人工智能

2025年秋冬，一場由人工智能（AI）主導的全球裁員潮悄然升級。據Challenger, Gray & Christmas公司發布的數據，截至2025年9月，美國宣佈裁員人數已接近95萬人，創下自新冠疫情以來的最高紀錄。僅10月一個月內，美國企業宣佈裁員數就超過15萬人，按年增長175%，其中科技、零售、物流和媒體等行業成為重災區。亞馬遜裁員約1.4萬人，UPS宣佈精簡4.8萬個職位，微軟、Chegg、星巴克等公司也發布了數輪裁員公告。 引人注目的是，這場裁員潮背後的推動力不再只是普通的企業成本的考量，人工智能技術的大規模落地使得企業紛紛啟動結構性重組，許多中技能甚至部分高技能崗位正以前所未有的速度被替代，尤其集中在管理、客服、內容審核和初級分析類職能上，影響廣泛而深刻。 以亞馬遜為例，公司明確表示將藉助生成式AI技術重構內部運營邏輯，從而實現精簡組織的目標。亞馬遜的倉庫AI調度項目Project Amelia試點以後，物流經理直接減少41%。此外，Salesforce在部署Einstein Copilot後，相同工作量下客服團隊規模減少51%；摩根大通在使用大模型Suite後，初級分析師的需求驟降80%。這些具體案例並不孤立，它們所反映的是一個趨勢——AI技術正在改變企業對崗位的定義，也重塑了企業衡量人力價值的標準。這種以效率為導向的重組邏輯，在缺乏足夠政策約束的前提下，正以前所未有的速度改變社會的就業生態。 2025年1月9日，法國巴黎附近伊西萊穆利諾（Issy-les-Moulineaux）的微軟（Microsoft）辦公室，微軟標誌。（Reuters） 這一趨勢早在安邦智庫（ANBOUND）的研究中已有所預判。在《人工智能時代下中國應採取審慎科技政策》一文中，安邦智庫提出，人工智能發展帶來的最大挑戰，並非技術本身的不可控，而是其對就業結構的系統性重塑。一方面，AI具備強大的替代效應，大量中等技能甚至部分高技能崗位面臨自動化風險；另一方面，AI所帶來的新就業機會則高度依賴個體的學習能力和資源獲取能力，呈現出明顯的階層分化。這種由技術推動的「兩極化」就業結構，將使社會的不平等風險被顯著放大，進而對經濟持續性和社會穩定構成實質性威脅。面對人工智能對勞動力市場的衝擊，政策制定必須採取審慎的原則。科技進步理應服務於人類，而非替代人類。 近期，馬斯克（Elon Musk）在多個公開場合頻繁發聲，警告AI可能「比全人類總和更聰明」，並強調AI系統必須「對人類充滿愛、完全誠實且高度好奇」。他在X平台、媒體採訪和xAI公告中呼籲全球暫停技術軍備競賽，強化AI倫理治理，認為建立透明、負責任的技術發展框架是維護人類共同利益的當務之急。馬斯克對AI治理邊界的關注，與安邦智庫此前就AI帶來的結構性失業風險和社會不平等問題的警示高度一致。現在看來，AI對人類的替代速度可能比預想中的還要快。在此背景下，建立一個具備道德邊界、政策引導與風險調節能力的AI治理框架，成為不可迴避的議題。 2025年9月21日，美國亞利桑那州，圖為特朗普與馬斯克在柯克的追悼會上交談。（截圖自X@ImMeme0） 為此，安邦智庫提出了「AI稅」的概念，作為對AI驅動型裁員的一種制度性回應。所謂「AI稅」，即對那些因大規模採用AI技術、同時顯著裁減人力的企業，按照其因AI所提升的利潤比例徵收特別稅種，並通過財政轉移支付機制，用於資助因AI失業的人群再就業培訓、基本生活保障和教育再適應項目。AI稅的目標並非阻礙技術應用，而是在市場機制中加入「糾偏」因素，引導企業在追求效率的同時承擔更充分的社會責任。 AI稅的政策解決方案，其設想在本質上是將技術紅利進行社會化再分配。在AI快速發展的過程中，企業通過大規模替代人力節省成本並提升盈利，本身是資本邏輯的必然選擇。然而，被替代的員工卻面臨崗位消失、技能落伍甚至生計斷裂的現實，這種斷裂無法依靠個人努力自行彌合。如果政策只對獲利一方無動於衷，而讓風險由弱勢群體承擔，長遠來看，不僅不公，而且可能造成社會的劇烈動盪。因此，AI稅是一個調整技術發展與社會穩定之間張力的關鍵機制，它不但幫助彌補AI造成的結構性失業風險，更通過設定成本邊界，促使企業在部署AI系統時更加理性。 類似的稅收在歷史上亦有可考。例如，在應對碳排放問題上，全球已經普遍接受了碳稅的邏輯，即讓污染者承擔其外部性成本。同理，AI帶來的就業替代效應也是一種「社會污染」，其外部成本不應僅由失業者承擔，而應由AI的直接受益者，即通過裁員提高利潤的企業共同負擔。從制度演進的角度看，「AI稅」可能成為人類歷史上第一個針對普適性技術革命而設立的專項稅種，其意義不僅在於調節，也在於劃定技術邊界，確立新社會契約的倫理基礎。 2024年12月2日，美國佛羅里達州，圖為亞馬遜的員工在奧蘭多一間物流中心中工作。以亞馬遜明確表示將藉助生成式AI技術重構內部運營邏輯，從而實現精簡組織的目標。亞馬遜的倉庫AI調度項目Project Amelia試點以後，物流經理直接減少41%。（Getty） 當然，徵收AI稅並不意味着將AI技術視為敵人。相反，它是一種通過制度手段對AI進行社會友好化改造的嘗試。它要求技術發展必須考慮就業倫理，要求企業盈利必須兼顧社會後果。AI稅也並不等同於簡單的懲罰性徵收，它可以設計成階段性、比例性甚至可退返的激勵工具。例如，對於那些採取「人機協同」而非簡單「機器換人」的企業，可以通過稅收返還鼓勵其維持就業密度；對於通過內部培訓幫助員工轉型為AI操作崗位的公司，可以獲得稅收抵免。這種靈活的設計思路，將使AI稅成為一個兼具調節性與激勵性的政策工具。 更為重要的是，AI稅的設立將倒逼企業重新審視技術投入與組織結構的關係。當自動化不再是「零成本替代」，當每一次人力裁減都意味着政策成本的上升，企業在推進技術升級時自然會更多考慮其長期社會影響。相較於當前企業盲目「逐AI」的風潮，這種制度化調節將促使資本更加理性地選擇AI發展路徑，進而提升整個社會的技術應用效率與協調性。 今天，當AI已經成為不可逆的時代潮流，我們無法也不應試圖阻止技術本身的發展。但我們可以，也必須，通過制度設計引導其服務於公共利益。AI稅正是這樣一種努力的體現，它是一種具體、可落地的政策工具，回應着技術進步背後那些真實而沉重的社會問題，體現了人類在面對強大的技術力量時，所展現出的理性與責任。 最終分析結論： AI稅不只是技術治理的一種設想，更是社會在轉型期自我保護的制度體現。它回應了人工智能帶來的結構性失業挑戰，也標誌着公共政策正在嘗試與技術革新同步演進。在不確定的AI未來面前，這項機制提供了一種兼顧效率與公平的實踐路徑。 原文網址: 人工智能替代衝擊的制度解法：「AI稅」 | 香港01 資訊來源: https://www.hk01.com/article/60294442?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral

《大科技、大外交：印度邀請中國參加人工智能（AI）影響力峰會》——新聞網站「India Blooms」12月30日以此為題報道稱，印度已正式邀請中國參加明年2月在新德里舉行的AI峰會。 印度《鑄幣報》指出，這是印度首次以合作夥伴國家的身份，正式邀請中國參加其年度AI活動。《印度快報》稱，此舉被視為印中雙邊關係持續回暖的又一信號。 當地時間29日，印度電子與訊息技術部秘書克里希南在新聞發布會上證實了上述消息。他說，「我們邀請全球眾多國家，特別是全球南方國家，參加AI影響力峰會。我們已收到包括法國在內的許多國家確認參會，也已正式邀請中國參加」。 他補充說，印度向約140個國家發出了邀請，目前已收到來自136個國家的約1.55萬份註冊申請，其中76個國家來自全球南方。 據《印度快報》報道，AI峰會2023年在英國啟動，並非一個正式的國家間組織，參會國家由東道主自行決定。此次峰會是第四屆，前幾屆分別在英國、韓國和法國舉行。英國主辦首屆峰會時，曾因邀請中國而遭到部分盟國及國內議員的反對，但最終仍堅持發出邀請。此後，中國也參加了在韓國和法國舉行的兩次峰會。 2009年11月11日，印度Bumla，圖為一名男子經過中印邊境附近的一處會議室。（Reuters） 「印度—AI影響力峰會」將於明年2月15日至20日在新德里舉行，這也是該論壇首次在全球南方國家舉行，峰會旨在提出具有可操作性的政策建議，服務長期的AI治理目標，而非制定短期具有約束力的監管規則。 克里希南在發布會上介紹，預計將有數十個國家的政府首腦出席本屆峰會，印度總理莫迪將為峰會揭幕，並可能為蒞臨的國家元首和全球頂尖科技企業高管舉行歡迎晚宴。 克里希南稱，微軟公司創辦人比爾·蓋茨（Bill Gates）已確認出席，Google旗下AI研究公司DeepMind行政總裁哈薩比斯（Demis Hassabis）、Anthropic公司行政總裁阿莫代伊（Dario Amodei）、Adobe行政總裁納拉延（Shantanu Narayen）、高通公司總裁兼行政總裁阿蒙（Cristiano Amon）等人也已確認參會。 本文獲《觀察者網》授權轉載。 原文網址: 印度2月辦AI影響力峰會邀中國參加　印媒：關係回暖又一信號 | 香港01 资訊來源: https://www.hk01.com/article/60308497?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral

在人工智能（AI）浪潮席捲全球職場的今天，我們正面臨著自工業革命以來最深刻的工作模式與組織變革。從生成式AI（Generative AI）的興起到AI Agent的概念逐漸成熟，科技以前所未有的速度重塑著企業運作的方式。效率，已不再是企業追求的稀缺資源，而是像水電一樣，成為了「標準配備」。然而，當機器可以做得更快更準時，領導者真正的價值何在？這場以效率為名的數位革命，如何影響了企業與員工之間那層無形的「心理契約」（Psychological Contract）與最核心的「信任感」？ 文：Michael C.S. So ｜ AiX Society 我在推動團隊夥伴使用像釘釘（DingTalk）, Teams 這類 AI 辦公自動化（OA）系統的親身經歷中，深刻體會到這場變革的核心挑戰：這場轉型，技術只佔一小部分，更大部分是如何進行以人為本的「變革管理」（Change Management）。 效率的標準化與信任的動搖 過去，我們將「心理契約」分為兩種：基於薪資與工時的「交易型契約」，以及帶有社會情感連結、注重長期合作與信賴的「關係型契約」。研究顯示，在AI未介入前，關係型契約能顯著提升員工的工作投入和對公司的信任。 但隨著 AI 技術的引入，這種正面的影響卻明顯下降。AI 不僅改變了任務的執行方式，還可能引發一種新型的關係變異——「異化型合約」（Alienational Contract）。當工作被 AI 技術全面管理，人際交流大量削減，員工與公司之間的關係變得浮光掠影，員工可能會因此感到疏離、不安，進而導致生產力下降。 員工的擔憂是真實且多維度的。首先是工作不安感，特別是對較低技術性的工作而言，AI 造成了未來的不確定性。其次是信任關係弱化，當 AI 技術成為主要操控力量，員工對公司的信任關係會大打折扣。我們的調研也證實了這個巨大的信任缺口：有 58% 的員工擔心工作保障（工作崗位被替代），但只有不到三分之一的高管（29%）意識到員工有此擔憂。此外，60% 的員工擔心 AI 可能會增加工作壓力和疲憊感，但僅 37% 的企業領導者認識到此問題。 這種普遍的焦慮和不確定性，使得 AI 導入工作流程時，即使技術本身再優秀，也可能因為*「變革管理不當」而失敗*。麥肯錫（McKinsey）的研究指出，企業擴大 AI 應用規模的最大障礙，並非員工準備不足，而是領導者在推動轉型時的步調過於緩慢，且低估了員工對 AI 的認知與渴望。事實上，大多數員工（95%）認為在工作中應用生成式 AI 將大有裨益。   領導力的重塑：效率靠機器，人味靠你 在 AI 時代，效率已是基本盤。領導者的核心使命，因此從「完成任務」轉變為「凝聚人心」，在人與人之間建立連結、理解與支持。前台灣微軟首席營運長陳慧蓉（Flora）老師提出，領導者必須從「無所不知」（Know-it-all）的心態轉向「無所不學」（Learn-it-all）的心態。領導力的價值，就在於能否提供更貼近人心的情感驅動。 這要求領導者重新定義自己的角色，從傳統的控制者轉變為賦能者與教練。當 AI 能處理流程和數據時，領導者應當運用「教練式領導」（Coaching Leadership）的核心技能：提出對的問題，而非給出標準答案。這種轉變有助於團隊成員探索更多可能性，並更願意分享創新想法。   …

科技與人性的拉鋸戰：AI時代，領導者如何修復職場信任？｜蘇仲成 Read More »

這幾年，我不斷在重整不同的業務、開發新方向，發現一個共通的力量正悄悄改變所有行業的底層邏輯——那就是 AI-First 思維。它不僅是工具的升級，而是企業營運邏輯的改寫。當我重新規劃公司結構、產品設計與服務模式時，我常想起一間企業的例子：特斯拉。它不僅是電動車的代名詞，更是一間用人工智能重塑工業與市場規則的公司。Elon Musk 的策略讓我們看到，所謂「AI-First」，不是在產品上加一點AI，而是讓AI滲透整個企業的神經系統，成為決策與創新的起點。 文：Michael C.S. So ｜ AiX Society 從生產線到神經網絡：AI的工業革命 在特斯拉的世界裡，每一輛車不僅是交通工具，更是一個會學習的節點。全球數百萬輛車每天回傳駕駛數據、影像與環境資訊，這些資料經由特斯拉的 Dojo 超級電腦 分析與訓練，成為 FSD（Full Self Driving，全自動駕駛）系統的養分。 Dojo 的設計目標不是提升某個功能，而是讓整個企業具備「自我進化」的能力。它像人類大腦一樣，能在龐大的感知資料中建立模式、預測行為、即時修正決策。換句話說，特斯拉不是在造車，而是在養一個學習中的生命體。這種規模化的智能回饋，讓傳統車廠望塵莫及。豐田和BMW依然依賴外部晶片商如NVIDIA，而特斯拉的硬件與軟件幾乎全部自研。它不是一間汽車公司，而是一個以數據為燃料的AI工業體。 這種模式讓生產邏輯徹底翻轉。在特斯拉的 Gigafactory，機械手臂、感測器與AI模型緊密協作，每個零件、每次焊接都被即時監控與微調。AI讓工廠不再依靠人類經驗，而是憑演算法的演化來優化流程。這不是自動化，而是「自學化」——工廠本身能學會如何更有效率地生產下一代產品。 當我觀察這種轉變，我開始意識到，企業若要在AI時代保持競爭力，就不能再把AI視為附屬功能，而應該讓它滲入企業的中樞神經。AI-First，意味著重新設計整個營運骨架。 AI進化的能源帝國 Musk 的野心並不止於汽車。他以同樣的AI思維重構能源產業。Tesla Energy 與 SolarCity 的太陽能與儲能系統，背後運行著名為 Autobidder 的AI平台。它能自動預測電力需求、調節電池輸出、甚至在電網市場即時交易，達到收益最大化。 能源調度以往需要工程師的人工判斷，如今AI能在毫秒內完成。這意味著，能源從此變得可學習、可預測、可優化——能源也「智能化」了。 Musk 常說：「未來的能源系統將像神經網絡一樣運作。」他真正的意思，是能源流與數據流將合而為一。從太陽能板到電池組，每一度電都被AI計算過最佳流向，這正是AI-First在基礎設施領域的終極形態。 AI滲透太空與物流的邊界 如果說特斯拉改寫了地球上的交通，SpaceX 則改寫了太空的航道。 AI在SpaceX的應用與特斯拉如出一轍：火箭的姿態控制、燃料調整與垂直著陸，全都仰賴AI模型的即時計算。Starlink衛星網絡更進一步利用AI協調數千顆衛星，避免碰撞並優化軌道。這些技術的底層邏輯一致——自動感知、自主決策、自我修正。 Musk其實在做一件事：讓AI成為地球與太空的共通語言，建立一個橫跨能源、交通與通訊的智能生態。 AI改寫市場：從造車者到營運者 真正讓我著迷的，不只是特斯拉如何用AI造車，而是它如何用AI重新定義「市場角色」。 馬斯克從來沒有打算靠賣車維生。當FSD達致完全自動駕駛後，特斯拉將進入下一階段——Robotaxi（無人駕駛的士）網絡。屆時，特斯拉車主可讓自己的車在閒置時自動接單營運，AI負責派單、路線、維護與收益分配。 每一輛特斯拉都將成為一間由AI經營的小公司。這是一個史無前例的模式：產品本身變成平台，使用者變成投資者。 未來的Uber、Lyft，甚至傳統車行，都將面臨被AI-First商業模式顛覆的命運。 而這只是開端。 特斯拉的電動貨車 Semi Truck 即將進入AI自動駕駛階段。當AI能全天候調度車隊、監控能源、規劃路線時，特斯拉將正式踏入物流產業。這意味著它不再只是提供交通工具，而是直接經營運輸業。 這一策略的意義極深：從生產者變成營運者。 當企業不再依賴銷售產品，而是透過AI管理一個不眠不休的系統網絡，它所創造的價值與現金流結構將完全不同。特斯拉未來或許會同時是最大能源公司、最大運輸公司與最大資料公司。AI讓它可以跨界、整合、並自我延伸。 AI-First對企業主的啟示 觀察特斯拉的軌跡，我不禁反思自己與許多亞洲企業的現況。 …

Tesla 特斯拉啟示錄：AI-First 如何重寫產業與策略｜蘇仲成 Read More »