2018年，當佔領華爾街運動的英雄大衛‧格雷伯（David Graeber）在書裡批判「白領階級充斥狗屁工作（bullshit jobs）」時，左派知識份子都很興奮，因為格雷伯說的確實很有道理，資本主義創造了大量毫無意義的工作來控制社會架構。
根據格雷伯的邏輯，高級主管的專職行政助理？不需要，這個職務存在的唯一理由就是讓主管覺得自己超重要。企業律師或公關專家？沒有為社會創造實際價值，不過只是幫貪婪的人進行零和遊戲。同理，許多金融分析員或理專，也只不過是把既有的餅重新切片，讓有錢人變得更有錢。
更有甚者，無意義且重複的行政庶務、修也修不完的IT bug、為了管理而管理的冗贅中間管理層，全是狗屁工作。
格雷伯相信，雖然狗屁工作有些確實可以提供不錯的報酬和充足的空閒時間，但工作本身太沒意義，損害了從業者的人性。他引用的許多調查也顯示，有極多上班族認為自己的工作「毫無意義」，格雷伯認為這現象已經造成「深刻的心理創傷」，因此狗屁工作必須消滅。
在最理想狀態中，消滅這些狗屁工作後，人們可以去做「真正有創造性、有意義」的事情。但問題來了——如果是AI來消滅這些工作呢？
突然間，原本是格雷伯信徒的同一批人──好吧，我承認我也是其中一個──就開始擔心了起來：
「這些人的生計怎麼辦？」
「他們會失去工作的尊嚴！」
「社會失業率會飆升！」
等等，你們剛剛不是才同意這些工作本來就沒意義嗎？
當人類連狗屁工作都沒得做
讓我們思考一下AI的優勢：不會感到煩、行政超細心、金融會計能力超好、很會寫程式、做起危機管理策略分析更是有模有樣，而且還比真人便宜，最重要的是，它們目前不受勞基法保護──那為什麼要用又貴又麻煩的人類來做這些狗屁工作？
這引發了一個弔詭，「如果人類連狗屁工作都沒得做怎麼辦？」格雷伯會怎麼說？
格雷伯2020年過世，未能親眼看見大型語言模型問世。但格雷伯的書中一再強調，工會和全民基本收入或許可以作為解決方案。格雷伯的重點本來就不是告訴大家，「原來你們的工作這麼沒意義」，而是邀請大家思考一種「更像人的生活」，打造一個更合理的社會機制。
AI的出現，讓工作的「狗屁性」（bullshitness）變得更加明顯。原本很容易找到工作的「初階程式工程師」不再有保障，因為大型語言模型（LLMs）的程式能力足以輕易應付入門級、重複性的編碼工作。2025年的 Indeed/FRED 數據顯示，軟體開發職位列表較 2022 年高峰下降約 70%。其中，入門級職位發布量在 2022 年至 2024 年間下降了 60%。
接著，初階會計師與金融分析師也逐漸不再那麼需要，在人類一般感到棘手或沈悶的資料輸入、發票分類、初步審計等規則驅動的任務上，AI表現優異。2025年，Anthropic公司宣布，旗下的 Claude 即將帶著工具包昂首進軍華爾街，它可以⾃⼰讀財報、幫忙算公司價值、寫投資報告，還能直接在 Excel 裡做出完整的財務表。此外，也能連到 Bloomberg、Morningstar 等⾦融資料庫，把最新的數據整合起來。
我們很容易想像，在其他領域，譬如基礎平面及影像設計、基礎社群文案寫作、基礎法律服務、基礎數據分析，都不再像過去那樣需要眾多人類參與。取而代之的，將是少數優秀人力負責管理AI產出──用我自己的話來說，就是人力資源管理（human resources）將進入AI資源管理（machine resources）階段。
AI真正揭露的現實：人類能力不均等、資源分配不公正
上面用「優秀人力」而非「資深人力」，其實來自於一個難以承認的事實：雖然工作上過於欠缺經驗經常會是問題，但光是經驗本身不會帶來優秀。而我認為，在可見的AI時代，不夠優秀的人力將被徹底暴露出來，這才是AI真正帶來的就業問題──
它並非無差別的取代人類，它只是誠實的放大了優秀人類的優秀，以及揭開了無能人類的無能。工作能力的殘忍分布曲線，過去在人類世界的層層掩蓋之下，被粉飾成一兩句虛假口號：「有志者事竟成」、「付出會有收穫」，但事實從不是如此。
在過去的社會中，人們相信的可能是以下公式：
即便這個公式或許「從來都沒有準確過」，但也沒有什麼機會去驗證。
現在AI進入了這個公式框架中，把「知識量」跟「時間」這兩個變項都打爛，人們不得不回去思考，當重複、基礎、無意義的工作不再需要人類來做，什麼才是不可取代的價值？我們可能會直覺地從工業革命的歷史來借鏡。
AI是另一個動力織布機，還是中產階級擺脫狗屁工作的新機會？
麻省理工學院經濟學家 Daron Acemoglu 與 Simon Johnson提出一個疑問：「AI 會像當年的動力織布機一樣摧毀整個勞動階層，還是能創造新的中產職業與尊嚴？」為了回答這個問題，Acemoglu 與 Johnson引用 David Ricardo 對紡織機器的看法轉變當例子。
18 世紀末，英國經濟學家兼政治人物 David Ricardo 原本樂觀的認為機械紡紗會提高生產力、最終讓勞工與全體人民都受益。Ricardo 一生見證紡織機器的興起，他在1817 年發表的《政治經濟學及賦稅原理》第一版中，完全沒有提到機械可能對工人造成的負面影響。甚至在 1819 年在下議院發表演說時，仍宣稱「機器不會減少對勞動的需求」。
然而，Ricardo 並沒有猜中動力織布機帶來的改變。當時，一台動力織機就能織出相當於 10 到 20 位家庭手工織工的產量，而且這些機器體積龐大，只能安置在工廠建築裡，家庭手工不再可行，而工廠職缺卻寥寥無幾。
對於在家織布的工人來說，這是一場災難。1814 年起五年間，英格蘭蘭開夏郡兩個城鎮的手工織工家庭收入減半。英格蘭棉紡產業的手工織工1806 年原本平均一週能賺 240 便士，但到了 Ricardo 發表國會演說不久後的1820 年，周工資已降到不到 100 便士。
奇怪的是，那些「有幸」在工廠操作強力織機的工人，也沒有多好過。他們在 1806 到 1835 年之間幾乎沒看到實質工資成長。財富不平等擴大，尤其在受創最深的英格蘭工業北部，引發了社會動盪。1819 年 8 月，約 6 萬人走上曼徹斯特街頭要求政治改革，這場集會最後被血腥鎮壓，史稱「彼得露事件」（Peterloo Massacre）。
親眼見證棉紡產業動力織機的後果之後，Ricardo徹底改變了想法。在 1821 年出版的《政治經濟學及賦稅原理》第三版裡，他加了一整章來討論機器的影響，他細膩的論述了對機器的看法，推翻了年輕時的自己，承認若沒有制度的積極轉變，機器本身無法讓人類生活變好：
「同樣一個原因，既可能增加國家的淨收入，同時也可能讓人口變得多餘，並惡化勞動者的處境。」
從E化開始的不歸路：荷馬辛普森世界的消失
但人類的工作不再有尊嚴，甚至不能養家，這並非AI帶來的問題，而是早從1980年代就開始，E化與全球化全都加速了貧富落差。1980年代以降，世界籠罩於新自由主義的全球化開放市場，而企業與政府念茲在茲於推動「E化」，就結局而言，帶來的是全球性的中產階級消失。
《辛普森家族》33季第22集具體且悲傷的描述了這個現象──爸爸荷馬為了感化調皮的兒子霸子，帶他去體驗自己在核電廠的核安檢查人員生活。討厭念書的霸子非常喜歡這份工作，而且認為能夠靠這份工作養活全家「很酷」。然而當霸子立志日後也要成為技術工人之時，卻被其他大人告知：「你永遠不可能獲得這份工作。」
霸子疑問為什麼，自己究竟哪裡不夠好時，對方回答：
以政治諷刺聞名的《辛普森家族》開播於1989年12月，當時設定荷馬為普通的核電廠工人、美枝是家庭主婦，他們雖然不算富裕，但擁有郊區的房子、車子跟門前綠地。三十年後的2020年，《大西洋》雜誌發表了一篇引起廣大迴響的文章，題為「荷馬‧辛普森的生活已經遙不可及」，藍領乃至低階中產階級的工作若不是消失殆盡，就是難以支應生活。
兩年後，《辛普森家族》製作團隊自己致敬了這篇文章，2022年播映的33季第22集是該季收尾集，總結節目組認為最重大的社會時事。這集的正式名稱是「貧民窟搖滾」（Poorhouse Rock），霸子的覺青妹妹花枝則告訴他，由於教育標準不斷提高、學生貸款負擔越愈來愈越沈重，因此霸子永遠不可能接替荷馬的職位。霸子先是說要去當網紅或者玩加密貨幣，但最後還是不得不承認：「我沒有未來。」
問題不在機器，問題在人
就像工業革命早期的動力織機一樣，1980年代以後的一切技術，也並沒有讓一般勞工廣泛受惠。AI並不是特例。
按照 Johnson 的看法，AI做的其實是跟過去所有技術一樣：「幫助最有技能、受教育程度最高的那一群人。」但說穿了，哪些人最有技能、教育程度高，某程度上來說也靠運氣──「父母轉蛋」決定了你的起跑點，無論是「軟體」的才能，或者「硬體」的遺產。
自 1980 年代起，所謂「中階技能」工作者，例如沒有念四年制大學的人，實質薪資停滯甚至下滑。麻省理工學院勞動經濟學家 David Autor 在《Noēma》雜誌寫道，科技革命「自動化消滅了一大片中階技能工作階層，包括行政支援、文書與藍領製造職缺。」
就像當年的紡紗工與織工一樣，這些人的生計就這樣融化掉了。結果是中產階級被掏空，很多人被迫轉向技能要求更低、薪資更差的工作。
根據專注美國財政健康的非營利機構 Peter G. Peterson 基金會資料，在過去四十年，即便調整通膨後，美國家庭平均收入約成長 95%，但不同收入階層之間的差距極大：收入最高的前 20%，從 1981 到 2021 年成長了 165%；收入最低的 20%，卻只成長 38%。也就是說，最富裕的一群人，在收入成長上是最窮那群人的四倍以上。
但是，Autor 卻不認為 AI 註定會讓人類繼續惡化，反而提出：「如果運用得當，AI 可以幫助恢復被自動化與全球化掏空的『中階技能、中產階級』勞動市場核心。」
在Autor、Johnson與Acemoglu的想像中，原本的藍領乃至下層中產階級，可以在AI的輔助下，帶有自尊且順利的完成工作。Johnson舉出的例證是美國「護理師執業」（nurse practitioners）的興起：「30 年前，幾乎沒什麼護理師執業的角色，現在每個小兒科診所幾乎都有。家長也非常感謝這些專業人員帶來的建議與便利，他們技能充足，但沒有醫師學位。他們之所以能做到，靠的是被賦權的專業授權。」
身體×AI：藍領工作的再興？
若應用到技術與體力的藍領工作，我們也能想像技術人員受到AI幫助。
譬如，戴上AR眼鏡的技師，可以看到即時疊加在眼前的維修指南、管線圖或診斷數據。AI的輔助讓工作更精準，大幅減少了「累到徹底吞噬靈魂」的心智負荷與錯誤導致的挫敗感。
藍領工作的核心尊嚴在於「真實地創造或修復了什麼」。當AI輔助去除疲勞和低效，讓他們能更純粹地發揮手藝和經驗判斷時，尊嚴感自然會回來。那麼剩下的問題很明顯就是──
這個問題就不再是科技問題，甚至不是經濟問題，而是政治問題。如果我們一再容許既得利益者跟富裕階級隨意踐踏工作本身的尊嚴，把自動化跟AI化的紅利收歸己有，而不願意透過賦稅跟福利政策分潤給其他人，那麼失業潮帶來的痛苦勢必變成社會動盪，全部的人都會因此付出代價。
這與19世紀時的狀況既相似又不同。相似之處，是機器加入了人類的生活，改變了生產方式。不同之處，是現在的機器本身會「思考」，它們與人類的共生方式將帶來更多的變數。
與大眾想像的相反，目前為止，事實上人們AI「真正對話」的能力落差似乎十分懸殊，很多人只會拿它們來生產一些模版廢文，對於欠缺與AI協作能力的人，顯然需要「再技能化」（reskill）。
最終，我們會發現，AI本身並沒有威脅人的生存，是拒絕重新分配AI紅利、拒絕福利與同理的那些人，威脅了整體人類的生存。AI 的問題，本質上從來不是技術問題，而是「民主社會願不願意承認自己不願分配」的問題。
從民主世界觀之，政府選擇怎麼面對挑戰，經常取決於那個社會的平均理解能力。如果社會的理解只停在「AI會取代人」，而沒有進入「AI節省的成本與創造的營收應該造福人類」，並且思考應該怎麼促進分配，那麼我們勢必會再次進入家庭織工與自動機布機的落敗困境之中，無處可逃。
作者為SAVOIR｜影樂書年代誌總編輯。對法蘭克福學派而言，大眾社會是一個負面的概念。他們相信，大眾（masse）如同字面所述，是無知、龐雜、聽不懂人話又好操控的集合體，稱不上有精神生活，就算有也是被事先決定的。大眾社會帶來了流行文化，大眾媒體如果顯得低俗又墮落，是基於服務大眾社會的目的，或者他們本身也就只是「烏合之眾」，不是真正意義上的專業人士。然而，在這些不登大雅之堂的流行樂、體育狂熱、偶像崇拜、實況主、網路迷因之中，我們卻還是能找到世界運轉的規則，並洞見人性企求超越的微弱燭火──為了這個原因，我研究大眾文化，我寫作。
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