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title: "AI資產差距：2026年說法與判斷標準"
locale: zh-hant
category: knowledge_base
category_name: "知識庫"
translation_status: reviewed
license: cc_by
author: "injoys"
source_url: https://injoys.com/en/articles/ai-wealth-gap-2026-evidence-and-decision-criteria
published_at: 2026-11-09T00:19:29+09:00
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# AI資產差距：2026年說法與判斷標準

> 2026年是資產差距最後分水嶺的說法，其依據尚未獲得確認。AI的工作成效與資產增長應分開看待，差異化與反覆學習則應以實際成效來檢視。

## Key Points

- AI受益者占全球人口3%的說法，其來源與衡量標準尚未獲得確認。
- ILO的2025年報告估算各職業對生成式AI的暴露程度。
- 工作生產力提升並不代表個人收入或淨資產增加。
- 檢視差異化時，也必須一併考量客戶選擇的理由。
- 反覆實踐的習慣需要包含檢視結果並修正方法的過程。

目前沒有證據顯示，2026年是資產差距的最後分水嶺。AI受惠者占3%的說法，也難以視為經過驗證的統計。因應的依據應是工作成效，以及這些成效轉化為所得的條件。

數據以ILO的2025年5月報告及2023年4月公開的研究為準。

## AI受惠者占3%的說法，是經確認的統計嗎？

AI受惠者占全球人口3%的說法，來源不明。調查對象及受惠者的定義也未獲確認。因此，不能據此推算其餘97%的人都會面臨所得減少。

將2026年定為最後機會的依據，也未獲確認。若預測某個年份過後資產流動就會受阻，需要另外提出證據。在做出學習或經營決策時，很難以這類期限為前提。

| 待檢視的說法 | 尚未確認的部分 | 判斷所需資訊 |
|---|---|---|
| 透過AI取得經濟優勢的人占3% | 調查來源與母體 | 調查機構、調查時間、受惠者的定義 |
| 其餘97%會失去工作與所得 | 整個群體的實際變化 | 就業與所得變化資料及比較基準 |
| 2026年是資產差距的最後分水嶺 | 訂定期限的依據 | 預測方法、假設、可驗證的指標 |
| 使用AI就能躋身高資產階層 | 使用AI與資產增加的因果關係 | 成本、所得變化、既有資產等相關條件 |

AI使用率與創造收益的比例，也是不同的指標。即使在工作中使用AI，也不一定會產生額外收入。引用比例前，請先確認數字統計的是什麼。

## 研究呈現的AI與工作變化

研究指出，AI的影響會因工作內容及工作者而異。職業的AI暴露程度，是指受到這項技術影響的可能性。這與實際裁員或薪資減少的統計結果，必須加以區分。

| 來源與發布時間 | 研究對象與結果 | 解讀範圍 |
|---|---|---|
| ILO，2025年5月20日 | 全球約每4名工作者中，就有1名從事部分工作內容暴露於生成式AI影響的職業 | 職業技術暴露程度的估計 |
| ILO，同一份報告 | 全球就業人口中，3.3%屬於暴露程度最高的類別 | 與AI受惠者或高資產階層的比例無關 |
| Generative AI at Work，2023年4月公開版本 | 分析5,179名客服人員後發現，每小時解決問題的件數平均增加14% | 研究所涵蓋工作的生產力變化 |

ILO指出，仍有工作需要人的貢獻。因此，最可能出現的影響是職業內容改變。相關定義與估計方法，可參閱[ILO報告介紹與原文](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure)。

客服研究中，經驗較少的員工改善幅度較大，熟練度較高的員工受到的影響則較小。不能將這項結果當成所有職業的薪資成長率。[Stanford SIEPR研究介紹](https://siepr.stanford.edu/publications/working-paper/generative-ai-work)列出了研究範圍。

到了2026年，因應技術變化仍是持續中的課題。IMF於2026年1月14日發布的評論強調，應讓人們有機會接受再培訓，同時也討論競爭政策與社會保障。[IMF評論](https://www.imf.org/en/blogs/articles/2026/01/14/new-skills-and-ai-are-reshaping-the-future-of-work)並未將結果描述為僅由個人意志決定。

## 生產力、所得與淨資產比較

生產力提升，不等於所得增加或淨資產增加。生產力是投入一定資源所獲得的成果。所得是在一定期間內賺取的金額。淨資產則是持有資產扣除負債後的數值。

| 區分 | 應確認的內容 | 與AI運用的關係 |
|---|---|---|
| 生產力 | 相同時間內完成的工作量與品質 | 確認撰寫或處理時間是否縮短 |
| 所得 | 相同期間的薪資、營業所得等 | 確認工作改善是否轉化為實際報酬 |
| 淨資產 | 同一基準日的資產扣除負債後的數值 | 除了所得，也受支出、負債及資產價格影響 |

IMF的2024年研究區分了勞動所得與資本收益。如果AI能輔助高所得者的工作，所得差距就可能擴大。研究也將資本收益增加，列為擴大資產差距的途徑。這是[IMF研究中的條件式分析](https://www.imf.org/en/publications/staff-discussion-notes/issues/2024/01/14/gen-ai-artificial-intelligence-and-the-future-of-work-542379)。

## AI創造的成果由誰獲得？

工作中產生的利益由誰獲得，需要另外檢視。以下是依據生產力與所得的差異建立的判斷架構，並不是預測個人收益的公式。

| 工作條件 | 可能產生的變化 | 應確認的條件 |
|---|---|---|
| 領取薪資的上班族 | 相同時間內處理更多工作 | 是否反映在績效評估與報酬上 |
| 按件計酬的自由工作者 | 工作時間減少 | 合約單價與修改工作量是否維持不變 |
| 銷售商品或服務的業者 | 製作或應對顧客的成本降低 | 實際銷售及扣除成本後的收益是否改善 |
| 難以取得客戶的階段 | 成品製作量增加 | 是否有買家需要這些成品 |

例如，假設提案初稿更快完成。將省下的時間用於審閱，可能有助於提升品質。但如果沒有新增合約，營收也可能維持不變。這個例子呈現了節省時間與營收的差別。

評估成效時，也請一併記錄AI使用費。檢查與修改結果所花的時間，也應計入工作時間。如果只憑初稿生成速度判斷整體效率，可能會忽略成本。

## 獨一無二、Purple Cow、Linchpin比較

這三個概念，是思考差異化不同面向的架構。這裡的「獨一無二」指的是自己特有的經驗與優勢，並不是經濟學所界定的成功群體名稱。

Seth Godin以Purple Cow說明值得關注的差異化。Linchpin則探討在組織中做出有意義貢獻的人。兩本書的主旨可參閱[作者的書籍介紹](https://seths.blog/books/)。

| 概念 | 檢視對象 | 應用時的問題 | 容易誤解的部分 |
|---|---|---|---|
| 獨一無二 | 經驗與優勢的組合 | 自己具體了解哪些問題 | 認為只要獨特，就會有需求 |
| Purple Cow | 客戶能辨識的差異 | 能否說明客戶選擇自己的理由 | 認為只要引人注目，就能收取高價 |
| Linchpin | 對組織與客戶的貢獻 | 自己能負責解決哪些問題 | 認為能獲得永遠不被取代的地位 |

選擇不同方向，競爭標準也會改變。不過，各自的領域是否會產生需求，是另一個問題。試著把「與別人不同」的說明，轉化為客戶能獲得的利益。

添加高級食材的刨冰，也可以用相同標準檢視。更換食材與售價高，是兩件不同的事。沒有店家與銷售時間的價格例子，很難作為市場資料。要判斷實際獲利能力，還需要銷量與成本資訊。

## 超人、永恆回歸與愛命運的意義

這些概念是詮釋人生的哲學觀點，不是證明所得增加的經濟指標。應用於自我成長時，應區分原著的意義與應用者的詮釋。

Friedrich Nietzsche以駱駝、獅子與孩童來表達精神的變化。駱駝代表承擔重擔的精神。獅子爭取進行全新創造所需的自由。孩童則象徵新的開始與肯定。

這段說明出現在《查拉圖斯特拉如是說》中，並不是經過實證驗證的心理發展階段。也不宜將孩童直接當成超人（Übermensch）的同義詞。這個比喻可參閱[原著英譯本的〈三種變化〉章](https://www.gutenberg.org/files/1998/1998-h/1998-h.htm)。

| 概念 | 原著中可確認的內容 | 應用於工作時的詮釋 |
|---|---|---|
| 精神的三種變化 | 承擔的精神、爭取自由、全新的創造 | 檢視自己遵循的標準，並嘗試新方法 |
| 永恆回歸 | 詢問若同樣的人生不斷重複，自己會如何接受的思想實驗 | 檢視這是否是自己願意重複的選擇 |
| 愛命運（Amor fati） | 試圖肯定命運與人生的態度 | 接納過往的條件，並選擇當下的行動 |

愛命運出現在《快樂的科學》第276節。第341節則提出關於人生重複的思想實驗。這兩段都可在[原著英譯本](https://www.gutenberg.org/cache/epub/52124/pg52124-images.html)中確認。將它們與AI運用或財富累積連結，是現代的應用方式。

## 如何解讀「你是身邊5個人的平均值」

「你是身邊5個人的平均值」這句話，很難作為心理學法則。要計算平均的是所得還是行為，也不清楚。支持這個人數與計算方式的研究來源，同樣未獲確認。

若要檢視環境，請觀察人際關係中實際發生的事。不必只憑所得或職業評價身邊的人。以下問題可用來回顧人際關係。

- **回饋：** 是否會具體指出工作成果的不足
- **學習機會：** 是否能互相分享經驗與資訊
- **專注條件：** 是否尊重所需的工作時間
- **關係界線：** 是否能處理侮辱或過度要求的情況

很難只憑模糊的平均值，就決定斷絕關係。可以先試著調整聚會方式或參與時間，也可考慮加入自己所需領域的學習團體。

## 目標與習慣系統比較

目標是訂出想要的結果，系統則是訂出要反覆執行的行動。James Clear也區分了兩者的作用。他的[目標與系統相關文章](https://jamesclear.com/goals-systems)著重於反覆執行的過程。

| 區分 | 應用於AI工作改善的例子 | 應檢查的內容 |
|---|---|---|
| 目標 | 提升客戶提案的完整度 | 想要的結果是否具體 |
| 反覆行動 | 在實際提案中運用AI初稿 | 是否應用於工作 |
| 回饋 | 記錄錯誤與客戶的修改要求 | 哪些方面有所改善 |
| 調整方法 | 針對反覆出現的錯誤，調整審查標準 | 是否減少相同問題 |

開始採取小行動，與經濟上的成功，必須加以區分。開始行動這件事，只能顯示是否有執行。是否產生收益，可以透過另外的紀錄確認。如果成效沒有改善，也應改變反覆執行的方式。

## 檢視AI運用的順序

可以先從小型的實際工作開始，記錄效果。以下順序是確認成效的建議，並不是保證特定期限或收益的程序。

1. 從重複性的工作中，選出想改善的作業。
2. 記錄原本的工作時間與經常發生的錯誤。
3. 將AI應用於同類型的作業。
4. 將完成檢查與修改後的結果，與原本的方法比較。
5. 確認實際報酬與成本後，再決定維持或調整。

| 記錄項目 | 應留下的內容 |
|---|---|
| 作業條件 | 工作類型與難度、完成標準 |
| 整體時間 | 準備、生成、檢查與修改所花的時間 |
| 成果品質 | 錯誤、返工、客戶的修改要求 |
| 成本 | 工具使用費與額外工作成本 |
| 經濟成果 | 實際獲得的報酬或節省的成本 |

如果工作條件不同，就很難直接比較時間紀錄。請以類似類型的作業為基準確認，觀察改善效果是否反覆出現。

## FAQ

### 2026年是縮小資產差距的最後機會嗎？
沒有可確認的依據支持這個期限。AI 的影響會因職務、教育機會及政策等因素而有所不同。

### 靠 AI 賺錢的人占全球人口的 3% 嗎？
無法確認該比例的調查來源與衡量標準。也必須區分 AI 使用率與實際創造收益的比例。

### ILO 報告中的 3.3% 是什麼意思？
這是 2025年報告中，生成式 AI 暴露程度最高的類別占全球總就業的比例。並不是高資產族群或 AI 受益者的比例。

### 處於 AI 影響範圍的職業就會消失嗎？
職業的暴露程度表示受到技術影響的可能性。ILO 說明，由於人的貢獻仍會保留，最可能的影響是職業的轉變。

### 使用 AI，生產力與薪資就會以相同比例提升嗎？
生產力變化與薪資變化是兩回事。客服研究中的平均 14%，指的是每小時解決問題件數的增幅，並不是個人的薪資漲幅。

### 成為獨一無二的存在，就能避開競爭嗎？
你可以根據自己的強項改變競爭標準。不過，單靠獨特性並不會帶來客戶需求或收益。請具體確認讓人選擇你的理由。

### Purple Cow 與 Linchpin 有什麼不同？
Purple Cow 著重於客戶能辨識的差異化。Linchpin 探討在組織中做出有意義貢獻的人。這兩個概念都不保證永久成功。

### 駱駝、獅子、孩童是心理發展階段嗎？
這是 Friedrich Nietzsche 用來說明精神變化的哲學比喻。很難將其介紹為經過實證驗證的心理發展階段。

### 換掉身邊的 5 個人，收入也會改變嗎？
「身邊 5 個人的平均值決定了你」這項法則並未獲得證實。若要檢視人際關係，請看看實際獲得的回饋、學習機會，以及能否專注。

### 該用什麼來評估 AI 使用習慣？
請記錄包含檢查與修改在內的全部工作時間，也要一併比較錯誤與成本。經濟效益可以透過實際獲得的報酬或節省的成本來確認。

## Sources

- [ILO, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure, 2025年5月20日](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure)
- [Stanford SIEPR, Generative AI at Work, 2023年4月公開版](https://siepr.stanford.edu/publications/working-paper/generative-ai-work)
- [IMF, Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work, 2024年1月14日](https://www.imf.org/en/publications/staff-discussion-notes/issues/2024/01/14/gen-ai-artificial-intelligence-and-the-future-of-work-542379)
- [IMF, New Skills and AI Are Reshaping the Future of Work, 2026年1月14日](https://www.imf.org/en/blogs/articles/2026/01/14/new-skills-and-ai-are-reshaping-the-future-of-work)
- [Seth Godin, Books: Purple Cow 與 Linchpin 的作者介紹](https://seths.blog/books/)
- [Friedrich Nietzsche, Thus Spake Zarathustra, Thomas Common 英文譯本](https://www.gutenberg.org/files/1998/1998-h/1998-h.htm)
- [Friedrich Nietzsche, The Joyful Wisdom, 第276節·第341節](https://www.gutenberg.org/cache/epub/52124/pg52124-images.html)
- [James Clear, Forget About Setting Goals. Focus on This Instead.](https://jamesclear.com/goals-systems)

## Images

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