人工智能揭示現代工作的威權本質：是時候重新思考教育了

人工智能（AI）的快速發展正在深刻改變勞動市場，也暴露出現代工作場所中根深蒂固的威權本質。教育體系長期以來以就業為核心目標，如今這一邏輯正面臨前所未有的挑戰。

諾姆·喬姆斯基曾指出，大多數人一生的大部分時間都生活在極權系統中，這個系統就是“擁有一份工作”。在多數工作場所，個人對工資、工時、監控等基本條件幾乎沒有民主的控制權。儘管理論上可以自由離職，但往往只是換一個地方接受同樣的從屬地位。工會和勞動保護雖然通過長期鬥爭緩解了部分問題，但自上而下的權力結構依然穩固。

幾十年來，全球主流教育政策基於人力資本理論：積累學歷、掌握技能、不斷適應經濟需求，就能獲得職業安全。然而，這一承諾正在落空。富裕經濟體中大學入學率創歷史新高，但高等教育帶來的勞動市場優勢卻在減弱。美國22-27歲年輕人的失業率達5.3%，超過半數畢業生從事不需要學位的工作。英國只有60.4%的21-30歲畢業生從事高技能職業，在倫敦以外，42%的大學畢業生工作與學位不匹配，而1993年這一比例僅為31%。

AI正在徹底打破這一教育契約。科技行業曾鼓勵年輕人追求技術職業，如今卻大規模裁員。Meta裁減數千人並將資源轉向AI自動化，亞馬遜在削減數萬企業崗位的同時擴大AI應用。2026年斯坦福AI指數報告顯示，入門級招聘大幅減少，年輕工作者難以獲得經驗積累。與以往技術變革不同，AI不僅補充人類勞動，更直接替代人力，波及範圍遠超常規或低技能任務，侵蝕了教育本應為之準備的職業路徑。然而，許多政策回應仍假設核心挑戰是讓更多人適應勞動市場。

英國的兩份近期報告揭示了問題的嚴重性。技能委員會指出，近100萬年輕人處於失學失業狀態，心理健康問題加劇，青年服務崩潰。艾倫·米爾本的政府報告將經濟不活躍增長歸因於“心理疾病、焦慮、抑鬱和神經多樣性激增”。但兩者的解決方案仍聚焦於就業能力、技能培訓、學徒制，彷彿只需更高效地將人們整合進已普遍不穩定的經濟模型。

事實上，這種不安全感長期以來服務於既得利益者。前美聯儲主席艾倫·格林斯潘在1990年代末就指出，工人的不安全感有助於抑制通脹：即使經濟繁榮，工人也因害怕失業和技術過時而不敢要求加薪。勞動史學家諾曼·韋爾近一個世紀前就論證，勞動的從屬地位不是工業化的偶然產物，而是其組織原則之一。“健康”經濟在很大程度上依賴於工人因不安全感而無法抵抗條件惡化。年輕一代的許多經歷並非偶然，而是經濟模型受益者賴以生存的部分。

這種不安全感也深植於教育體系。學生揹負鉅額債務卻無穩定保障。美國聯邦學生債務超過1.7萬億美元，英國畢業生平均債務約5.3萬英鎊，總債務達2670億英鎊。

那麼，什麼樣的教育才適合當下？高等教育本應是培養獨立判斷、批判性探究和公共參與的空間，但如今在商業AI系統快速入侵教育基礎設施而缺乏民主監督的情況下，這一傳統岌岌可危。教育越圍繞就業組織，就越難維持質疑現有系統的思維方式。

問題不再只是社會需要什麼教育，而是教育是否仍服務於民主生活，或僅僅培養人們適應喬姆斯基所謂的“私人暴政”。以永久不安全感為基礎的經濟會產生自身的教育邏輯：短期主義、順從和持續適應被描繪為不可避免的系統。

但名副其實的教育必須提供別的東西：不僅是技能，還包括識別權力集中、識別被包裝為自然的系統、抵制操縱、在快速自動化環境中獨立批判思考的能力，以及承擔塑造合乎倫理的AI和技術過程的獨特人類責任。這些判斷力之所以在政治上緊迫，正是因為它們難以自動化。也許這就是AI以異常清晰的方式揭示的：年輕一代面臨的危機從來不是技術性的，而是政治性的——一個社會花了幾十年讓人們為日益不穩定和不民主的工作做準備，卻將其標榜為進步。如今教育的任務不是訓練人們適應這些條件，而是質疑甚至拒絕它們。