Anthropic 2030推演：薪資恐跌逾一成

Anthropic經濟團隊本月釋出一套以任務為基礎的經濟模型，搭配情境瀏覽工具，推演AI到2030年對美國經濟成長、就業與薪資的影響。工具版本為1.0，背後論文由Korinek等人掛名。模型給出三種情境，並未提出單一的中心預測值。

「溫和」情境認為AI的影響量級接近網際網路，2026到2030年間被取代的知識工作者占2.5%。「顯著」情境假設AI到2030年能承擔一半的知識工作、且大部分自主運作，屆時59.7%的知識工作者仍留在原職，39.6%轉往其他工作，非知識工作者的薪資反而上升。「極端」情境則要求出現能遞迴自我改進的AI並被快速採用，年度GDP成長率衝到15%，經濟規模每4.5年翻一倍。

分配比總量變化得更快

三種情境中變化幅度最大的是分配。勞動與資本在GDP中的占比，溫和情境是59.4%對40.6%，顯著情境是56.1%對43.9%，極端情境是45.2%對54.8%——資本一方比現在多出14.8個百分點，跨過半數的門檻。

依三種情境的GDP數字粗估，極端情境比溫和情境每年多出約10.3兆美元的產出，接近目前美國經濟規模的三分之一。同一套模型裡，這筆多出來的產出對應的是知識工作者薪資下滑逾一成、失業率升至歷史高點。總量與分配在這套推演中並非同向而行，這正是把三種情境並列呈現的主要用意。

模型是怎麼建構的

這套框架把經濟表示為一束束任務，由不同職業執行，任務分類沿用美國勞工部的O*NET體系。AI對任務的作用被拆成四種：沒有影響、增強(做得更快或更好)、自動化，以及創造出新的任務。模型還納入了任務層級的生產力變化、職業間轉換的成本與耗時、各產業採用速度的差異，以及資本對勞動的替代。

配套調查涵蓋10980名受訪者，中位數預期與「顯著」情境吻合，約一成受訪者的判斷接近「極端」情境。

"The main challenge is not achieving economic growth, but making sure the benefits are broadly shared and the costs aren't unequally dispersed."

模型沒放進去的東西

這份清單比情境本身更值得細看。模型不含政策反應、景氣循環、總需求或金融市場層面的擾動、災難性風險、能力極強的機器人，也不追蹤個別勞工——只做到職業總量這一層。此外，AI高暴露職業本身可能出現的成長、資料中心建設帶來的需求效應，以及技術進步速度本身的加快，都沒有納入模型。

作者的說法是："Like every model, it is a stark simplification of a complex reality: it isolates a few key forces and omits many others that may become relevant."

參考來源：Anthropic官方經濟研究頁面、CocoLoop；依模型說明核對三種情境的GDP口徑、失業率與薪資區間、勞動資本占比百分點及調查樣本數，跨情境差額為本站粗估。