作者:
EPika (精靈皮卡丘)
2026-04-20 13:07:43數千名執行長坦言：AI 對就業與生產力「零貢獻」—— 經濟學家眼中 40 年前的幽靈正
在回歸
1987 年，諾貝爾經濟學獎得主羅伯特· 梭羅（Robert Solow）曾對當時陷入停滯的資訊時
代演進，提出了一段精闢且殘酷的觀察：自 1960 年代電晶體、微處理器、積體電路與記憶
體晶片問世後，企業與經濟學家無不期待這些新技術能翻轉職場、引爆生產力奇蹟。然而，
現實卻澆了一盆冷水——美國的生產力增長率不升反降，從 1948 至 1973 年間的 2.9%，
在 1973 年後驟跌至 1.1%。
當時那些標榜「尖端」的電腦，有時甚至產出過剩的資訊，印出成堆厚重的詳細報告，反
而成了負擔。原本承諾的生產力紅利，在好幾年內成了空響。這場預期與現實的落差，後來
被稱為「梭羅生產力悖論」。
「你可以看到電腦時代無所不在，唯獨在生產力數據中缺席。」梭羅在 1987 年《紐約時
報》的書評中如此寫道。
如今，企業高層如何使用（或不使用）人工智慧的數據顯示，歷史正在重演。儘管標普 50
0 指數中有 374 家公司在財報會議中大談 AI，且多數對其應用讚譽有加，但根據《金融時
報》針對 2024 年 9 月至 2025 年間的分析，這些企業口中的「正向轉型」，並未反映在
整體的生產力數據上。
一項由美國國家經濟研究所（NBER）於今年 2 月發布的研究顯示，在針對美、英、德、澳
四國 6,000 名執行長、財務長等高階主管的調查中，絕大多數人認為 AI 對營運幾乎沒有
影響。雖然約三分之二的主管表示公司已導入 AI，但每週實際使用時數僅約 1.5 小時，甚
至有 25% 的受訪者坦言在職場中完全不用 AI。研究指出，近九成的企業認為，過去三年來
AI 對於提升就業或生產力根本毫無貢獻。
有趣的是，企業對未來的憧憬依然狂熱：主管們預測 AI 將在未來三年提升 1.4% 的生產
力與 0.8% 的產出。儘管企業預期就業人數會減少 0.7%，但員工端的調查卻反而樂觀地認
為就業機會將增加 0.5%。
AI 真的讓人變強了嗎？
2023 年，麻省理工學院（MIT）的研究曾宣稱，導入 AI 的員工表現能比未使用者高出近
40%。然而，隨著 2024 年企業對 AI 的投資總額飆升至 2,500 億美元，現實數據的缺位讓
經濟學家開始懷疑：這筆鉅款究竟何時——甚至是否——能換回報酬？
「除了宏觀經濟數據，AI 簡直無處不在。」阿波羅全球管理公司首席經濟學家托斯滕· 斯
洛克（Torsten Slok）引用了梭羅 40 年前的名言。他指出，目前的就業、生產力甚至是通
膨數據中，完全看不到 AI 的蹤跡。
斯洛克補充道，除了所謂的「科技七巨頭」外，各行各業的利潤率或獲利預期中，也找不
到 AI 帶來的實質助益。
目前的學術研究也呈現出矛盾的景象。聖路易斯聯邦儲備銀行去年底指出，自 2022 年底
ChatGPT 問世後，累積生產力額外增長了 1.9%。但 MIT 在 2024 年的一項研究卻保守預估
，未來十年的生產力增長僅會有微不足道的 0.5%。
「我們不該輕視十年內 0.5% 的增長，總比零好，」該研究作者、諾貝爾獎得主達隆· 艾?
默魯（Daron Acemoglu）當時表示，「但相比於產業龍頭和科技媒體吹捧的榮景，這確實令
人失望。」
「AI 腦袋當機」與信任危機
其他研究揭露了進度受阻的原因：萬寶華（ManpowerGroup）的 2026 全球人才指標發現，
儘管 2025 年員工常態使用 AI 的比例增加了 13%，但對該技術實用性的信心卻暴跌了 18%
，顯示出深深的不信任感。
波士頓顧問公司（BCG）的一項研究更警告，AI 用過頭反而會造成「腦部疲乏」。調查發
現，員工若使用三種以下的 AI 工具，生產力確實會提升；一旦超過四種，生產力就會崩盤
，員工反映會出現大腦迷霧（brain fog），且更容易出錯。
IBM 的人力資源長尼克爾· 拉莫羅（Nickle LaMoreaux）今年也提到，公司將增加三倍的?
年才俊招募量。這暗示即便 AI 能自動化部分任務，但若因此淘汰初級員工，未來將面臨中
層主管斷層，危及公司的領導人才庫。
黎明前的黑暗？
當然，這種生產力低迷的趨勢仍有翻盤的可能。1970 與 80 年代的資訊科技潮，在經歷了
數十年的沉寂後，終於在 1990 年代中至 2000 年代初爆發，1995 到 2005 年間的生產力
增長率甚至提高到了 1.5%。
史丹佛大學數位經濟實驗室主任艾瑞克· 布林優夫森（Erik Brynjolfsson）在《金融時報
》撰文指出，反轉可能正在發生。他觀察到美國去年第四季 GDP 成長達 3.7%，但就業增長
卻在下修，這意味著每單位人力的產出正在提升。他將此歸功於企業正從「投資期」轉入「
收割期」。
有些進步可能潛藏在日常生活中。史丹佛一項研究發現，生成式 AI 讓找工作、旅遊規劃
或購物等線上任務的效率提升了 76% 到 176%。然而，研究人員也發現，人們省下來的時間
並未投入工作或學習新技能，而是拿來社交或看電視。
斯洛克認為 AI 對未來的影響可能呈現「J 曲線」：初期表現會先下滑或停滯，隨後才迎
來指數型爆發。但他強調，這取決於 AI 能創造多少價值。
與當年的資訊科技潮不同，斯洛克指出，1980 年代的創新者擁有壟斷定價權，直到競爭對
手趕上；而今日大語言模型（LLM）之間的競爭異常慘烈，導致工具價格迅速下降。
因此，AI 轉化為生產力的關鍵，不在於產品本身。斯洛克總結道：「從宏觀角度看，價值
創造不在於你開發了什麼 AI 產品，而在於各行各業如何真正落實與運用它。」