不會搶你工作、剛好相反　全球領先資訊企業技術長解釋AI優化產線為何能創造更多工作機會

人工智慧是否將引爆大規模失業，正成為美國政壇與科技圈激辯的核心議題。全球數據分析與人工智慧軟體公司Palantir技術長夏姆．桑卡爾（Shyam Sankar）近日受訪時指出，AI實際帶來的並非白領專屬的效率紅利，而是一場正在發生中的「藍領生產力革命」，直接受益者包括工廠技術員、醫療護理師等第一線勞動力，與佛蒙特州聯邦參議員桑德斯（Bernie Sanders）對AI可能造成大規模失業的預言形成強烈對比。

Palantir總部設於美國丹佛，以跨部門資料整合與高階分析平台聞名，旗下產品涵蓋國防情報導向的Gotham、企業營運與數位轉型使用的 Foundry，以及近年主打將大型語言模型導入實務場景的人工智慧平台 AIP。桑卡爾指出，外界長期將AI的價值誤解為僅限於軟體工程或辦公室自動化，卻忽略AI對實體產業現場的即時支援能力，正快速改變藍領工作的效率與學習曲線。

AI讓企業更有誘因擴張產線並創造新的工作機會

就在桑卡爾發表上述看法的前一天，桑德斯透過社群平台X發布影片，警告AI與機器人技術恐消滅「數百萬個工作機會」，導致大量勞工失去收入來源。他質疑，在就業結構尚未因應轉型之前，快速推進AI是否將把社會成本轉嫁給勞動階級，並呼籲放慢AI發展腳步，讓民主制度有時間介入決策。

桑德斯在影片中進一步主張，AI的未來不應由少數科技巨頭或億萬富翁主導，因此他將推動暫緩興建新的資料中心，認為這些設施正為缺乏有效監管的AI競賽提供燃料。他強調，透過暫緩措施，政府與社會才能釐清規範、重新分配技術紅利，避免勞工在轉型過程中被犧牲。

對此，桑卡爾直言，這類論述忽視了AI在實際產業場域中的運作方式。他指出，AI目前最被低估的價值，正是提升藍領工作者的即戰力與產出效率。在製造業現場，工頭可藉由AI快速完成生產排程、人力配置與設備維護預測，將時間重新投入零件製造與品質控管；在醫療體系中，加護病房護理師能減少資料彙整與行政流程，將更多精力集中於病患即時照護與臨床判斷。

桑卡爾舉例，一家採用Palantir系統的製造業客戶，透過AI優化生產計畫與人力調度後，得以新增第三班制，反而擴大聘僱規模。他表示，若缺乏AI提高勞動力利用率，在美國本土增聘工人的成本往往難以支撐，但在AI輔助下，企業更有誘因擴張產線並創造新的工作機會。

3年期學徒制透過AI縮短至3個月

另一項具體案例來自位於內華達州雷諾的松下能源（Panasonic Energy），該公司負責生產電動車電池。桑卡爾指出，過去培養一名熟練的電池設備技術員，往往需要長達3年的學徒期，但在AI導入設備維運與操作指引後，公司成功將訓練時間縮短至3個月，讓原本在 Las Vegas 賭場工作的轉職者，也能迅速勝任高技術含量的產線職務。 （相關報導： 馬斯克預言「全民高所得」即將到來　繼貨幣無用論後再提出儲蓄無用論 ｜ 更多文章 ）

桑卡爾認為，這種轉變將對企業的招募與培訓模式產生結構性影響，特別是在初階與中階技術人力的培養上。他直言，矽谷長期以來對AI的敘事過度渲染風險，從「將導致全面失業」到「威脅人類生存」，更多是一種行銷話術，與企業在第一線看到的實際效果並不相符。他形容，當AI工具變得普及且易於使用，將催生更多新創事業，讓具備創意與實務能力的人能迅速將想法轉化為商業模式。

AI的擴散，也同步引發「大學教育是否仍為勞動市場必要門檻」的討論。桑卡爾指出，傳統高等教育體系勢必要重新定位。以Palantir為例，公司為高中畢業生設計「菁英實習計畫」（meritocracy fellowship），讓年輕人白天在實務環境中學習技術，晚上與周末則由受邀教授授課，試圖在工作現場與理論教育之間建立新的連結。

偏向「供給側」的AI投資應轉向「需求側」

談及美國整體AI政策方向，桑卡爾批評，政府與產業界正重蹈過去的錯誤，過度將資本投入於資料中心與模型建構。他指出，儘管美國總統川普推動如 Genesis計畫等方案，在戰略方向上具一定象徵意義，但目前AI投資明顯偏向「供給側」，忽略如何將模型真正轉化為可被一般勞工使用的生產工具。

桑卡爾強調，關鍵不在於建造更多資料中心，而在於如何讓AI深入產線、病房與工地這些「需求」，轉化為實質的經濟價值與就業機會，並使技術紅利回流至美國勞動階級。

責任編輯：許詠翔

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