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AI高速發展恐擴大社會不均 布魯金斯探討公平性挑戰
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2026 年 5 月 7 日
商傳媒|林昭衡/綜合外電報導根據美國智庫布魯金斯學會(Brookings)於5月5日發布的報告指出,全球正快速推動人工智慧(AI)的應用,但這項技術的加速發展與其帶來的社會公平性問題,正形成一道日益緊張的兩難局面。報告強調,AI是否能提升整體社會的生活水準,並廣泛分配其效益,關鍵在於能否實現持續的生產力成長與公平的分配。AI驅動的生產力提升並非必然,雖然微觀證據顯示特定AI部署能帶來顯著效益(例如客服生產力平均提升15%),但其普及程度不均,且宏觀層面的整體效益仍不確定。報告引述一項實驗發現,早期的AI工具反而讓資深開源開發者的任務完成時間增加19%,顯示在複雜任務上AI協助可能帶來認知負荷。AI的普及程度存在顯著差異,不僅在國家、產業與企業規模間表現不一,甚至在全球北方與全球南方之間也呈現擴大的差距。例如,2025年歐洲聯盟(EU)僅有19.95%的企業採用至少一項AI技術,而英國的數據則從2023年的9%估計成長至2025年的39%。此外,報告指出,許多主流大型語言模型(LLMs)的訓練數據與評估方式仍以英語為主,可能導致非英語地區的模型品質較低,進而減緩技術普及。在企業規模方面,中小型企業(SMEs)的採用率明顯低於大型企業,因為它們缺乏資源聘請稀缺的AI專才,或難以承擔轉型成本。報告也觸及AI對勞動市場的影響。初期跡象顯示,AI技能與較高的薪資和快速變化的技能要求相關,但也可能導致入門級職位的潛在風險。生成式AI主要影響文職與專業認知任務,而機器人技術則更多衝擊重複性的體力勞動。這意味著AI造成的衝擊會因職業與國家結構而異。為了確保AI的廣泛且公平普及,報告建議政府透過採購政策、技能培養、競爭政策及有效的衡量機制來引導發展。公共採購可為可信賴的AI系統創造需求,降低中小企業的採用門檻。同時,確保市場競爭性至關重要,因為基礎模型生態系統的關鍵投入(如算力、雲端服務與數據)高度集中於少數企業,可能限制生產力效益的廣泛傳遞。報告總結,有意義且普及的AI應用應被視為一項獨立的政策挑戰,而非技術創新自動產生的後續效益,需各方投入更完善的數據、互補性投資與實際的改革理論。學者也呼籲政府避免僅鎖定「戰略產業」,因難以預測AI未來何處影響最大。相關新聞推薦正在載入相關新聞...標籤:...
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