高盛最新研究指出，自2022年下半年起，愈依賴人工智慧自動化的產業，職缺成長明顯放緩，特別在德國、澳洲與美國最為突出。客服中心、軟體出版與管理顧問等行業就業跌破長期趨勢，新鮮人更承受最大衝擊。整體AI採用率約15%至20%，但已在少數產業形成明顯就業寒流。

人工智慧(AI)被視為下一波生產力革命的引擎，但在華爾街投行眼中，它也正悄悄吹起一股就業寒流。根據高盛（Goldman Sachs）最新發布的研究，AI開始對已開發國家勞動市場產生可量化的壓力，且最直接的受害者，並非傳統想像中的高階白領，而是準備踏入職場的年輕新鮮人與重複性高的服務工作者。

報告指出，自2022年下半年以來，愈容易被AI自動化的產業，職缺成長普遍放慢，這個關聯在德國、澳洲與美國尤為明顯。特別是資訊與通信服務產業，被高盛列為「高度暴露於AI」的行業，就業成長在多數主要已開發經濟體都明顯降溫。雖然在美國以外，多數國家的相關就業水準仍接近或略高於長期趨勢，但增速放緩的方向已非常清楚。

如果進一步聚焦那些被視為高度AI暴露的細分類行業，高盛發現，就業壓力在全球發達市場之間呈現相似但程度不一的降溫模式。呼叫中心、軟體出版、管理顧問以及廣告業，是當中最明顯的「逆風族群」。這些行業向來高度依賴語言處理、文件撰寫與流程管理等工作，正好對應現階段生成式AI工具的強項。

其中呼叫中心堪稱重災區。高盛的就業資料顯示，呼叫中心從業人口已大幅跌破歷史趨勢：美國低於趨勢水準達39%，加拿大減少33%，德國也比趨勢低了27%。在高盛看來，這種「集體失速」不是景氣單一因素所能解釋，而是出現在AI工具已足以自動化日常客服工作的領域，顯示AI導入與就業萎縮之間，已經出現明確連結。

更值得關注的是，這波AI就業衝擊，對職涯剛起步的年輕族群更為致命。高盛分析超過800種職業後發現，AI相關逆風在整體市場看似溫和，但對初階職位的拖累卻明顯放大。在法國、加拿大與美國等國，當某個職業的AI暴露程度增加10%，整體勞動市場的年僱用成長平均只會被拉低約0.1個百分點，但在新鮮人族群中，負面影響卻放大數倍。

數據顯示，在澳洲，AI暴露度每多10%，初階職位的年僱用成長就會多被壓低超過0.6個百分點；在美國，這個數字也超過0.2個百分點。高盛同時發現，在被認定為「高度有被AI取代風險」的職業裡，還存在額外的負面效果，只是幅度略小於新鮮人整體群體。換句話說，越是工作內容標準化、重複性高，越容易在招募時被企業用AI替代，而不是補進新人。

從宏觀看，目前AI對整體就業市場的拖累仍屬有限，高盛估計，在法國、加拿大與美國，10%的AI暴露度只帶來約0.1個百分點的年人頭數成長壓力，短期內不至於造成全面性失業潮。然而，這波衝擊高度集中在少數產業與特定族群，使問題呈現「不平均風險」：多數人感受不深，但某些行業與國家已開始感到寒意。

這些現象出現在AI採用率仍相對不高的階段，更突顯未來的風險潛勢。高盛彙整11項涵蓋不同國家的AI採用調查後推估，目前主要已開發市場的AI採用率大約落在15%至20%區間。法國、美國、荷蘭與英國是採用程度較高的領先群；相對之下，義大利、日本與紐西蘭則位於較低的一端。對比之下，主要新興市場的AI採用率估計約在10%至15%。

也就是說，在多數企業仍處於「試水溫」階段時，AI就已在少數產業掀起明顯就業風向。隨著雲端服務與生成式AI平台由大型科技公司如Microsoft(MSFT)、Alphabet(GOOGL)、Meta(META)、Amazon(AMZN)、Salesforce(CRM)等持續推廣，工具成本降低、企業導入門檻下滑，AI對勞動市場的影響極可能進一步擴大，從客服與後勤支持，延伸到更多知識型工作場域。

然而，是否應將AI視為單純的「就業殺手」，仍有不同觀點。支持者認為，AI雖然取代部分職務，但同時也會創造新角色，例如模型訓練、人機協作設計、資料治理與AI監理等新型工作。高盛的研究亦指出，目前AI帶來的壓力尚集中在狹窄範圍內，並未對整體勞動市場造成系統性崩壞。而勞動經濟學者則提醒，歷史上的技術革命往往伴隨職務結構重組，長期可能提升生產力與薪資，但短期內對特定族群的衝擊極具破壞性。

對各國政府而言，問題的關鍵在於政策是否能跑在技術之前。面對新鮮人就業壓力升高，有學者主張，應強化職業再訓練與數位技能教育，尤其是針對客服、行政與基層白領工作者，協助他們轉向不易被自動化取代的職務。同時，也有人呼籲應建立更完善的社會安全網，避免AI導入造成區域性或階層性的長期失業。

高盛的結論頗具警示意味：AI相關的招募壓力已經清楚反映在全球就業數據中，只是目前仍集中在相對有限的產業與職務。如果AI採用率從目前的15%至20%進一步攀升，將會把這些壓力擴散到更廣泛的勞動市場，抑或反而透過新產業的出現釋出更大量的職缺？在政策尚未完全準備好之前，AI革命恐怕已率先在職場入口處畫下一條新的分水嶺。

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