在多年的警告指出 AI 將席捲消滅初階白領職務之後，OpenAI 執行長山姆・奧特曼（Sam Altman）如今表示他在近期就業影響上的判斷是錯的。耶魯大學預算實驗室（Yale Budget Lab）、布魯金斯學會（Brookings）與 Anthropic 的近期研究指出，截至目前勞動力影響有限；即使奧特曼也點名「AI 洗白（AI washing）」這種做法，即企業以自動化作為掩護，為原本計畫中的裁員找藉口。
- 重點整理：
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- OpenAI 執行長山姆・奧特曼表示，2026 年 5 月擔憂的大規模 AI 裁員被高估了。
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- Brookings 與 Yale Budget Lab 發現，截至 2026 年 AI 對勞動的擾動有限。
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- Anthropic 警告，AI 部署落差可能使 2026 年之後的勞動力替代速度放慢。
山姆・奧特曼正在後撤他那份偏悲觀的勞動力預測，原因並不難理解：與 AI 相關的「職業末日」尚未到來。來自 Yale Budget Lab 與 Brookings 等機構的最新分析顯示，目前僅有些微擾動；即便 Anthropic 提出「AI 的承諾」與「實際使用方式」之間存在巨大的落差。奧特曼也點名「AI 洗白」，也就是企業把原本已因其他原因規劃的裁員，怪罪到 AI 身上。這是少見的公開校準，出自曾推動 ChatGPT 熱潮的高層人士，同時也是提醒：炒作仍比職場變化跑得更快。
山姆・奧特曼重新調整對 AI 與就業的立場
OpenAI 執行長山姆・奧特曼（Sam Altman）現在表示，他先前對 AI 會引發快速且廣泛的失業潮的早期警告，判斷錯了。他曾特別點名初階白領職務最容易受到衝擊。根據路透（Reuters）引用的近期影片訪談，他承認自己所擔心的「就業末日」並未實現，並補充說，目前的證據不支持全面性的勞動市場衝擊。
研究顯示迄今就業中斷影響不大
研究描繪出比早期警報更平靜的畫面。布魯金斯學會與耶魯大學預算實驗室指出，截至目前生成式 AI 對勞動市場的影響有限；即便採用率仍在上升。Anthropic 則描述了：前沿模型在理論上能自動化多少，與實際上組織能部署多少之間存在落差；他們指出流程設計、合規與準確性等門檻，會拖慢現實中的替代。
企業裁員中「AI 洗白」的興起
奧特曼也點名「AI 洗白」，這是一種越來越常見的習慣：當裁員已因其他理由預先規劃時，仍把裁員歸咎於 AI。高層可能會援引科技來把成本削減塑造成策略，而非退縮。批評者認為，這種做法會使自動化與再訓練之間的討論變得混濁，並且有風險掩蓋一些可能驅動人頭變動的問題，例如債務負擔、需求放緩或併購後整合等。
OpenAI 的 ChatGPT 及其連鎖效應
在 2022 年底 ChatGPT 出現之後，這場討論才真正拉開序幕，並加速了美國各辦公室的 AI 試行。客戶支援、程式編寫與行銷等領域先後出現生產力試點；主管們一方面追蹤成效，另一方面也設定了護欄。奧特曼更新後的看法顯示，變化可能比較慢：增強正在擴散，全面取代任務仍屬選擇性的採用，而採用程度取決於資料存取、資安審查，以及與微軟（Microsoft）與其他供應商工具的整合。
在 AI 時代不斷呼籲建立防護措施
即便迄今的擾動幅度不大，長期走向仍不明朗。從智庫到教宗方濟各等全球性人物，要求建立護欄的呼聲愈來愈大，包含訓練、提供工人轉型支援，以及對 AI 使用場域的透明度。奧特曼的訊息落在這個「中間地帶」：AI 正在重塑工作流程，但大規模的取代尚未到來，政策層面的工作也應與部署同步推進。
