楊聰榮觀點:南韓以AI對沖少子高齡危機,台灣可以學到什麼

2026-01-11 06:20
面對不可逆的人口結構變化,任何國家都需要思考如何在較少的人力下維持生產力與公共服務品質。(資料照,美聯社)
面對不可逆的人口結構變化,任何國家都需要思考如何在較少的人力下維持生產力與公共服務品質。(資料照,美聯社)

南韓正試圖用AI來對沖「世界最低生育率」帶來的生存危機,這不是單一政策選項,而是國家發展路徑的結構性轉向。總生育率跌到約0.72,全年新生兒跌破23萬人,死亡人數持續高於出生人口,這代表社會正在進入「人口負成長常態」。傳統現金補助、育兒津貼、結婚獎金的政策工具邊際效益愈來愈低,南韓選擇把AI視為新國力基礎,希望透過技術把「人口紅利」的缺口,轉換為「演算法紅利」和「自動化紅利」。

這一輪AI國家戰略最核心的,是把勞動力短缺當成技術升級的強制推力。南韓自許要擠進全球前3大AI強權,並不是為了抽象的科技形象,而是明白工作年齡人口正在快速萎縮,必須用生成式AI、機器人和自動化系統去接手原本依賴大量人力支撐的環節。製造業、物流業、服務業面臨青年勞工出走與不願進入高壓行業的困境,智慧工廠、預測維護、AI排程與供應鏈優化,被設定為穩住GDP成長的關鍵工具。當經濟成長可以部分「與人口規模脫鉤」,國家才有餘裕面對高齡化帶來的龐大財政壓力。

在高齡社會議題上,AI更被當成舒緩家庭壓力的重要技術支柱。高齡人口占比突破20,長照與醫療負擔成為壓垮中壯年家庭的主因之一,也是許多年輕人不敢生、不想生的心理負擔來源。遠距醫療、健康監測IoT裝置、照護機器人和陪伴型社交機器人,被設計用來分擔照顧責任,讓兒女不必被迫退出職場。預測醫療與健康數據分析,則希望降低急重症風險和長期照護成本。從政策邏輯來看,南韓不是只把AI當成效率工具,而是把它直接嵌進「減少生育成本與照顧負擔」的社會設計當中。

更具實驗性的一塊是用AI直接介入生育與婚姻行為本身。南韓社會早就發展出「三拋」、「N拋」世代的說法,年輕人放棄戀愛、婚姻、生育,背後是房價高漲、工時極長、性別不平等與教育支出壓力。政府一度用補助聯誼活動、辦相親派對來刺激交往與婚姻,但效果有限。現在開始嘗試用AI來做「精準介入」,包括利用大數據分析城鄉與階層的生育障礙,設計更有針對性的托育補助與工時調整,也包括與民間交友平台合作,利用演算法提升配對成功率,甚至推出強調婚育資訊與諮詢的數位服務。政策模擬與情境推演也大量依賴AI,用來預測不同補助設計與工作制度改革,對生育率與勞動參與率的影響。

但是,把AI當成解方並不意味著它能替代結構改革。南韓面對的是一個高度競爭、加班常態、性別角色堅硬的社會文化環境。女性承擔多重育兒與家務責任,職涯中斷風險高,職場性別歧視與升遷矛盾普遍存在,青年世代面對的是長工時、低滿意度與住宅難以負擔的現實。AI可以降低某些勞務成本,也可以提供更彈性的工作方式,但如果企業文化仍以無止境加班衡量忠誠,若育嬰留停與彈性工時仍被視為「不升遷戶」,那麼再多演算法也無法說服年輕人「人生規劃裡應該包括小孩」。 (相關報導: 南韓搶救少子化再踢鐵板?首爾引入菲律賓保母降低生育成本,實行一年後反成「富人專屬福利」 | 更多文章 )

AI大規模導入本身也帶來新的社會風險。高自動化的製造與服務流程,可能進一步擠壓中階技術勞工,讓部分中年勞工在轉型過程中被邊緣化。如果再訴諸「人口太少,需要更多自動化」的論述,很容易被受影響的群體解讀為「少子化只是資本加速汰換人力的藉口」。區域落差也是一大隱憂,AI與高階研發資源高度集中在首爾與少數都會,地方城市原本就面臨人口外流,若就業機會再度被技術集中吞噬,地方家庭更沒有信心在老家生根育兒,惡性循環只會更加嚴重。

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