英國科技部長「向大眾坦白」人工智慧（AI）對就業影響
在一場坦率的演說中，標誌著政府在人工智慧溝通上的重大轉變，英國科技部長 Liz Kendall 公開承認，部署人工智慧將導致工作流失。Kendall 於 2026 年 1 月 28 日在 Bloomberg 倫敦總部對商界與科技領袖發言時，強調透明度的必要性，表示她想「向大眾坦白」未來的經濟轉變。這項承認同時伴隨一項大規模的勞動力發展策略公布，目標是在 2030 年前訓練 1,000 萬名英國勞工具備人工智慧技能。
面對工作流失的現實
多年來，有關人工智慧的政治論述常常對就業影響避重就輕，轉而強調效率與成長。Kendall 的演說打破了這種模式，承認 工作流失 並非僅有可能，而是特定部門的確定結果。
「一些工作會消失，」Kendall 毫不含糊地表示。她特別指出「像法律和金融等領域的畢業生入職職位」是立即令人擔憂的範疇。這與日益增長的產業數據相呼應，顯示傳統上受到自動化保護的白領職位，正越來越容易受到生成式AI（Generative AI）模型的影響，這些模型能以人類無法匹敵的速度分析法律合約並處理財務數據。
雖然 Kendall 指出必然會出現新的職位來取代消失的工作，她也警告不要自滿。她的言論呼應了倫敦市長 Sadiq Khan 本月早些時候的警告，若不積極管理，人工智慧可能成為「就業的大規模毀滅性武器」。政府的立場顯示，政策正從純粹樂觀轉向更務實的 英國人工智慧政策，在創新與社會保障之間尋求平衡。
技能的「革命」：1,000 萬人的目標
為了減緩這場技術轉型的衝擊，政府公布了 Kendall 所稱的「自 Harold Wilson 的公開大學以來最大的一項提升國家技能計畫」。主要目標是在本世紀末前，為 1,000 萬名英國勞工提供基礎 人工智慧訓練。此倡議旨在確保勞動力能適應正在發生的產業革命，而非被其淘汰。
該培訓計畫涉及重要的公私部門夥伴關係。政府將與由 Euan Blair 創立的實習獨角獸 Multiverse 合作，推出線上訓練模組。此外，該計畫的一個專門分支將著重支援轉型進入初級科技職位的女性，既解決科技領域的性別差距，也填補日益增長的數位技能需求。甚至內閣成員預計也會接受培訓，顯示人工智慧素養的需求延伸至最高決策層。
策略性夥伴關係與 G7 的雄心
推動這些計畫的動力很明顯：讓英國成為「G7 中人工智慧採用速度最快的國家」。為達成此目標，科學、創新與科技部（DSIT）正與主要的全球人工智慧業者建立深厚聯繫。
關鍵政府人工智慧夥伴關係
| Partner Organization | Nature of Collaboration | Strategic Goal |
|---|---|---|
| Multiverse | Rollout of online AI training | Upskill millions of workers and bridge the digital skills gap |
| Anthropic | Development of assistant tools for gov.uk | Improve public services, starting with career advice for jobseekers |
| Meta | Allocated $1 million donation | Build AI systems for defense, national security, and transport |
| OpenAI | Memorandum of understanding | General collaboration on AI deployment and safety standards |
批評者指出政府過度依賴美國科技巨頭的做法。Anthropic 的模型整合進政府服務──具體是一項為求職者提供職涯建議的工具──說明了這種依賴的深度。Anthropic 市值為 $350 billion，正在免費提供這些服務，這使得先進的美國技術處於英國公共部門基礎建設的核心位置。同樣地，Meta 的 $1 million 捐款也被用於強化國防與運輸領域的人工智慧能力。
成立「未來工作」單位
認識到僅靠培訓可能不足以管理過渡，Kendall 宣布在 DSIT 內成立一個新的「未來工作單位」。該機構將把工會與企業領袖召集起來，共同應對勞動市場演變的複雜性。該單位的任務是確保 勞動力發展 策略與快速變動的經濟需求保持一致，並在過渡期間保護勞工權益。
Kendall 重申工黨政府的承諾，表示他們「不會讓人們獨自掙扎」。通過正式將工會納入對話，政府旨在就如何應對自動化帶來的不可避免摩擦建立三方共識。
結論
英國的做法賭注在快速適應上。透過承認人工智慧將使像法律與金融這類具聲望的部門喪失工作，政府試圖以大規模的技能注入預先化解危機。未來十年中，是否能在 2030 年前訓練 1,000 萬人，以及那些技能是否足以保護勞工免受先進人工智慧模型能力的威脅，仍將是關鍵問題。然而可以確定的是，否認人工智慧對勞動力造成破壞性影響的時代，已正式結束。
