如果失業不再是暫時的：為 AI 時代設計的雙層安全網
賓大經濟學副教授 Ioana Marinescu 在《數位主義者文集》中指出，現有失業保險建立在「失業是暫時的」假設上。如果 AI 讓這個假設失效，社會需要兩層安全網：一層保護過渡期勞工，一層保障所有公民的基本收入。這是本系列裡最務實的政策設計。
本文為 AINEXT「數位主義者文集」導讀系列 #V2-7。原文為 Ioana Marinescu 發表於 The Digitalist Papers Volume 2 的〈Resilient by Design: Dual Safety Nets for Workers in the AI Economy〉。
這個系列讀到現在，我們聽了不少關於 AI 如何改變工作的論述。Balwit 從 Anthropic 的辦公室觀察到認知工作正在被取代，建議年輕人從現在開始準備心態和技能的轉型。奧特用 MIT 的數據拆解了「取代」的真實機制，發現效果比想像中更細緻。Cochrane 說放輕鬆，歷史上技術革命從沒造成永久性的大規模失業。但有一個問題，前面這些人都沒有正面回答：如果真的有大量人失業了，然後呢？誰來接住他們？用什麼機制？錢從哪裡來？
Ioana Marinescu 是賓夕法尼亞大學經濟學副教授，研究勞動市場的安全網機制超過十五年。她在《數位主義者文集》第二卷發表的這篇文章，是整個系列裡最「政策工程」取向的作品。她不爭論 AI 會不會取代工作，她處理的是更務實的問題：不管最終結果如何，現有的社會保險體系能不能承受住衝擊？她的回答很直接：不能。現有的失業保險制度建立在一個核心假設上，那就是失業是暫時的，每個人終究會再找到工作。如果 AI 讓這個假設不再成立，整個制度的地基就鬆了。所以她提出了雙層設計：第一層針對正在轉換跑道的勞動者，第二層針對可能永久離開勞動市場的人。
拿手術刀解剖安全網的人
Marinescu 不是那種在象牙塔裡畫政策藍圖的理論家。她的研究方法更接近外科醫生：拿著數據的手術刀，一刀一刀解剖勞動市場的具體機制怎麼運作、在哪裡失靈。她在巴黎高等社會科學院和倫敦政經學院各拿了一個博士學位，目前在賓大社會政策與實踐學院擁有終身職，同時在經濟系和華頓商學院有聯合任命。她是《經濟學季刊》的副編輯，也是美國國家經濟研究局（NBER）的研究員。學術資歷夠亮眼，但真正讓她在這個議題上有發言權的，是她研究的方向：勞動市場裡的制度設計怎麼保護勞工，又在哪裡讓勞工吃了虧。
她最有影響力的研究之一，是揭露美國勞動市場的集中度問題。她和合作者追蹤全美線上徵才平台的數據，發現以司法部和聯邦貿易委員會的標準衡量，美國的勞動市場是「高度集中」的，而這種集中與薪資被壓低 5% 到 17% 直接相關。另一項與法學家 Eric Posner 合寫的研究〈Why Has Antitrust Law Failed Workers?〉拿了美國反壟斷法領域的年度大獎。這些研究的共同主題是：制度的設計細節決定了勞工能不能得到保護，而魔鬼就藏在那些細節裡。
2022 到 2024 年間，她直接進入體制內部，擔任司法部反壟斷司的首席經濟學家，參與了 2023 年版《合併指南》的修訂。那是美國反壟斷史上第一次把「對勞工的影響」正式寫入企業合併的審查標準。從學術研究到聯邦政策的這段經歷，讓她看安全網的角度跟純學術研究者不同：她知道理想的設計長什麼樣，也知道現實的制度裡哪些地方會卡住。2025 年，她加入了 Anthropic 的經濟顧問委員會，同年底在布魯金斯學會發表了一篇關於「AI 智慧飽和」的研究，核心發現是 AI 自動化對薪資的影響不是線性的，一開始會推升薪資，但當大約 37% 的智識任務被自動化之後，薪資就會開始下滑。這不是一個對 AI 抱著天真樂觀態度的研究者。
兩層，不是一層
Marinescu 的設計建立在一個對現狀的診斷上：美國的安全網有結構性的缺陷，這些缺陷在 AI 衝擊下會被急劇放大。根據 2025 年的數據，美國只有大約 28% 的失業者實際領到了失業給付，比 1950 年代的 55% 低了將近一半。佛羅里達州的覆蓋率低到只有 8%。零工經濟工作者被歸類為獨立承攬人，不符合請領資格，而這個群體已經膨脹到超過 7,000 萬人，占全美勞動力的 36%。更深層的問題是，美國的社會保障高度綁定在僱傭關係上：健康保險、退休金、帶薪假全都掛在工作上，1.55 億人的醫療保險由雇主提供，失去工作就等於失去整套社會保護。再加上聯邦政府的再就業培訓計畫成效極差（一項全國性隨機實驗發現，培訓在 30 個月內沒有帶來任何正面的就業改善），這張安全網不是需要修補，而是需要重新設計。
她的第一層叫做「AI 調整保險」（AI Adjustment Insurance），專門針對因 AI 失去工作的勞動者。它有三個組件。最直接的是延長失業給付的期限，讓勞工有更充裕的時間找到合適的新工作。設計上最有巧思的是薪資保險，補貼新舊工作之間大約 70% 的薪資落差，為期約兩年。它的邏輯不是叫你等到找到一樣好的工作才回去上班，而是鼓勵你先回到勞動市場，同時用保險緩衝薪資下降的衝擊。第三是強化職業培訓，提高找到接近原薪水平工作的機率。整套設計的理論依據來自美國行之有年的「貿易調整援助」（TAA）計畫。研究顯示 TAA 提升了受惠勞工的薪資，其中薪資保險的效益遠大於成本。Marinescu 的推理是：社會認為因貿易政策而失業的人值得特別補償，那麼因政府鼓勵 AI 部署而失業的人，邏輯上同樣值得。
但第一層有一個根本限制：它假設勞工最終會找到新工作。Marinescu 在文中明確區分了三種情境：好的情境是 AI 創造足夠多的新就業，過渡期短，第一層就夠用；壞的情境是大規模永久性失業，整個保險邏輯都要重寫；中間情境是大量失業但最終恢復，兩層都需要。她的設計必須同時覆蓋這三種可能。如果 AI 造成的不是過渡性失業，而是就業的長期甚至永久萎縮呢？這就需要第二層了。
第二層叫做「數位紅利」（Digital Dividend），設計邏輯跟第一層完全不同：不綁定就業狀態，不要求你曾經有過工作，不要求你正在找工作。它是全民性的。資金來源是對數位經濟部門課徵比例稅，稅收注入一個類似主權基金的「數位基金」，投資收益以紅利形式發放給所有公民。關鍵的設計巧思在於彈性。稅率和紅利金額都是浮動的：如果 AI 造成的失業不嚴重，稅率很低，紅利也微乎其微，幾乎感覺不到它的存在。如果失業大規模惡化，稅率上升，紅利增加。在最極端的情境下，它可以演變成完整的全民基本收入（UBI）。Marinescu 用「漸進主義」來描述這套設計：先建好架構和調節機制，再根據實際情況調整力道。這比一開始就要求立法通過全面 UBI 務實得多，因為你不需要在 AI 影響尚不明朗的時候就賭上龐大的政治資本。
給人現金他們不就不工作了嗎？這大概是反對 UBI 最常見的質疑。Marinescu 引用了她自己和其他研究者的實驗證據。阿拉斯加永久基金每年向全體州民發放紅利（近年約 1,600 美元），她的研究發現它對整體就業沒有統計上顯著的負面影響，兼職工作反而增加了 17%。2024 年公布的 OpenResearch 大規模實驗（Sam Altman 出資，每月發 1,000 美元給低收入者，為期三年）結果更細緻：受試者每週工作時間減少了 1.3 到 1.4 小時，幅度存在但不大。有意思的是，受試者反而更重視工作的意義，追求有趣或有意義工作的意願上升了 5.5 個百分點。芬蘭 2017 到 2018 年的全國實驗發現就業效果很小，但心理健康大幅改善，自評精神健康不佳的比例從 24% 降到 16%。這些數據畫出的圖景是：無條件現金會微幅降低個人的工作時間，但幅度遠比批評者想像的小，而且在心理健康和社會信任上帶來了意料之外的正面效果。
不過 Marinescu 也坦承了現金的侷限。失業帶來的不只是收入損失，還有意義感和社會歸屬感的喪失。如果市場工作真的大規模消失，社會需要額外的機制讓人們找到新的角色和價值來源。這個問題她沒有解答，但她把它誠實地擺上了檯面。一份好的政策設計，價值不只在它回答了什麼，也在它承認自己回答不了什麼。
四場觀點碰撞
把 Marinescu 放回《數位主義者文集》的辯論場，她跟其他作者的對話關係浮現得很清楚。我們在導讀 Balwit 那篇時談過，Balwit 描述的是個人層面的應對。AI 取代你的工作，你應該培養品味、建立信任、發展主動性。她的建議很具體，但本質上是一份個人求生指南。Marinescu 處理的尺度完全不同：不是「你」怎麼辦，而是「社會」怎麼辦。一個人可以靠品味和願景在 AI 時代存活下來，但一百萬個同時失業的客服人員不行，他們需要制度性的承接機制。Balwit 假設自己「會」被取代，然後努力適應；Marinescu 設計的是「萬一大量人被取代」時的保險方案。兩個人的分析高度互補：你需要個人策略，也需要制度保險，缺任何一邊都不完整。
Cochrane 的〈Just Relax〉則是 Marinescu 最直接的對手。Cochrane 主張歷史上三百年的技術革命沒有一次造成永久性大規模失業，所以不需要新的安全網。Marinescu 的回應有兩層。第一層：即使過去沒有，也不代表未來不會。AI 作為通用技術的擴散速度可能遠快於電力化。電力需要建電廠和輸電線路，AI 只需要部署軟體，時間被大幅壓縮，大量失業可能在短得多的時間窗口內發生。第二層更尖銳：就算 Cochrane 是對的，就算 AI 最終不會造成大規模失業，現有的安全網本身就千瘡百孔。只有 28% 的失業者領得到保險，7,000 萬零工工作者幾乎完全沒有保障。這些漏洞不是 AI 造成的，但 AI 會讓它們變成致命傷。Cochrane 說不需要新安全網，卻沒有面對一個事實：舊安全網早就沒在好好運作。
在政策光譜的另一端，同一卷裡 Nicolas Berggruen 和 Nathan Gardels 提出了「全民基本資本」（Universal Basic Capital），主張不是「給現金」而是「給資本」：讓全民成為 AI 生產力的股東。跟 Marinescu 的數位紅利相比，這是一個更激進但也更有想像力的方案。Marinescu 的設計在既有的稅收再分配框架內運作，Berggruen 則要求重新定義所有權結構。哪條路更可行，取決於你對傳統財政工具的信心。如果你認為稅收再分配可以應對 AI 帶來的財富集中，Marinescu 的方案更務實，啟動門檻更低。如果你不信，Berggruen 的路線指向更根本的制度變革，但落地難度也高得多。這個系列接下來會合併導讀 Anton Korinek 與 Lee Lockwood 的財政分析以及 Betsey Stevenson 的政策樂觀主義。Marinescu 談的是支出端（安全網怎麼設計、錢怎麼花），Korinek 和 Lockwood 處理的是收入端（AI 時代的財政收入能不能撐住這些開支），兩篇放在一起讀才是完整的政策拼圖。
台灣的安全網，準備好了嗎？
Marinescu 寫的是美國的問題，但她描述的結構性缺陷，台灣有自己的版本。台灣有一個巨大的優勢：全民健保覆蓋率超過 99.9%，而且不綁定僱傭關係。不管你是上班族、自由工作者還是失業者，都有健保。美國有 1.55 億人的健康保險掛在僱主提供的方案上，失去工作就失去醫療保障，台灣不會有這個問題。全民健保是台灣最接近 Marinescu 所說「不綁就業的全民保障」的制度，也是全世界少數真正做到全民覆蓋的醫療體系。但在就業保險這一塊，台灣面對類似的結構性漏洞。台灣的就業保險只涵蓋有僱傭關係的勞工，自由接案者和平台工作者長期處於保障缺口中。2026 年 1 月通過的《外送專法》跨出了重要一步，強制平台將外送員納入勞基法保障，包括最低每趟 45 元的報酬和 6% 的勞退提撥。但這只涵蓋了食品外送這一個特定產業，其他類型的平台工作者（設計、翻譯、諮詢、線上教學）仍然在灰色地帶。
更關鍵的問題是就業保險的「非自願離職」門檻。在美國，Marinescu 設計了「AI 調整保險」來處理這種認定難題，由案件調查員判斷失業是否與 AI 部署相關。台灣沒有類似的機制。如果你的工作不是被一次性裁掉，而是被 AI 慢慢侵蝕的（工時逐漸減少、任務逐漸自動化、但公司沒有正式裁員），你很可能完全不符合就業保險的申請資格。Bloomberg 新聞台灣辦公室已經以「業務轉型」為由裁撤翻譯人員，法院判定合法。當 AI 造成的失業不是一刀切而是溫水煮青蛙，現有制度幾乎無法辨識和回應。再加上勞保基金從 2017 年起連續虧損，2024 年缺口達 665 億元，精算隱藏負債超過 14 兆元，預估 2031 年前後面臨破產。如果 AI 加速某些產業的就業萎縮，繳費人數減少、領取人數增加，這個時間點只會提前。
用 Marinescu 的雙層框架來檢視，台灣在第一層（勞動安全網）有基礎但不完整，涵蓋了正式僱傭關係的勞工，漏掉了越來越多的非典型工作者。第二層（全民安全網）幾乎不存在。國民年金涵蓋了不在其他社會保險體系內的民眾，但它提供的是老年和失能保障，不是失業保障。台灣沒有任何形式的全民基本收入討論進入主流政策議程。台灣的制度架構能處理「暫時失業，你很快會找到下一份工作」的情境，但對於「大量人可能長期甚至永久離開勞動市場」的情境，幾乎毫無準備。
一份施工藍圖的價值
Marinescu 這篇文章最有價值的地方，或許不在她提出的具體方案。AI 調整保險和數位紅利的參數在每個國家都需要重新校準，美國的版本不能直接搬到台灣。她真正的貢獻是提供了一套思考框架：安全網的設計必須同時考慮兩種情境（過渡性失業和永久性失業），而且必須有內建的調節機制，能隨著 AI 實際衝擊的嚴重程度自動升級或降級。
在《數位主義者文集》的大辯論中，Cochrane 說不需要新安全網，Balwit 說趕快準備個人求生技能，Berggruen 說重新設計所有權結構。Marinescu 做的事情沒有那麼戲劇化，卻可能是最迫切的：她攤開設計圖，指出現有結構的承重極限，然後畫出升級的工程路線。不是一個烏托邦願景，是一份施工藍圖。台灣或許不需要照搬她的設計，但她問的那個根本問題，我們遲早得回答：如果失業不再是暫時的，我們的制度準備好了嗎？
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