2013 年，牛津大學的 Carl Benedikt Frey 與 Michael A. Osborne 發表了一篇改變全球政策辯論的論文——他們估計美國 47% 的工作面臨被電腦化取代的高風險。[1]十多年後的今天，生成式 AI 的崛起讓這個預測重新成為焦點。當 AI 不只取代體力勞動，更開始侵蝕知識工作的領域時，一個古老的政策構想——無條件基本收入（Universal Basic Income, UBI）——正以前所未有的力度重返政策議程。本文不預設立場，而是以全球已完成的主要 UBI 實驗為證據基礎，分析這項政策在 AI 時代的可行性與侷限。

一、自動化的真實威脅：47% 還是 14%？

Frey 與 Osborne 的研究之所以引發巨大迴響，在於其結論的震撼性——47% 的美國工作處於自動化的「高風險區」。[1]然而，OECD 隨後的研究採用了不同的方法論，得出了顯著較低的估計。OECD 的 Arntz、Gregory 與 Zierahn 在 2016 年的研究中指出，自動化的單位不是「職業」而是「任務」——大多數職業中只有部分任務可以被自動化，而非整個職業被取代。[8]以這種任務層級的分析方法，他們將 OECD 國家的高風險工作比例修正為約 14%。

MIT 經濟學家 Daron Acemoglu 與 Pascual Restrepo 提供了更細緻的分析框架。[2]他們指出，自動化產生兩種對立的效應：「替代效應」（displacement effect）消除既有任務中的人力需求，但「復原效應」（reinstatement effect）同時創造新的任務與職業。歷史上，後者始終超過前者——農業機械化消滅了大量農業工作，但同時催生了工業、服務業與知識經濟中數不清的新職業。

然而，Acemoglu 也提出警告：關鍵問題不在於總量，而在於速度與分布。如果新任務的創造速度追不上舊任務的消失速度，或者受影響的群體缺乏轉型所需的技能與資源，那麼即使長期均衡是正面的，短期的社會衝擊也可能是災難性的。這正是 UBI 辯論的核心前提。

二、全球 UBI 實驗：實證數據說了什麼？

芬蘭實驗（2017-2018）：最嚴格的隨機對照試驗

芬蘭政府在 2017-2018 年間進行了全球設計最嚴格的 UBI 實驗。[3]2,000 名 25-58 歲的失業者被隨機選中，每月獲得 560 歐元的基本收入，不附帶任何就業條件。2020 年發布的最終評估報告顯示三個核心發現：

  1. 就業影響有限：接受基本收入的群組在實驗第一年多工作了約 6 天，但統計顯著性有限。這否定了「UBI 會大幅降低工作意願」的擔憂，但也未能證明 UBI 能顯著促進就業。
  2. 心理健康顯著改善：受試者的生活滿意度、心理健康與對未來的信心均顯著高於對照組。這可能是 UBI 最一致且最有力的實證發現。
  3. 制度信任提高：接受 UBI 的群組對社會制度與其他人的信任感均有所提升，這對社會凝聚力具有潛在的正面意義。

肯亞 GiveDirectly 實驗：發展中國家的長期證據

GiveDirectly 在肯亞進行的是迄今規模最大的 UBI 實驗之一。Banerjee、Faye、Krueger、Niehaus 與 Suri 的研究報告了 2017-2020 年間的短期結果。[4]研究發現現金轉移顯著增加了家庭消費與資產積累，受益者將相當比例的資金投入生產性活動（如小型企業）。這項在極端貧困環境中的證據表明，「窮人拿到錢就會亂花」的刻板印象與實證數據不符。

美國 Stockton SEED 計畫（2019-2021）：已開發國家的城市實驗

加州 Stockton 市的 SEED 計畫由 125 名居民每月獲得 500 美元無條件現金轉移，為期 24 個月。初步分析顯示：接受者的全職就業率在一年內從 28% 上升至 40%（對照組僅從 32% 上升至 37%）；收入波動性降低；心理健康改善。[9]值得注意的是，這些資金主要被用於食物（37%）與日用品（22%），而非批評者所擔憂的奢侈消費。

三、UBI 的經濟學論證與反論證

Guy Standing 在《Basic Income》一書中提出了 UBI 最系統性的哲學與經濟學論證。[5]他認為在全球化與自動化的雙重壓力下，傳統的就業導向社會保障已經失效——越來越多的人處於「不穩定無產階級」（precariat）的狀態，有工作但收入不穩定、福利不完整。UBI 提供了一個普遍性的安全底線。

IMF 在 2018 年的工作論文中則提供了更審慎的分析。[7]該研究指出，UBI 的核心挑戰在於財政可行性——以足以維持基本生活的金額向所有公民發放，所需的財政支出將遠超現有社會保障預算。多數 UBI 方案的財政缺口只能透過大幅增稅、削減其他公共支出、或兩者兼施來填補。

世界銀行 2019 年的《世界發展報告》進一步指出，新技術帶來的勞動市場變遷需要的不只是收入保障，更需要技能投資、終身學習體系與社會保護制度的全面重構。[6]UBI 或許能提供短期的緩衝，但無法解決技能錯配的根本問題。

四、AI 時代的 UBI：新的論證邏輯

生成式 AI 為 UBI 辯論注入了新的論證邏輯。傳統的自動化主要影響常規性、可編碼的任務（製造業、資料輸入等），受影響的群體相對集中且可預測。但生成式 AI 開始侵蝕非常規認知任務——寫作、分析、程式設計、法律研究、設計——這些恰恰是過去被認為「不可自動化」的知識工作。

這意味著兩個重要的政策含義：第一，受影響的群體不再只是低技能工人，而擴大到中高技能的知識工作者，傳統的「向上提升技能」策略可能不足以應對；第二，轉型的速度可能遠超過去——工業革命花了一個世紀完成勞動力轉型，而 AI 驅動的轉型可能在一個世代內發生。

在這個脈絡下，UBI 被重新定位為「轉型期的保險機制」——不是永久取代工作倫理，而是在勞動市場劇烈重組期間，為個人提供嘗試新方向、學習新技能、承擔創業風險的經濟安全感。

五、結語：UBI 不是萬靈丹，但可能是必要的拼圖之一

綜合全球實驗的實證數據，UBI 的效果可以歸納為：不會讓人停止工作（否定最主要的反對論點）、顯著改善心理健康與生活品質（最一致的正面發現）、財政可行性仍是最大挑戰（尤其在已開發國家的規模上）。

在 AI 時代，UBI 不應被視為「解決自動化問題的銀彈」，而應被理解為更廣泛的社會保護改革中的一個組件——搭配技能再培訓、終身學習體系、漸進式自動化稅、以及勞動市場制度的現代化，共同構成面對技術變遷的韌性框架。正如世界銀行所強調的，新社會契約的核心不是保護舊的工作，而是保護做工作的人。[6]

陳弘益，日本名古屋大學法學博士。歷任英國劍橋大學研究員暨亞太地區代表、浙江大學國際聯合商學院 MBA 主任暨高管教育主任，為世界銀行、聯合國等國際機構主持跨國政策研究。現帶領超智諮詢，結合商學專業與前沿科技，提供 AI 及量子運算等領域的軟體開發及策略制定服務。

References

  1. Frey, C. B. & Osborne, M. A. (2017). The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280. oxfordmartin.ox.ac.uk
  2. Acemoglu, D. & Restrepo, P. (2019). Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 3-30. aeaweb.org
  3. Kangas, O., Jauhiainen, S., Simanainen, M. & Ylikanno, M. (eds.) (2020). Evaluation of the Finnish Basic Income Experiment. Ministry of Social Affairs and Health, Helsinki. stm.fi
  4. Banerjee, A., Faye, M., Krueger, A., Niehaus, P. & Suri, T. (2023). Universal Basic Income: Short-Term Results from a Long-Term Experiment in Kenya. ucsd.edu
  5. Standing, G. (2017). Basic Income: And How We Can Make It Happen. Pelican Books / Penguin.
  6. World Bank. (2019). World Development Report 2019: The Changing Nature of Work. worldbank.org
  7. Francese, M. & Prady, D. (2018). Universal Basic Income: Debate and Impact Assessment. IMF Working Paper WP/18/273. imf.org
  8. Arntz, M., Gregory, T. & Zierahn, U. (2016). The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 189. oecd.org
  9. West, S. & Castro Baker, A. (2021). SEED's First Year: Preliminary Analysis. Stockton Economic Empowerment Demonstration. stocktondemonstration.org
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