นักเศรษฐศาสตร์ AI ชั้นนำ ผู้ค้นพบผลกระทบ ‘อย่างมีนัยสำคัญและไม่สมส่วน’ ต่องานระดับเริ่มต้น ชี้พบความเชื่อมโยงระหว่างหุ่นยนต์และมาตรการขึ้นค่าแรงขั้นต่ำ

(SeaPRwire) –   เอริค บรินจอล์ฟสัน ได้ใช้เวลาหลายปีที่ผ่านมาในการสร้างภาพเชิงประจักษ์ที่ละเอียดที่สุดภาพหนึ่งว่าด้วยการที่เทคโนโลยีกำลังปรับเปลี่ยนโครงสร้างแรงงานอเมริกัน—และภาพดังกล่าวยังคงมืดมนลงเรื่อยๆ สำหรับแรงงานที่อยู่ล่างสุดของบันไดองค์กร

เมื่อเดือนสิงหาคมปีที่แล้ว นักเศรษฐศาสตร์จากสแตนฟอร์ด ผู้ซึ่งเป็นผู้นำทางความคิดด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาเป็นเวลาหลายปี กลายเป็นข่าวเมื่อเขาและทีมของเขาเผยแพร่งานวิจัยที่เปิดเผยว่าการปฏิวัติ AI นั้นได้ส่ง “ผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญและไม่เป็นสัดส่วนต่อแรงงานระดับเริ่มต้นในตลาดแรงงานสหรัฐฯ” ไปแล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งคนหนุ่มสาวอายุ 22 ถึง 25 ปีในสาขาแรงงานคอขาว เช่น วิศวกรรมซอฟต์แวร์และบริการลูกค้า

ขณะนี้ ในงานวิจัยที่เผยแพร่ผ่าน National Bureau of Economic Research เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ที่ผ่านมา บรินจอล์ฟสันและทีมผู้ร่วมเขียนได้หันเลนส์ไปยังกลุ่มแรงงานคอน้ำเงินของอเมริกา—และพบว่าการขึ้นค่าจ้างขั้นต่ำกำลังเร่งการนำหุ่นยนต์อุตสาหกรรมมาใช้ในโรงงาน

เมื่อนำมารวมกัน เอกสารวิจัยทั้งสองชิ้นนี้ลากเส้นโครงร่างของการเปลี่ยนแปลงตลาดแรงงานที่กำลังบีบรัดแรงงานจากทั้งสองด้าน: AI รุกล้ำจากด้านบน ขณะที่ระบบอัตโนมัติเคลื่อนเข้ามาจากด้านล่าง

สัญญาณเตือนจากแรงงานคอขาว

การศึกษาปี 2025 ในเดือนสิงหาคมถูกสร้างขึ้นจากชุดข้อมูลที่มีพลังอย่างไม่ธรรมดา—บันทึกเงินเดือนความถี่สูงจากแรงงานอเมริกันหลายล้านคนที่สร้างขึ้นโดย ADP บริษัทซอฟต์แวร์เงินเดือนที่ใหญ่ที่สุดในประเทศ สิ่งที่บรินจอล์ฟสันและผู้ร่วมเขียนของเขาพบนั้นน่าตกใจ: นับตั้งแต่การนำเครื่องมือสร้างสรรค์ปัญญาประดิษฐ์ (Generative AI) มาใช้อย่างแพร่หลายเริ่มต้นในปลายปี 2022 การจ้างงานสำหรับแรงงานที่เพิ่งเริ่มต้นอาชีพในอาชีพที่ได้รับผลกระทบจาก AI มากที่สุดลดลง 13% ในเชิงเปรียบเทียบ แม้หลังจากควบคุมการหยุดชะงักในระดับบริษัทในภาพรวมแล้ว ในขณะเดียวกัน แรงงานที่มีอายุมากและมีประสบการณ์มากขึ้นในสาขาเดียวกันกลับเห็นการจ้างงานของพวกเขาคงที่หรือเติบโต

การศึกษาใหม่ ซึ่งร่วมเขียนกับ J. Frank Li จาก University of British Columbia, Javier Miranda จาก Germany’s Halle Institute for Economic Research, Robert Seamans จาก NYU’s Stern School of Business และ Andrew J. Wang จาก Stanford ได้เปลี่ยนโฟกัสจากอัลกอริทึมไปสู่สายการผลิต โดยใช้ข้อมูลระดับจุลภาคที่เป็นความลับของ U.S. Census Bureau ที่เชื่อมโยงกับบันทึกการนำเข้า ศุลกากร ทีมวิจัยได้ติดตามการนำหุ่นยนต์อุตสาหกรรมมาใช้ในบรรดาบริษัทผลิตในสหรัฐฯ ที่มีหน่วยงานเดียวประมาณ 240,000 แห่ง ตั้งแต่ปี 1992 ถึง 2021—โดยระบุผู้ที่นำหุ่นยนต์มาใช้จากช่วงเวลาที่พวกเขาเริ่มนำเข้าเครื่องจักรจากซัพพลายเออร์ต่างประเทศในญี่ปุ่น เยอรมนี และสวิตเซอร์แลนด์

ข้อค้นพบหลักมีความแม่นยำและสม่ำเสมอ: การเพิ่มขึ้นของค่าจ้างขั้นต่ำ 10% มีความสัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นประมาณ 8% ในความน่าจะเป็นที่บริษัทผลิตจะนำหุ่นยนต์อุตสาหกรรมมาใช้ เทียบกับอัตราการนำเข้าใช้โดยเฉลี่ยในกลุ่มตัวอย่าง

“บริษัทที่อยู่ภายใต้ค่าจ้างขั้นต่ำที่สูงขึ้นมีแนวโน้มที่จะนำหุ่นยนต์มาใช้มากขึ้น” ผู้เขียนเขียน “แม้หลังจากควบคุมลักษณะทางเศรษฐกิจของบริษัทและท้องถิ่นที่สังเกตได้แล้ว”

ตรรกะสะท้อนเรื่องราวของแรงงานคอขาว แม้กลไกจะแตกต่าง โดยผู้เขียนให้เหตุผลว่าผลกระทบเหล่านี้ “มีความหมายทางเศรษฐกิจ” เช่นเดียวกับที่ AI กลายเป็นที่น่าสนใจทางเศรษฐกิจเมื่อมันสามารถแทนที่งานที่เป็นมาตรฐานของวิศวกรซอฟต์แวร์ระดับจูเนียร์หรือตัวแทนบริการลูกค้า หุ่นยนต์อุตสาหกรรมก็กลายเป็นที่น่าสนใจมากขึ้นเมื่อต้นทุนของมนุษย์ที่ทำงานประกอบหรือเชื่อมแบบซ้ำๆ เพิ่มขึ้น ในทั้งสองกรณี ราคาแรงงานที่เพิ่มขึ้นที่ปลายด้านล่างของสเปกตรัมทักษะทำให้การคำนวณเอียงไปทางเครื่องจักร

“ในขณะที่หุ่นยนต์อาจเพิ่มผลผลิต” บรินจอล์ฟสันและผู้เขียนของเขาเขียน “พวกมันอาจเปลี่ยนแปลงโครงสร้างการจ้างงานด้วย โดยเฉพาะในภาคส่วนค่าจ้างต่ำตามที่พบโดยทั่วไปในภาคการผลิต”

การทดสอบที่เข้มงวด

หลักฐานที่น่าสนใจที่สุดของการศึกษาภาคการผลิตมาจากการทดลองกึ่งทดลองทางภูมิศาสตร์ แทนที่จะเพียงแค่เปรียบเทียบบริษัทในรัฐที่มีค่าจ้างสูงกับบริษัทในรัฐที่มีค่าจ้างต่ำ—ซึ่งเป็นแนวทางที่เสี่ยงต่อการโต้แย้งว่ารัฐเหล่านั้นแตกต่างกันในหลายๆ ด้าน—นักวิจัยมุ่งเน้นไปที่บริษัทที่ตั้งอยู่ในเขตที่อยู่ตรงบริเวณชายแดนรัฐโดยเฉพาะ โดยเปรียบเทียบธุรกิจที่อยู่คนละฝั่งของเส้นแบ่งเดียวกัน บริษัทเหล่านี้เผชิญกับเศรษฐกิจท้องถิ่น ตลาดแรงงาน และอุตสาหกรรมที่เกือบจะเหมือนกัน ความแตกต่างที่มีนัยสำคัญเพียงอย่างเดียวคือกฎหมายค่าจ้างขั้นต่ำของรัฐใดที่ใช้กับพวกเขา

ภายใต้การทดสอบแบบคู่ชายแดนที่เข้มงวดนี้ การเพิ่มขึ้นของค่าจ้างขั้นต่ำ 10% ยังคงสัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้น 8.4% ในการนำหุ่นยนต์มาใช้—ตัวเลขที่คงที่ในการวิเคราะห์ถดถอยหลายรูปแบบและสอดคล้องอย่างใกล้ชิดกับการวิเคราะห์ภาพรวมในระดับรัฐที่ทีมดำเนินการ ผลกระทบนี้มีความทนทานต่อการควบคุมสำหรับขนาดบริษัท อายุ อุตสาหกรรม และว่ามีกฎหมายสิทธิในการทำงาน (right-to-work laws) ในรัฐนั้นหรือไม่

รูปแบบที่ข้ามพรมแดน

ข้อค้นพบนี้ไม่ใช่เรื่องเฉพาะในสหรัฐอเมริกา การศึกษาในตุรกีพบว่าการขึ้นค่าจ้างขั้นต่ำอย่างรวดเร็ว 33.5% ในปี 2016 ผลักดันให้บริษัทขนาดกลางและขนาดใหญ่เพิ่มการใช้หุ่นยนต์ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีแรงงานคอน้ำเงินที่ทำงานแบบซ้ำๆ เป็นจำนวนมาก

การศึกษาในจีนพบพลวัตที่คล้ายกันระหว่างปี 2008 ถึง 2012 โดยการเพิ่มขึ้นของค่าจ้างขั้นต่ำ 10% เพิ่มความน่าจะเป็นในการนำหุ่นยนต์มาใช้ โดยมีผลกระทบที่แข็งแกร่งขึ้นในบริษัทที่มีผลผลิตสูงและบริษัทภาคเอกชน

นักวิจัยชาวเยอรมันที่ศึกษาการนำค่าจ้างขั้นต่ำของประเทศมาใช้ในปี 2015 พบว่าโรงงานที่มีสัดส่วนแรงงานใช้มือง่ายๆ ในงานประจำสูง มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะตอบสนองโดยการนำหุ่นยนต์มาใช้

ความตึงเครียดด้านนโยบาย

บรินจอล์ฟสันและผู้ร่วมเขียนของเขาระมัดระวังในการสรุปผล ซึ่งเหมาะสมสำหรับเอกสารงานวิจัยที่ยังไม่ผ่านการทบทวนโดยเพื่อน เอกสารด้านการผลิตไม่ได้พยายามวัดผลกระทบการจ้างงานในขั้นต่อมา—ไม่ว่าคนงานที่ถูกแทนที่โดยหุ่นยนต์จะหางานใหม่ได้หรือไม่ หรือที่ค่าแรงเท่าใด—และผู้เขียนยอมรับว่าการนำหุ่นยนต์มาใช้บางครั้งสามารถสัมพันธ์กับผลผลิตในระดับบริษัทที่สูงขึ้นและแม้แต่การเติบโตของการจ้างงาน ตามที่การวิจัยระดับบริษัทระหว่างประเทศบางส่วนพบ

แต่ในคำถามนโยบายหลัก—ว่าการขึ้นค่าจ้างขั้นต่ำผลักดันให้เกิดระบบอัตโนมัติหรือไม่—หลักฐานในตอนนี้ยากที่จะเพิกเฉย และเมื่อพิจารณาถึงการค้นพบของบรินจอล์ฟสันในเดือนสิงหาคมที่ว่า AI กำลังกัดกร่อนตลาดแรงงานคอขาวระดับเริ่มต้นไปพร้อมๆ กัน ผู้กำหนดนโยบายจึงเผชิญกับความท้าทายที่ทวีคูณ: เทคโนโลยีที่แตกต่างกันสองอย่าง กำลังรุกล้ำเข้าสู่กลุ่มแรงงานที่แตกต่างกันสองกลุ่ม ผ่านกลไกที่แตกต่างกันสองอย่าง ในเวลาเดียวกัน

“ผู้กำหนดนโยบายอาจต้องการพิจารณากลยุทธ์เสริมเพื่อลดผลกระทบจากการถูกแทนที่ที่อาจเกิดขึ้น” ผู้เขียนเขียน “เช่น โครงการฝึกอบรมใหม่หรือการสนับสนุนแบบเจาะจงสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก” ซึ่งเป็นข้อเสนอที่เมื่อพิจารณาจากการค้นพบด้าน AI ที่ขนานกัน อาจมาถึงในเวลาที่เหมาะสม

สำหรับเรื่องนี้ นักข่าวใช้ปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์ (generative AI) เป็นเครื่องมือในการวิจัย บรรณาธิการได้ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลก่อนเผยแพร่