最新研究顯示，美國對人工智慧高度曝險的職業，自2023年以來實質薪資成長大幅放緩，高曝險族群平均少拿6.7%，低薪服務業更重挫逾兩成，然而就業人數並未明顯下滑，意味企業正透過壓抑薪資而非裁員來吞下AI生產力紅利，恐加劇貧富與勞資失衡。
人工智慧被視為新一波生產力革命，但一項來自 Apollo 研究團隊、以實際使用數據為基礎的最新分析，正將「誰拿走AI紅利」這個問題拉回現實面。研究顯示，美國對AI高度曝險的職業，自2023年以來實質薪資成長明顯放緩，企業在未大幅裁員的情況下，悄悄把生產力收益留在自己口袋裡。
這份研究以 2015 至 2025 年、涵蓋 321 個職業的資料為基礎，並依照 Anthropic Economic Index 所觀察到的實際AI採用情況，重新界定「高曝險」工作。研究團隊採用差異中的差異（difference-in-differences）方法，控制職業別與年度固定效果，以降低傳統只憑推估任務暴露度而產生的偏誤。結果顯示，自2023年AI工具在職場加速普及後，高曝險職業的實質薪資成長，比未高度曝險的職業少了6.7個百分點。
值得注意的是，這波衝擊並未體現在就業崩盤上。研究指出，高曝險職業的就業水準「統計上並無顯著變化」，換言之，工作沒有消失，但薪資成長被壓扁。對勞工而言，表面上看起來「有工作就好」，但實際購買力卻在AI導入後被侵蝕；對企業則是以「凍漲薪水」的方式，把AI帶來的效率提升內化為利潤。
衝擊也高度不平均。對服務業及低薪族群來說，AI更像是「加劇壓力」而非「帶來解放」。研究指出，服務業工作者在實質薪資成長方面，出現高達24.3%的跌幅；位於薪資分配底部四分位的勞工，實質薪資成長則少了10.7%。相對之下，高收入族群幾乎不受影響，在統計上沒有顯著薪資變化。換句話說，AI目前不是在取代高薪白領，而是放大原本就存在的薪資不平等結構。
研究估計，目前約有 580 萬名美國勞工落在「AI高曝險」職業之中，且隨著生成式AI與企業AI工具在各產業更深層滲透，這個數字預期將持續攀升。對投資人而言，相關效應已部分反映在大型科技股及廣泛市場ETF如 (SPY)、(QQQ)、(VOO) 的走勢與獲利結構上──企業端透過AI壓低成本、維持或擴大利潤率，而股價在未來盈餘成長預期支撐下獲得支撐，類似 Nvidia (NVDA) 這類AI供應鏈核心股票更成為市場焦點。
從政策面看，這項研究對過去幾年較樂觀的AI就業論調提出了具體反證。傳統觀點認為，新技術雖會淘汰部分職務，但最終會創造新工作並提高總體薪資與生產力。然而，Apollo 的實證顯示，至少在當前時間點，AI的生產力收益主要被企業端吸收，勞工並未等比例分享，尤其是底層與服務業勞工。這種「不裁員、只凍漲」的AI衝擊模式，也讓統計上的失業率難以反映勞工實際遭遇的壓力。
在學界與政策圈，圍繞AI與勞動市場的爭論，正在從抽象的「未來可能性」轉為具體的「當下分配問題」。支持者會強調，AI採用仍然處於早期，長期來看，企業若要留住人才，勢必得分享部分效率紅利；且AI工具在某些領域也提升了員工技能與價值。反對者則指出，當前實證已經顯示薪資分配開始向資本偏斜，若任由市場自行調整，恐怕會加深收入與財富不均。
更敏感的問題是，該如何設計政策來「矯正」AI時代的薪資失衡。部分經濟學者主張，應強化集體談判與工會組織能力，讓勞工在AI導入過程中保有談判空間；也有人提議，以稅制與補貼鼓勵企業將AI生產力紅利的一部分，用於員工培訓與薪資調整，而非單純回饋股東與高層管理階層。另有觀點認為，政府應優先強化教育與職訓系統，幫助高曝險族群轉向較不受AI威脅、或能運用AI提升產出的職務。
在AI快速演進、企業與市場大力擁抱的氛圍下，這份研究等於敲響警鐘：AI革命並非自動帶來更高的薪資與更公平的分配，而是高度仰賴制度設計與談判力。當資本市場透過 ETF 與科技股分享AI紅利的同時，勞工端若長期只能承受薪資成長「被吃掉」的結果，AI時代的經濟繁榮恐怕難以維持社會穩定。接下來真正的關鍵，不僅是AI能做什麼，而是這些新產出的價值，要如何在資本與勞工之間重新分配。
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