周怡君 ∕ 東吳大學社會學系教授

一、社會政策發展的條件與困境

只要涉及滿足人類生存基本需求的資源再分配政策，從最基本的教育政策、醫療政策、就業與勞動政策，到保障各類人口的照顧政策與經濟生活保障，幾乎都可以說是社會政策的範疇（周怡君，2019）。工業化改變了人與社會的關係、促成了大量僱用與大眾就業的勞動生活。勞動生活的風險如失業、疾病、退休，甚至是生兒育女都可能對人與家庭的經濟生活造成損害，而人群聚居勞動的都市整體的公共衛生、教育系統、就業環境等亦須持續改造；社會政策正是基於這些需求而產生的社會安排，以人以繳稅或社會保險費的財源籌措方式，將人參與市場活動所獲得的部分勞動薪資和資本獲利繳交給國家，國家對人民各項生活需求進行再分配。經濟勞動市場的薪資與利潤賺取，搭配國家再分配包括社會保險、社會救助、社會服務等等的制度結構，是傳統北歐與歐陸福利國家的基礎模型。在美語系國家代表的自由主義模式中，國家的再分配功能並不彰顯，但因此參與就業市場反而對人的基本需求保障更形重要。

社會政策的發展和運作很大程度上依賴著龐大就業人口，而許多社會政策制度包括照顧公共化、職業重建、教育訓練、公共就業等的產生，主要目的也在創造更多就業機會、阻擋不利人參與就業職場的因素。二次大戰後的社會政策與福利國家擴張與刪減，受就業市場影響深遠。二次大戰後到一九七〇年代之間，重建國家的結果使得就業機會相對容易取得，也因此被稱為福利國家的黃金時期。但之後受整體經濟危機影響，就業銳減導致了稍後的福利刪減。一九九〇開啟的

第三條路理論，以及稍後的社會投資路徑，也無一不是環繞著如何協助人們進入就業市場，這也顯示了當代社會政策的運作對全民就業的依賴。

二、AI對社會政策的影響

人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）早在1956年就被提出，近來的AI系統發展出機器學習，包括各種演算法，可以影響人的訊息來源、經濟型態、政治生活等各面向甚多，當然也影響到了社會政策。以下綜合AI截至目前的發展，提出三點AI科技對社會政策帶來的正面與負面影響。

（一）提供照顧服務新圖像

人工智慧對於社會政策中的照顧政策影響深遠，特別是在對必要的生命現象、健康資訊、居家安全狀況的監控，採用即時偵測和預防監控的人工智慧裝置。讓照顧需求者配戴感應器，偵測訊號傳送，透過偵測演算法，計算事故發生風險；可為照顧需求者在家中建立居家安全早期警示系統，可以即時偵測、傳送有意義的警告資訊，讓醫療院所或家人可以迅速採取適當的反應去處理照顧需求者的跌倒或突然的生理狀態改變等突發狀況（潘健一，2020）。此外，各式照顧機器人也為照顧服務的未來開啟更多未來的想像，例如社交型機器人可協助失智症長者進行認知訓練、改善其生活品質（羅伊婷、徐尚為、簡慧雯、宋聖芬，2018），也可能解決照顧工作勞動負荷的問題（周宇翔、王舒芸、吳明儒、林怡婷，2018）。這些人工智慧科技產品目前發展狀況仍不夠穩定，例如社交型輔助機器人僅能從事安全看視而對談功能仍偏弱、感應器的產品資料和規格缺乏統一標準、智慧學習需要更多資料量累積，而且機器照顧與照顧需求者之間還存在倫理議題。不過，AI仍然為照顧提供了未來願景。

（二）資料庫整合協助真正有需求者

此外，透過各個不同的數據資料庫包括所得稅資料庫、社會保險（健康保險、各個職業保險、國民年金等）資料庫、汽機車登記、中低收入戶等資料庫之間的資料整合串連，可以直接篩選出真正需要經濟給付的需求者、簡化傳統現金給付申請過程中（林忠正，2020），要求國民親至公所、填寫表格、提供資料證明自己的需要，再由政府檢查申請這是否合格的不便及繁複；亦可避免假造資料申請給付的狀況，除經濟安全給付之外，包括醫療健康資訊也可整合，有助於跨境或遠距醫療的提供（楊瓊瓔、陳慈純、徐尚為、李卓倫，2019）。

（三）造成就業機會大幅減少

人工智慧新技術的清單每天都在增加，機器人、演算法、機器對機器的溝通、3D列印和自動駕駛汽車等等，他們可幫助人們完成各種不同的任務。未來人工智慧結合自動化和機器人科技持續大量生產和應用，將使得就業位置快速減少、全職就業時間縮短。傳統社會政策中，人依靠就業取得醫療、年金、照顧等給付的特徵將受到嚴重挑戰。由於人工智慧的演算法能提供金融、運輸、航空和電信等行業重要決策的諮詢策略(West, 2015)，就業機會的減少不僅在發生藍領工作，也對白領工作造成影響。

三、社會政策該如何回應AI的發展？

（一）計算未來可能消失與興起的職業

人工智慧發展或許不可能一系之間改變整個就業市場狀況，但是，相關部門必須開始研究，以目前AI發展的速度與狀態，在未來二十年內，有哪些職業會急速消失、有哪些職業則需人才投入。協助前者領域的失業者做好預先職業訓練以便轉業或經濟安全的準備，後者則需要在教育體系的學習歷程進行改革，啟動科技、工程和數學等在AI時代就業肯定會使用到的相關知能、減少未來已不被需要的職業能力學科。

（二）支持弱勢群體適應AI時代

AI時代將使某些群體比其他人更具風險，年齡、性別、收入、族群、障礙等人口群體，對使用AI科技的能力可能有所差異，在AI時代會面臨艱難程度不一的情況。社會政策必須能夠對這些群體在職業前與職業歷程當中，提供這些群體繼續教育機會、職前訓練課程，以便因應新經濟型態所需的AI知能學習資源。

（三）研議基本所得收入的可能性

傳統福利國家要求人要就業才能取得基本社會給付，但社會由於自動化和機器人技術而需要的勞工減少，有些人甚至可能因此永遠無法進入或重返勞動市場，則福利國家建立在就業、繳稅、繳社會保險費來取的醫療、教育、照顧等社會服務和年金、社會救助的社會契約就必須被改變。因此研擬規劃「無條件基本所得」（Unconditional Basic Income）以提供部分基本收入，或鼓勵部分工時或無業者參與志願服務來與勞動進行折抵，以便可以繼續取得基本醫療、照顧的給付，可能是未來社會政策因應AI社會就業機會流失的重要方法之一。

參考文獻

Darrell, M. W.(2015). What happens if robots take the jobs? The impact of emerging technologies on employment and public policy. Centre for Technology Innovation at Brookings, 1-22.

周宇翔、王舒芸、吳明儒、林怡婷（2018）。照顧機器人倫理議題探討：以長照服務為例。長期照護雜誌，22(2)，195-210。doi:10.6317/LTC.201810_22(2).0007

周怡君（2019）。社會政策與社會立法新論。台北：洪葉。

林忠正（2020）。官僚作業捅出「一萬元之亂」。檢自：https://forum.ettoday.net/news/1711269?fbclid=IwAR3irf0ru5QXfiYHRPWEm35d_i0cYkfPLVEx3eGvnTMfnVMWPhlBs8P8PZk

楊瓊瓔、陳慈純、徐尚為、李卓倫（2019）。健康資訊功能整合的國際趨勢。台灣公共衛生雜誌，38(4)，342-354。

潘健一（2020）。居家社區照護早期警示系統之發展。護理雜誌，67(1)，25-32。doi:10.6224/JN.202002_67(1).05

羅伊婷、徐尚為、簡慧雯、宋聖芬（2018）。失智症患者運用人工智慧輔助設備進行認知訓練之成效探討：文獻回顧與未來展望。臺灣老人保健學刊，14(1&2)，53-66。