台中逢甲商圈一間刀削麵店在四年前開始引進「刀削麵機器人」,從業27年的劉老闆無奈表示「請不到學徒,只好請一個不會抱怨的傢伙來做」。機器人進價約10多萬,只要備好麵團,調整好速度及角度後,一分鐘能削出195條麵,比老師傅更快還不需要休息。同樣用「手」的工作還包括記者,但以下這則新聞可是讓記者有擔心要失業了。上海第一財經於五月31號宣佈,「DT稿王」這個新一代智慧寫稿機器人已經在由阿里巴巴收購的第一財經上班了。DT稿王擁有強大的閱讀與撰寫能力,以中國金融市場平均每天發佈1900篇公告而言,這1900篇公告,一位元老資深的證券編輯需要100個小時才能看完,DT稿王具備日閱讀3000萬字能力,是普通人閱讀速度的50倍,按新聞稿成稿格式重新組織輸出,機器寫稿為每秒28字,一分鐘可以寫出1,680字,是普通人打字速度的35倍。與進價十多萬的削麵機相較,恐怕一般大型企業對進價約新台幣六十億元的DT稿王也難以負擔。

  削麵機器人到DT稿王之間只有一個共通性,那就是「自動化」。削麵機器人是簡單的自動化,所處理的是例行性、重複性的工作,一小時最多生產3600個壽司的壽司機器人,與每10秒鐘製作一個漢堡的漢堡機器人都是如此,他們有效地取代了勞工成為企業降低人事成本的「好幫手」;擁有分析與寫作的能力DT稿王顯然在另外一個檔次,它甚至能夠取代記者與分析師的工作,當機器人能夠發展出認知功能並能夠進行人類所擅長的複雜勞動,不禁讓人想起加州聖地牙哥州立大學數學系文奇(Vernor Vinge)教授於1993年發表的論點:在卅年內,我們將具有打造超人智能的科技,此後不久,人類的時代即將終結。(註一)

  結合人工智能的工業生產,即在最近幾年間炙手可熱的「工業4.0」(Industry 4.0),它不僅是後金融風暴時代下一波資本積累的重頭戲,同時也成為各國政府發展的目標。德國總理梅克爾於2015年元月舉辦的世界經濟論壇表示「在當前德國強勁的經濟勢頭下,我以德國總理的身份表示,我們必須以最快的速度融合線上世界與工業生產世界,在德國,我們稱之為工業4.0。」蔡英文總統於2015年6月競選期間拜訪新竹科學園區時也表示要推動「智慧台灣」的產業轉型,透過雲端、物聯網、智慧數據提出整合性的服務方案,推動工業4.0以強化經濟動能,並且能增進人民幸福的新經濟模式。這,就是工業4.0能夠席捲世界的能耐,但它所能造成的社會影響,卻仍晦暗不明。

一、     人類工業化進程:從工業1.0到工業4.0

  美國加州大學戴維斯分校經濟學系克拉克(Gregory Clark)教授認為人類歷史中其實只發生了一件事,即1800年前後開始的工業革命。只有工業革命之前的世界和工業革命之後的世界之分,人類其他的歷史細節有意思,但不關鍵。」(註二)自工業革命之後的人類社會發展,取代人力的科技發展可說是當中固定的節奏,但節拍卻日益加快,工業革命之後的製造業演進歷史又可區分為四個階段:(圖一)

第一階段:以蒸汽動力為主的「工業1.0」

  1776年英國人瓦特(James Watt)改良的蒸汽動力機使人類開始有所謂「製造業工廠」的概念。

第二階段:以電氣化為主的「工業2.0」

  1910年代之後使用電力為大量生產提供動力,使得人類開始有「大量生產」概念。

第三階段:以資訊科技主導下的「工業3.0」

  1960年代末期使用電子設備及資訊技術來增進工業製造流程的自動化,開始進入電腦數位化,並於1990年代開始人人都可通過電話線連接上網際網路的網路時代。

第四階段:人工智能下的工業4.0

  工業4.0首次於2011年德國漢諾威工業展中被提出,其與工業3.0最大的差異在於是資訊通信技術(ICT)應用對象上的不同,在工業3.0的階段,著重人與ICT之間的溝通,企業內使用的機器人往往都是自動化孤島,機器人之間缺乏橫向聯繫,而工業4.0則強調聯網設備之間的協作,達成「機器到機器」(Machine to Machine)之間的管理,不僅如此,還要透過網際網路將供應商、客戶需求全部連接起來,將此建構出大數據資料庫進行智能分析。

  工業4.0是網際網路與實體工廠的融合,以數據分析為基礎概念的製造模式。以德國杜賓根大學政策分析及政治經濟學系波賀(Daniel Buhr)教授的話來說,人員、物品、流程、服務與資料,每一樣東西都網路化了,在網路的驅動下,現實世界與虛擬世界逐漸融合為一。(註三)在工業4.0的世界中,如同過去,誰擁有的資訊,誰就能夠在商品生產價值鏈擁有大量的彈性,誰就能夠在經濟上獲得更多的利益。如同黃哲斌所言,「許多人的想像極限裡,『資訊』只是將很多文字,或許一些照片、幾段影片,張貼在一個冷清荒曠的網路空間裡,靜靜地等待被搜尋、被點閱。」(註四)

  資訊在當前代表著數位化、能被電腦讀取的訊息,因此,當前只存在兩種物件:已經被數位化或等待被數位化的,無論以數位化還是等待被數位化的都是商機,也因此美國總統歐巴馬於今年一月底提出三年40億美元的電腦科學教育經費提案,這項名為全民電腦科學計畫(Computer Science for All)計畫從幼稚園到高中開設與資訊科學相關的課程以面對未來的世界發展趨勢。美商甲骨文(Oracle)隨後四月宣佈向奧巴馬的全民程式設計項目捐獻2億美元,五月宣佈5.32億美元買下Opower,Opower是一家提供公用事業客戶互動和能源效率的雲端服務領導供應商,應用在全球上百個涵蓋電力、瓦斯及水力公司等公用事業中,甲骨文透過成為全球公用事業最大的雲端服務供應商。由此可見工業4.0不是就一定是智能機器人,工業4.0也可以是一個完備的神經網絡,目標是建立有快速適應性與提昇資源效率的技術。

二、世界各國競相推動「工業4.0」

  歐盟執委會於2012年通過一項名為「歐洲工業文藝復興」的計畫,該計畫透過推動包括智能工廠、雲端運算、機器人與3D列印等數位科技以強化歐盟國家的產業競爭力,2013年,提出「數位工作大聯盟」(Grand Coalition for Digital Jobs)計畫,該計畫顯示,如果歐盟國家不再強化對ICT的教育投資,到2020年,歐盟將有825,000個與ICT相關的工作職位出現空缺。

  自2010年開始,德國政府投注二億歐元在「工業4.0」相關的計畫,2012年德國聯邦政府提出「2020高科技戰略」的十大未來計畫,在生產製造過程中整合計算、通訊與控制的訊息—實體融合系統(Cyber-Physical System, CPS),連結物聯網建構「智能工廠」,結合智能製造與服務的全新商業模式。追隨在德國腳步之後,在義大利,「國家未來的工廠」(Fabbrica del Futuro project)計畫;英國也投注相當多的計畫,像是創新中心(Catapult Centres)的設計,創新中心提供特定專門領域的專家幫助企業製造流程方面進行創新,該計畫自2011年開始進行,英國政府投注相當於二億歐元的經費,其成效使英國製造業在國內生產毛額中翻倍增加,2012年投注相當於一億七千萬歐元的經費於「先進製造業供應鏈計畫基金」(Advanced Manufacturing Supply Chain Initiative fund)法國經濟、工業與就業部於2015年4月發佈「未來工業」計畫,法國政府提供15億歐元促進各級企業結構轉型,提供企業3D列印、物聯網(IoT)等新技術支援,預估到2020年將能產生1,000億歐元產值與創造1.6萬就業人口。

  在亞洲,即便經過將近卅年的經濟泡沫,日本仍舊是亞洲第一大工業強國,日本依舊擁有強大的製造業基礎,並不斷進行品質提昇,由於日本社會嚴重地高齡化,日商早已投資服務以及工業機器人,期待利用機器人服務於高齡化社會下勞動力缺乏的窘境,同時在工作現場運用更省力的技術完成生產,日本早已出現智慧工廠,不僅如此,日本由於缺乏本地能源供應,綠能、智慧電網、高溫超導直流輸電技術成為主要的發展對象。簡單地說,日本的製造業早已走向智能化的方向,工廠透過日本機器人協會研發的ORiN系統,從軟體的共享降低每一家不同工廠使用不同軟體難以溝通與連線的困境,降低聯繫的成本實現各工廠間的高度連結,同時實現「低產量與高變異性」的多樣化、客製化生產模式。

中華人民共和國總理李克強於2015年3月發佈「中國製造2025」行動計畫,將中國從製造大國轉型到製造強國,其具體作法直接取法德國工業4.0的精神,此外,積極發展工業用與服務用機器人產業。

  台灣經濟部工業局於2014年10月推出「生產力4.0計畫」,訴求大量使用機器人生產以及生產流程要更自動化,基本上仍是沿著的德國產業4.0的步調前進,行政院長毛治國於2015年2月大言不慚地說到該計畫的目標是十年內可讓「一個人領兩份薪水、完成三份工作」。但現實的問題恐怕還在於台灣諸多企業還未完成數位化,也就是產業3.0的課還沒上完之際就想要一步登天透過物聯網進行全球串連,此外,關於大數據巨量資料分析、數位設計與製程模擬方面都還落後於世界先進國家甚遠,作為資訊科技代工島的台灣能否銜接上智能化的下一代資本積累大戰略,在缺乏品牌甚至前導商品的現實情況下,強調從客戶訂單、工廠製造到銷售網絡彼此互聯的工業4.0在台灣能走得多遠?

三、擴大世界生產鴻溝的工業4.0

  1733年英國人約翰凱依(John Kay)發明織布機用的飛梭,過了119年才傳出歐洲,美國在1994年宣布網際網路商用化之後之後,過了七年就傳到了世界各地,當前世界的運轉速度比過去真的要快上許多,科技的快速散佈給予後發國家趕超的機會。就現實上來看,過去工業革命發軔的所在地的英國當前早已非製造業與科技大國,在十九世紀中期之後的德國、美國與日本紛紛快速地實現了工業化,二戰之後韓國與台灣,以及1980年代之後的中國與東南亞國家的工業發展經驗不斷使人相信,即便在南北國家經濟實力對比相當懸殊的情況下,南方國家依然得以透過自身的奮發圖強實現國家發展。

  現實發展也的確如此,台灣、中國、東南亞國家以及拉美國家在1960-90年代之間分別依賴自國內相對於歐美國家廉價的勞動力進行出口導向的工業化,透過賺取外匯累積產業升級所需要的資本,這一套模式在1990年代還被世界銀行所推崇,但在工業4.0的進擊下,不要說低度開發國家,就是一般的發展中國家都可能因此滅頂。OECD的報告顯示,在印度與中國會因為進一步自動化而受影響的勞動力分佔69%與77%,相較於全球OECD國家平均數57%相較,這兩個全世界人口最多的發展中國家將面對工業4.0最嚴峻的挑戰。

  然而,受影響最大的應該還包括整個東亞區域。東亞區域,除澳、紐這兩個盎格魯薩克遜國家以外,從日、韓、台、中國到東南亞國家,製造業生產基地可說是除地理位置相近以外唯一的共通性,出口導向的經濟體對國際價格異常之敏感,除了天災地變等不可抗力的因素以外,稍具規模的廠商莫不承受錙銖必計的成本壓力,促進生產效率的自動化因此在邏輯上成為削減成本以增強國際競爭力最重要的工具。工業4.0必然會對區域內國家發生不均質的影響力,因為在高度自動化的世界中低工資將很快地失去他的吸引力,而這正是越南、泰國、印尼等國家當前吸引外資重要的利基。畢竟,製造業是真實財富創造的泉源,當廠商因為工業4.0的智能化生產,加上後工業社會中多樣化且鄰近市場等特性使品牌商逐漸將生產線移往國內,如同美國歐巴馬總統號召製造業回流美國時,經濟發展的壓力將沉重地壓在發展中國家頭上。而中國在這當中面臨的困難更形嚴峻,以「中國製造2025」實現工業4.0的過程中必然遭遇製造業工作職位的大量流失,但其服務業經濟本身也遭受智能機器人的夾擊,要如何創造更多的就業崗位穩定國內的就業景況,咸信北京想必也對此傷透腦筋。

  這並不是說發展中國家必然因此「去工業化」,部分發展中國家確實具有鄰近主要市場的優勢,然而,在全球連線的情況下,智能工廠同樣會在發展中國家的工業區出現,具備勞動力成本優勢的勞力密集型產業還夠能撐多久?但這也意味著發展中國家中低技術勞工浮現的失業問題,直接影響整體的購買力連帶殃及服務業發展的前景,另一方面,在這些國家社會安全體系甚為不發達的情況下,工業4.0的侵襲可能意味著無論合法還是非法大規模跨國境人口流動,類似於1990年代美國「汽車城」底特律的衰敗歷程。(註五)

四、工會還能怎麼做?

  未來科技的發展就像「奇點」(singularity point),新科技形成的奇點充滿著各種可能性,但若想要試圖預測工業4.0高度發展之後的世界前景就好像天文學家試圖看到黑洞內部一樣的困難。在十年前,誰又能想像得到全球有十分之一人口同時進行社交活動的網際網絡?現在光是在臉書註冊的就有14億人,佔全球人口19.5%!吾人僅僅能夠透過過去的經驗對未來的前景進行判斷,而所謂的過去經驗,離不開過去二百餘年科技發展與經濟、社會與政治制度互動的狀況,尤其與科技發展相較,經社政領域的的變動相對而言是緩慢、漸進的,人們傾向於相信科技能夠改變未來,只是這一次的人類前途與科技發展之間的矛盾更令人恐懼。

  英國銀行首席經濟學家哈奧登(Andy Haldane)在2015年11月對英國總工會(TUC)發表的演說中表示,數位化以及機器人科技應用在工作領域將有可能在英國減少1500萬個工作,麥肯錫顧問公司的研究小組提出報告估計,全球將有一億四千萬個知識勞工被具備機器學習功能下的演算法所取代。(註六)而且,這一次的消失具有快速且更深入的特性,因為當前的機器並非僅僅取代勞動力,同時,還逐漸具備人所獨具的認知能力,像是無手機器人hitchBOT光是靠搭便車已經橫越了加拿大(Box 1),機器人甚至能夠「交配」孕育下一代(Box 2),而更重要的是機器人相關的成本正在下降。

Box 1 橫越加拿大的hitchBOT hitchBOT是一個由McMaster University的David Smith 博士和 Ryerson University 的 Frauke Zeller博士共同研發的旅行機器人,他會說話,更會說笑話,它透過搭便車的方式在去年橫跨加拿大、德國與荷蘭。但是,他在七月於橫越美國的計畫中在賓州遭遇支解的命運。它最後的兩條tweet:哦,天啊,我的身體被破壞了。我要先回家和我的朋友們待在一起。有時候做個好機器人也是會遇到壞事的。我的行程要暫時結束,不過我還是熱愛人類的。謝謝朋友們。

  面對產業4.0,工會該怎麼辦?全球產業總工會(IndustriALL.Global.Union)電子與造船產業部門主任松崎幹(Kan Matsuzaki)表示:工業4.0將會以我們所想像更快的速度穿透各種產業,工會必須對工業4.0在就業、勞動條件以及勞動人權等方方面面造成的影響有所準備,並將行動瞄準在實現公平的轉型。(註七)德國金屬工人工會(IG Metall)主席魏特澤爾(Detlef Wetzel)認為新的資訊科技能夠更精確地監控勞工在工作現場的表現,同時,更彈性的工作造就了像是「雲端勞工」等新的但卻更缺乏勞動保障的工作型態,同時,他認為每個工作都陷入危機當中。(註八)捷克莫拉瓦工會聯盟(CMKOS)主席Josef Stredula甚至認為,在捷克恐怕將有40%的工作被「工業4.0」下的自動化所取代,現在能做的就是如何使這個轉型能夠漸進地發展,透過培訓的方式使員工能夠學習操作新的機械。(註九)

Box 2 機器人「交配」 2016年6月,荷蘭阿姆斯特丹自由大學(Vrije Universiteit Amsterdam)的科學家們製造出了世界上首個「能夠繁殖的機器人」,兩個機器人透過wi-fi「交配」後發送出各自的設定機身運行的代碼(類比於人類的基因組),進而產生一組新運行代碼。新的代碼將會被發送到3D列印機上,然後就可以打印出新的小機器人部件進行組裝了,這個機器人嬰兒不僅可兼具「父母」的基因特徵,同時透過學習創造更智能、更先進的機器人了。

  確實,當科技進步導致更多人即將失去新工作之際,像是讓勞工接受更多的培訓等所謂「積極勞動力市場」政策就一定會被提出,但在工業4.0下,市場上需要的工作主要傾向於尋找金字塔最頂級的勞動力,主要包括程式工程師之類的,在人工智能下,機器學習已經成為常態,人機合作緊緊具有暫時性的因素在於軟體其實持續性地被與他一起工作的人所訓練,到一定時日之後,軟體也將會取代那些與它一齊工作的人。機器學習軟體能夠幫助像是需要一個案件就需要閱讀幾大箱文件的律師事務所進行資料分析,同樣像是醫院中的病歷、上市公司的報告等等都已經是現在進行式,律師、分析師、事務員等具有重複性與分析性的工作都會逐漸減少。

  甚至,面對這種具有大破壞性的變遷,特斯拉(Tesla)公司總裁馬斯克(Elon Musk)於今年6月1日在集聚科技業界菁英於一堂的數碼會議(Code Conference)中大膽表示人工智慧的發展速度將遠超過人類,人腦很可能需要電腦晶片的輔助才能對抗人工智慧。(註十)不要忘了,Google於2014年花費120億美元收購的DeepMind公司所發明全新人工智慧算法AlphaGo才剛剛於三月以4:1大勝世界圍棋冠軍李世乭,圍棋一直被視為人工智慧技術難以攀登的一座高峰,但AlphaGo做到了。

  另一方面,並非每一項工作都會被人工智慧取代,需要進行大量創意的工作難以被電腦取代,這包括編劇、導演、等與藝術相關以及學術性、教育性的工作,另一方面,需要進行大量社會溝通的工作不會被替代,像是律師、醫師、政治與公共治理相關的工作。像是銀行員就很難被替代,照理說吾人已經擁有相當豐富的網路金融服務項目,但因為一般人與金融機構進行業務時仍需要溝通與建立信任感,因此,銀行員會因為網路金融而減少,但減少幅度仍是有限的。此外,吾人亦需承認每一次促進生產力增長的新科技都會製造更多的新型態工作,職業分類表每次修訂都會出現新生的職業項目。同樣以銀行為例,資訊科技使資訊中心的人員編制大幅增加便是證明。在位來工業4.0下,事務性、重複性的工作將很快地被人工智慧所取代,低技術勞動力以及當前中產階級的中下層級都將被擠壓到失業者的邊緣,我們該怎麼辦?

五、先進生產力下的勞動者何去何從?無條件基本收入的倡議

  在1964年,由包括諾貝爾化學獎(1954)/和平獎(1962)得主鮑林(Linus Pauling)、以及之後於1974年獲得經濟學獎的默道爾(Gunnar Myrdal)等學者、新聞工作者共同發起的「三重革命特別委員會」發表一份共同報告,說明人類面臨民權、核武以及自動化等三重革命的影響而走到十字路口。「不需要人類參與的機器系統將能造就無限量的產出」,結果將是大量失業、所得不均問題加劇、民眾整體購買力縮水使得經濟成長趨緩。(註十一)知名作家,同時也是軟體工程師的福特(Martin Ford)則提醒吾人必須注意為何1970年代之後生產力與勞工薪資之間的剪刀叉日益擴大,勞工薪資根本追不上生產力的發展?福特的答案很簡單:資訊科技的迅速發展。1970年代石油危機經濟停滯,但Apple與微軟都在這段期間成立,1980年代資訊科技應用在生產領域的重要性大幅提高,1990年代資訊科技創新的速度更快了,而邁入廿一世紀之後,人工智能與自動化結合成產業4.0。「電腦和機器取代越來越多的勞工,而非使勞工變得更有價值,薪資成長率遠遠不及生產力成長率。」(註十二)新科技的發展確實創造很多新企業與新工作職位,但美國企業部門實際總工作時數在1998年與2013年卻是相同的1940億小時,但美國總人口在這段期間增加了4000萬人。(註十三)

  「三重革命」對自動化的憂慮雖未在廿世紀出現,但是到了廿一世紀像是「無就業復甦」、「無人工廠」等現象已使吾人有足夠信心相信他們的憂慮相當可能在工業4.0的時代發生。在三重革命報告中,他們提出的解決方案主要是「保障最低所得政策」,企圖透過讓社會擁有基礎購買力的方式不讓資本主義毀於一旦。反對福利國家的經濟學者海耶克(von Hayak)與弗萊德曼(Milton Friedman)就提出過「負所得稅」政策,政府規劃一定的收入保障額數,根據個人實際收入,對不足者予以補助,收入越高,補助越少,直到收入達到所得稅的起徵點為止。相較於鼓勵上崗、欲缺則補的負所得稅,比利時魯汶大學(法語區)三位分屬於人口學、經濟學以及哲學的研究員——柏藍格(Paul-Marie Boulanger)、德菲特(Philippe Defeyt)與帕里斯(Philippe Van Parijs)——於1983至86年間,共同發想「無條件基本收入」(Unconditional Basic Income, UBI)的構想,(註十四)你只要是人,都能夠獲得一份基本收入,無論你是否有工作。UBI的構想來源多種多樣,從右派與中間派的觀點來說,二戰後福利國家成本不僅過於沈重,且越來越多的經費不是用在福利支出而是相關的行政花費,這已經背離了福利國家的原意,因此,改採現金給付,就短期來看增加政府支出,但就長期來看鑿可以將政府支出控制在一個可以控制的規模;而從較為左派的觀點來看,伸張UBI主要是一種權利宣稱,尤其面對高度自動化的工作環境與越趨不平等的經社環境下,「工作貧窮」(working poor)與失業越來越多的問題,而這對人性都是重大的摧殘,而更重要的是這都是生產力發展下的惡果,但這些惡果卻由勞動階級來承擔,因此,過去的死勞動,也就是科技發展下的生產力,如自動化設備,必須吐出歷史進程中所獲得的利潤,讓社會中的活勞動也能夠分潤而不是持續被死勞動宰制,即便不能從私有制中解放,但至少能使民眾遠離貧窮。因此,支持UBI的左派主要是從生存權利的角度出發,與右派裁減社福的初衷不同,因此,在設定UBI的具體月領數目,以及思考欲維持集體消費性的社會項目也因此存在差異,右派當政是儘可能削減,以現金給付代替,透過市場分配資源,左派不會期待消滅市場,但希望藉此做到資源起碼的公平分配。

  推動無條件基本收入已經在歐洲國家提上政治日誌,除了各地的倡議網絡以外,瑞士於6月5日舉辦UBI公投,在該項目中每位瑞士公民都可獲得約合8萬1千多新台幣的UBI,但僅獲少數綠黨和社會民主黨人士支持,瑞士絕大部分政黨與政治人物與工會皆抱持否定的立場,不支持的原因包括:瑞士很難避免移民人口的湧入領取基本收入,該政策提案在未能明確解釋資金來源、執行辦法以及提供詳盡的配套措施,這想公投以23%的支持率失敗。(註十五)但與瑞士相當相似的芬蘭卻呈現出完全不一樣的風貌,中間偏右的人民黨籍總理席比拉(Juha Sipilä)已經決定芬蘭將於2017年開始推動由政府向每人每月發放800歐元(約新台幣28000元)的基本收入方案。法國勞動與社會對話部(Minister of Labour, Employment, Vocational Training and Social Dialogue)下的數位委員會提出報告,就表示在數位科技巨變的社會中有必要進行無條件基本收入的社會實驗。英國皇家文藝製造商業學會(Royal Society of Arts)政策與策略主任潘特(Anthony Painter)與劍橋大學研究員榮恩(Chris Thoung)的認為,當前的福利國家已經無法支應當前的需求,且亟需要改革。(註十六)

  這種試圖使死勞動不再獨佔社會發展國時的說法究竟能否成立?畢竟要先以才能夠達成「社會分紅」的目標。以台灣的狀況來看,吾人發現在台灣生產力大幅度發展,自1982-2010年不到卅年間成長了五倍,但製造業受雇人數則一直擺盪在250萬人之間,(圖二)這意味著在省力與新高科技大幅使用下,不需要更多的勞工卻可以產出更多的財貨,但也因為生產力的提昇—此即過去死勞動的充分運用下,勞動力每一天都處於貶值的狀態,製造業單位勞動成本在1994年最高,之後呈現一路下降的狀態。從圖三中吾人發現這十年間勞動生產力增加,但單位產出勞動成本卻迅速下降,製造業的實質工資幾乎是持平的,也就是俗稱的「凍漲」。而在這當中需要注意的是固定資本的耗損率,這可以簡單地視之為投資設備的折舊,知名經濟評論人「維京人酒吧」就表示,在2000年之後,台灣資本家大力投資機器設備,其折舊不僅侵蝕生產獲利,像是台灣的ICT產業在2004年後的固定資本耗損率高達30%以上,2006-2014年的平均值高達16.25%,與先進資本主義國家10%高出少62%;此外,在資本施展投資中國的權力要脅下也連帶造成薪資成長幅度趨緩;參者,台商在代工體制下僅會投資生產設備但卻忽略研發方面的投資。(註十七)以上種種皆可證明死勞動對活勞動所起的制約作用,它不僅大幅限制了製造業勞工雇用的增幅、降低了實質薪資、使單位產出勞動成本持續下降,同時,也帶來更多青貧族與窮忙族。在工業4.0之下,可能在初期造福與ICT產業相關的從業人員,證諸過去十年的趨勢展望十年、廿年後的發展,台灣勞動階級的未來可能更為黯淡。

結  語

  過去的我們都傾向相信科技發展絕對能夠給人類帶來更好的未來,新高科技對經濟發展肯定是必要的,但當前最為矛盾之處在於一方面科技落後在國際經濟中必然就要挨打,台灣這一個外銷導向的經濟體對科技與國際價格更為敏感,若不提昇單位勞動生產力以及產品附加價值,台灣經濟將很快地被其它國家趕超而落居下風,另一方面,資本擁有的權力膨脹,不僅壓低薪資同時造成投資低效的效應。面對工業4.0,台灣產業界可能跟得上的少,要補課的多,但在人工智能席捲天下之勢已成型的今天,總統府國家年金改革委員會不妨思考以「無條件基本收入」作為往後年金改革的可能選項,奠定工業4.0時代轉型下社會穩定的安全網。

註  釋

註一 轉引自Martin Ford(2016)頁269。

註二 陳志武,2013,量化歷史研究告訴我們什麼?共識網網站:http://www.21ccom.net/articles/sdbb/2013/0914/91965.html

註三 Daniel Buhr, 2015, “Social Innovation Policy for Industry 4.0, ” The Friedrich-Ebert-Stiftung. 69.

註四 黃哲斌,2011,〈資訊:一部位元的解碼詩歌〉,收錄於James Gleick著,賴盈滿譯,《資訊:一段歷史、一個理論、一股洪流》,台北:衛城。

註五 以汽車成聞名於世的底特律人口在1950年達到最高峰,約有180萬人,而到1980年日本車開始進攻時僅剩120萬人,美國汽車業經過卅年的衰敗後,到2010年僅剩72萬人,遠不足1950年的半數。

註六 Andy Haldane, 2015, “Labour’s Share,” Bank of England website:  http://www.bankofengland.co.uk/publications/Documents/speeches/2015/speech864.pdf.

註七 IndustriALL Global Union, 2016, “What is Industry 4.0, ” IndustriALL Global Union website:

 http://www.industriall-union.org/industry-40-the-industrial-revolution-happening-now.

註八 轉引自Dario Sarmadi, 2014, ”Germany’s Industry 4.0 in Full Swing, despite Dissent from Unions,” EurActiv website.  http://www.euractiv.com/section/innovation-industry/news/germany-s-industry-4-0-in-full-swing-despite-dissent-from-unions/.

註九 ČTK, 2015, “MfD: Czech Republic needs to get ready for Industry 4.0,” Prague Daily Monitor, Sep. 22. Prague Daily Monitor website:

 http://www.praguemonitor.com/2015/09/22/mfd-czech-republic-needs-get-ready-industry-40.

註十 Rich McCormick, 2016, “Elon Musk: There's Only One AI Company that Worries Me,” The Verge website:  http://www.theverge.com/2016/6/2/11837566/elon-musk-one-ai-company-that-worries-me.

註十一 Ford(2016),頁46-7。

註十二 Ford(2016),頁70。

註十三 Ford(2016),頁324。

註十四 倪世傑,2016,〈歐洲社運新實驗:為什麼國家得無條件發錢給你?〉,聯合電子報轉角國際。聯合新聞網網站:

 http://global.udn.com/global_vision/story/8663/1449877

註十五 中央社,2016,〈公投每月爽領8萬 瑞士人:謝謝,免了〉,聯合新聞網,6月6日。聯合新聞網網站:

 http://udn.com/news/story/5/1743943-%E5%85%AC%E6%8A%95%E6%AF%8F%E6%9C%88%E7%88%BD%E9%A0%988%E8%90%AC-%E7%91%9E%E5%A3%AB%E4%BA%BA%EF%BC%9A%E8%AC%9D%E8%AC%9D%EF%BC%8C%E5%85%8D%E4%BA%86

註十六 同註十四。

註十七 維京人酒吧,2016,〈為什麼 GDP 成長,薪水卻不成長?〉預見網站:

 http://journal.eyeprophet.com/%E7%82%BA%E4%BB%80%E9%BA%BC-gdp-%E6%88%90%E9%95%B7%EF%BC%8C%E8%96%AA%E6%B0%B4%E5%8D%BB%E4%B8%8D%E6%88%90%E9%95%B7%EF%BC%9F/

圖01.日本刀削麵機器人現身台灣驚呆遊客
圖02.大约3個月刀削麵師傅工资就可以買一個刀削面机器人,這種削麵機器人不僅省电,而且削出的麵很均匀
圖03.庫卡機器人對抗乒乓球冠軍Timo Boll
圖04.德國福斯汽車廠自動化生產替代了大量人工
圖05.近期火紅的人形機器人(軟銀機器人Pepper )
圖06.科幻變現實 未來銷售服務工作或被機器人取代
圖表01.工業革命的四大歷史進程
圖表02.台灣製造業概況
圖表03.台灣各項經濟指標
  • 圖01.日本刀削麵機器人現身台灣驚呆遊客
  • 圖02.大约3個月刀削麵師傅工资就可以買一個刀削面机器人,這種削麵機器人不僅省电,而且削出的麵很均匀
  • 圖03.庫卡機器人對抗乒乓球冠軍Timo Boll
  • 圖04.德國福斯汽車廠自動化生產替代了大量人工
  • 圖05.近期火紅的人形機器人(軟銀機器人Pepper )
  • 圖06.科幻變現實 未來銷售服務工作或被機器人取代
  • 圖表01.工業革命的四大歷史進程
  • 圖表02.台灣製造業概況
  • 圖表03.台灣各項經濟指標