透過「Iceberg Index（冰山指數）」評估人工智慧對勞動市場的實際影響。(圖/示意圖)
麻省理工學院（MIT）與橡樹嶺國家實驗室近期發布最新研究，透過「Iceberg Index（冰山指數）」評估人工智慧對勞動市場的實際影響。研究顯示，AI 目前已具備取代美國勞動力 11.7% 的能力，對應薪資曝險高達 1.2 兆美元，範圍遠超過一般認知的科技業工程師，反而大量集中於白領行政與後勤支援職務。
冰山指數以 O*NET 的 923 種職務與逾 3.2 萬項技能為基礎，將其對應到超過 1.3 萬個企業級 AI 工具，進而建立出「可自動化」的技能矩陣。研究指出，這並非預測多少人會立即失業，而是估算目前 AI 能觸及的「薪資池」有多大，可作為政策制定與訓練資源分配的重要依據。
研究團隊將勞動市場比喻為「冰山」。被媒體聚焦的工程師與資訊相關職務僅占上層曝險 2.2%（約 2,110 億美元），真正的風險則藏在「冰山之下」——包括人力資源、物流、財務、辦公室行政等常規性白領工作，其薪資曝險金額是冰山表面的 5 倍。這些工作涉及大量文件處理、流程管理、資料彙整等例行任務，極易被 AI 部分自動化，未來工作內容勢必重新分配。
為檢驗模型的可靠度，研究從「職涯流動」與「州別技術採用」兩方向進行回測。結果顯示，相似技能的職務間有 85% 的確更常互相轉職，證明技能基礎模型貼近真實就業市場；而冰山指數與各州 AI 實際使用數據的分組吻合度達 69%，尤其在技術領先與落後區更為一致。
研究指出，傳統經濟指標難以捕捉這波白領層級的自動化變化，各州政府應將政策資源投入在行政、財務、醫療後勤等高曝險領域，加速流程再造與 AI 工具導入，讓人力從填表、對帳等重複性工作，轉向判斷、監督與跨部門協作。研究團隊也建議，在投入大規模就業補助前，各州應先以「情境沙盒」測試不同 AI 導入速度與方案，避免資源錯置。
整體而言，AI 並不會直接消滅大多數工作，但它將深刻重塑白領職務內容。研究呼籲，面對迅速來臨的自動化浪潮，美國亟需重新設計技能培訓模式，從傳統的手作技能，轉向「AI＋人」的協作與管理能力，才能避免下一波白領勞動衝擊。
