014)。並非所有被自動化的工作都消失:James Bessen(2015)指出,隨著自動櫃員機普及,銀行櫃員的就業並未減少,因為櫃員的工作內容改變了。Loukas Karabarbounis 與 Brent Neiman(2014)記錄了 1980 年代以來全球勞動所得占比的下降。如同先前的廣播與電視,網際網路與智慧型手機直接進入家庭、人際關係與兒童的生活。它們對青少年心理健康的影響仍有爭論:Jonathan Haidt(2024)主張危害甚鉅,其他研究者則對影響的幅度提出質疑。
• 與 AI 類似。 生產力的提升出現得較晚。工作被拆分為多項任務，其中一些被自動化，一些則發生改變。這些收益有利於資本所有者和具備特定技能的人。
• 不同之處。第三次革命主要取代的是例行性工作,並有利於大學畢業生。AI 能完成部分非例行性的認知工作,例如撰寫草稿、程式設計與分析,因此壓力觸及了先前受益的群體(推論)。此外,與廣播、電視和網際網路不同,AI 能進行對話,也能代替人採取行動。這意味著依賴、說服與兒童安全等問題以新的形式出現(推論)。

這對 2031 年意味著什麼

在這三次革命中，廣泛的社會變遷都歷時數十年，包括新的階級結構、新的大眾機構，以及平均生活水準的提升。五年是很短的時間。歷史顯示，到 2031 年，我們應預期看到的是早期階段的模式：產出與利潤先於薪資上升；特定群體損失慘重，但平均水準並未崩潰；企業仍在重組；政治衝突與最初的規則開始出現，如同《工廠法》、反托拉斯法，以及關於智慧型手機的辯論。歷史並未顯示五年內會出現大規模失業：這三次革命，在全國層面上都沒有造成持久的大規模失業。

類比在哪裡失效

• 速度。 AI 透過軟體進入辦公室工作，不需要興建新工廠。因此，辦公室工作可能在數年內而非數十年間就出現改變。這也是為什麼即使只過了五年，誰會被錄用也可能出現實質變化。
• 受影響的人。這是第一次,主要壓力落在從事非例行性辦公室工作的高學歷勞動者身上。
• 資本由誰擁有。早期的英國工廠大多是家族企業與合夥企業。第二次革命使所有權集中在大型企業手中。AI 的前沿模型與資料中心則由更少數的企業所擁有(推論,與「投資與資本」占比的上升一致)。

5. 預測

• [社會結構] 2031 年 9 月資訊業就業人數將達到或低於 260 萬人（2026 年 9 月為 2,739 千）。機率：70%。理由：該產業一年內減少了 120 千個職位，即使下降速度慢得多，也會達到這個水準。在第三次革命中，例行性工作的職位數十年來持續減少（Autor and Dorn，2013）。查核：BLS Current Employment Statistics (CES)，資訊業，2031 年 9 月。
• [社會結構] 2031 年美國非農業企業部門的勞動所得占比將低於 2026 年。機率:60%。推論:「投資與資本」的新聞占比正在上升,且 AI 資本集中在少數幾家公司。Allen(2009)發現,在第一次革命的早期階段,利潤占比上升;Karabarbounis 與 Neiman(2014)則記錄了第三次革命期間勞動占比的長期下滑。查核方式:BLS 勞動生產力與成本(Labor Productivity and Costs),非農業企業部門的勞動占比,比較 2031 年與 2026 年的年度數值。
• [就業] 2031 年美國失業率平均將介於 3.5% 至 5.5% 之間。 機率：70%。理由：就業人數仍在成長（年增49.6萬人），裁員正在減少，而歸因於AI的裁員與整體裁員相比規模很小。前三次工業革命都沒有造成長期的大規模失業。主要風險是經濟衰退，而衰退主要不會由AI引起。查核：美國勞工統計局（BLS）2031年年平均數據。
• [就業] 2031 年 9 月金融活動業就業人數將在 9,000 千人或以下（目前為 9,082 千，較去年同期減少 107 千）。機率：65%。理由：理賠處理、文書作業與後勤工作容易受到 AI 影響。不過，在 ATM 普及後，銀行業就業人數仍維持穩定（Bessen，2015），因此降幅可能很小。查核：BLS CES。
• [就業] 從 2026 年 9 月到 2031 年 9 月，醫療保健與社會救助業將至少占非農業部門就業人數淨增長的 40%。機率:60%。推論:人口高齡化推升照護需求,而 AI 無法親自到場提供照護。在第三次革命中,低薪的面對面服務業工作也隨之增加(Autor 與 Dorn,2013)。查核方式:BLS CES;將醫療保健與社會救助的變動量除以非農就業總人數的變動量。若總就業人數下降,則此預測視為未達成。
• [態度] 在 2031 年可取得的最新皮尤研究中心調查中,對 AI「擔憂多於興奮」的美國成年人占比,將至少是「興奮多於擔憂」者占比的兩倍。 機率：70%。理由：「安全與事件」及「信任與民意」的新聞占比正在上升。在先前的工業革命中，受到衝擊的群體（盧德派、1870-1914年的有組織勞工）曾左右社會大眾的態度。查核：同一項皮尤（Pew）調查的相同問題。
• [態度] 民主黨與共和黨的 2028 年全國黨綱,都將納入有關就業、電費或兒童安全的具體 AI 承諾。 機率：70%。理由：「法規與法律」的占比正在上升，對電力的疑慮也在擴散 [C05]。1870年之後，所有權集中催生了反托拉斯政治（1890年《休曼法案》）。查核：2028年兩黨黨綱的文本。
• [日常生活] 在 2031 年的一項大型全國調查(皮尤或蓋洛普)中,多數美國成年人將表示至少每週使用一次 AI 聊天機器人或助理。機率:65%。推論:「個人生活與人際關係」一直占 AI 報導的 9-12%。廣播與電視需要購買新的機器,但 AI 是透過人們已有的手機進入生活,因此擴散得更快(推論)。查核方式:Pew 或 Gallup 民調。
• [日常生活] 2026 年 9 月至 2031 年 9 月間,CPI 電力指數的漲幅將超過 CPI-U 全項目指數。機率：65%。理由：資料中心用電需求持續上升，電網跟進速度緩慢 [C05]。「電力與資料中心」和「環境與資源」的占比均處於 12 個月高點。查核：BLS 消費者物價指數。
• [日常生活] 到 2031 年底,美國至少有 15 個州將立法限制未成年人使用 AI 陪伴聊天機器人(例如年齡驗證、設計限制或家長控制)。機率:60%。推論:「個人生活與人際關係」的報導比重很高,「安全與事件」的報導比重正在上升。如同 1833 年的《工廠法》,兒童保護往往是最先出現的規範之一(此類比屬推論)。查核方式:各州立法追蹤資料,例如 NCSL。

6. 情境

• 基本情境：辦公室職缺緊縮，但不會出現大規模失業（60%）。這是第 2 節的整體樣貌。失業率為 3.5-5.5%,資訊業與金融業的就業逐步下滑,應屆畢業生被錄用為辦公室職務的人數很少。歸因於 AI 的裁員規模為每年 150,000-500,000 人。政治上的議題是分配、電價與兒童安全。
• 快速取代（20%）。 AI 代理取代辦公室工作的速度快於企業創造新職位的速度。2029-2031 年間有大半時間失業率高於 6%，歸因於 AI 的裁員每年超過 500,000 人，資訊業就業人數降至 2,400 千人以下。關於對 AI 資本課稅、補貼聘僱與縮短工時的辯論變得激烈。
• 採用緩慢（20%）。 電力與成本限制、投資縮減或重大安全事件，都會減緩部署速度。如同電氣化歷時四十年的落差（David，1990），企業需要更長時間進行重組。資訊業就業穩定在 2026 年水準附近，AI 的主要議題是電價與安全，而非就業。

7. 值得關注的指標

目前數值於每次建置頁面時，根據本站資料（BLS 每日擷取）更新。

8. 什麼會改變這個看法

• 如果到 2028 年 9 月，資訊業就業人數回升至 285.9 萬或以上，且 2027 年歸因於 AI 的裁員少於 5 萬人，那就表示我高估了入門級辦公室工作所受到的擠壓，我會轉向採取緩慢採用情境。
• 如果失業率連續六個月高於 6%，而歸因於 AI 的裁員每季仍維持在 150,000 人以上，快速取代將成為基本情境。
• 如果「投資與資本」的占比連續六個月維持在 5% 以下，且資料中心專案接連被取消，則緩慢導入將成為基本情境。