2026 年 AI 時代的失業保障：社會安全網的重新設計
其次，給付水準與期限僵化。失業給付按投保薪資的 60% 發給，最長 9 個月（45 歲以上或身心障礙者最長 12 個月）。但在 AI 導致的結構性失業中，九個月往往不足以完成技能轉換，更不用說第三速的結構性排除者。給付水準也偏低，尤其在房租、物價高漲的雙北地區，六成薪資可能連基本生活都難以維持。
第三，「積極求職」的定義過時。現行制度要求失業者定期提出求職紀錄，否則可能被認定為「無正當理由拒絕就業」而喪失給付。但在 AI 時代，許多失業者並非不願工作，而是市場上根本沒有他們能勝任的職缺；或者他們正在接受為期一年的 AI 技能培訓，卻因為無法同時「積極求職」而被迫放棄培訓。這種將失業個人化的思維，忽略了技術變遷的結構性成因。
2.2 社會救助的標籤化與覆蓋不足
當社會保險失靈，最後一道防線是社會救助。但台灣的低收入戶與中低收入戶認定標準極為嚴格，2026 年全台低收入戶僅約 14 萬戶、30 萬人，占總人口不到 1.3%。許多 AI 失業者因為擁有自用住宅、或與家人同住而被排除在外；即使符合資格，補助金額也難以維持基本生活。更嚴重的是，社會救助的「標籤化」效果讓許多失業者寧可借貸度日，也不願申請補助，形成「隱性失業貧窮」的黑數。
此外，現行社會救助以「家戶所得」為單位，但 AI 時代的失業往往是個人層面的技能衝擊，而非全家同時失業。一個 30 歲的 AI 失業者可能與父母同住，家戶所得因此超過門檻，但他個人實際上已無收入。這種家戶計算方式，在個人化風險日益顯著的時代，顯得愈發不合時宜。
三、重新設計：從「失業保障」到「過渡保障」
面對 AI 時代的結構性失業，社會安全網的重新設計不應只是「提高給付、延長期限」的線性調整，而需要典範轉移。核心概念是：從保障「失業狀態」轉向保障「過渡過程」，從以「就業」為唯一出口，轉向承認「多元貢獻」與「終身學習」的價值。以下提出四個關鍵設計方向。
3.1 個人化過渡帳戶：讓每一次技能轉換都有資源後盾
第一個方向是建立「個人化過渡帳戶」（Personal Transition Account, PTA）。這個帳戶的概念是：每位公民從成年起，政府每年撥入一筆「過渡點數」或「過渡儲金」，可用於技能培訓、求職期間的生活費、創業啟動金、或照顧家庭成員的補貼。帳戶是個人化的，不與家戶所得掛鉤，也不要求「失業」才能使用。當 AI 取代了某人的工作，他可以從帳戶中提領資源，進行為期六到十八個月的技能重組，而不必先證明自己「積極求職」。
新加坡在 2024 年試行的「SkillsFuture 過渡帳戶」已初具雛形，每位 40 歲以上公民獲得一筆可終身使用的培訓儲金，並在 2025 年擴大至 30 歲以上。台灣在 2026 年也開始討論類似制度，例如將就業保險的部分保費轉入個人過渡帳戶，並允許非典型工作者以「類國民年金」方式累積。關鍵在於：這個帳戶必須是可攜式的、跨雇主的、且不因失業而中斷。它讓「過渡」成為一種常態，而非異常。
個人化過渡帳戶還有一個重要功能：它可以與 AI 工具結合，提供個人化的職涯導航。例如，當 AI 偵測到某個職業的技能需求正在快速變化，系統可以主動通知該職業從業者，並推薦對應的培訓模組。這不是監控，而是賦權——讓工作者在失業發生之前，就有資源與資訊進行主動轉型。
3.2 保障「貢獻」而非「職位」：多元活動的社會給付
第二個方向是重新定義「有貢獻的活動」。在 AI 時代，傳統就業機會可能不足以吸納所有勞動力，但社會仍有大量有價值的工作未被市場定價：照顧長者與幼兒、社區營造、環境維護、開源軟體開發、文化保存、公民科技協作。這些活動對社會福祉至關重要，卻因為不產生市場利潤而無法提供生活工資。
因此，我們需要一種「社會貢獻給付」制度：當一個人因 AI 自動化而失去傳統就業機會，但他投入符合公共利益的非市場活動時，政府提供一筆足以維持基本生活的給付。這不是「失業救濟」，而是「社會薪資」——承認這些活動的價值，並讓參與者不必在「做有意義的事」與「吃飽飯」之間二選一。
荷蘭在 2024 年啟動的「公民貢獻實驗」、芬蘭在 2025 年擴大試行的「參與所得」，都是類似概念的實驗。台灣可以從社區層級開始，例如由地方政府盤點在地的照顧需求、環境維護需求、文化保存需求，建立「社會貢獻平台」，讓 AI 失業者可以登記參與，並獲得時數證認與生活補貼。這套制度需要嚴謹的稽核機制，避免淪為變相的「坐領乾薪」，但也不能因為少數濫用案例而否定整體方向。
更重要的是，這種制度承認了一個事實：在 AI 時代，「工作」與「就業」不再等同。一個人可能沒有雇主、沒有薪資單，但他仍在為社會創造價值。社會安全網應該保障的是「有尊嚴的生活」，而不是「有雇主的就業」。
3.3 非典型工作者的強制保障：平台經濟的社會責任
第三個方向是針對平台經濟與非典型就業，建立「強制性可攜式保障」。2026 年，歐盟已通過「平台工作指令」，要求平台業者為工作者提撥社會保險費用，並確保演算法管理透明化。台灣雖然尚未立法，但可以從以下幾個層面著手：
第一，按任務計費的社會保險。平台業者應按每筆任務金額提撥一定比例（例如 15%）至工作者的個人社會保險帳戶，涵蓋失業、職災、退休與醫療。這筆費用可由平台與消費者共同分擔，例如在每筆訂單中加收 5% 的「社會保障附加費」。
第二，可攜式年資與給付。非典型工作者的社會保險年資應可跨平台、跨雇主累積，並在失業時按累積年資與近期收入計算給付。這需要建立中央的「個人社會保障帳戶」，類似勞保年資但更具彈性。
第三，演算法透明與申訴機制。當平台演算法決定降低某位工作者的任務分配時，工作者應有權知道原因並提出申訴。這不僅是勞動權益，也是失業保障的前置措施——如果工作者能及早知道自己的收入將下降，就能及早啟動過渡。
這些措施不會消滅平台經濟，但會讓平台經濟不再是一個「社會保障的化外之地」。在 AI 時代，平台與 AI 工具一樣，都是生產力的來源，但它們也必須承擔相對應的社會責任。
四、財源與治理：誰來付錢？如何避免濫用？
任何社會安全網的重新設計，都必須回答兩個現實問題：錢從哪裡來？以及如何確保資源用在真正需要的人身上？
4.1 財源：從「薪資稅」轉向「AI 紅利」與「資料稅」
傳統社會保險以薪資稅為主要財源，但在 AI 時代，薪資占 GDP 的比重持續下降，企業利潤與資本所得占比上升。2026 年，台灣的受僱人員報酬占 GDP 比重已降至 42%，低於 2000 年的 52%。如果繼續依賴薪資稅，社會安全網的財源將日益枯竭。
因此，需要開拓新的財源。第一個方向是「AI 紅利稅」或「自動化稅」：對大量使用 AI 取代人力的企業，按其節省的人力成本或 AI 產生的利潤，課徵一定比例的稅款，專款專用於失業保障與技能培訓。這不是懲罰創新，而是要求創新者分擔轉型的社會成本。韓國在 2025 年已針對大型 AI 服務提供者開徵「AI 社會影響費」，用於補助受影響的中小企業與工作者。
第二個方向是「資料稅」或「數位服務稅」。AI 模型的訓練與運作高度依賴公民的集體資料，但這些資料的價值幾乎無償地被大型科技公司擷取。對這些公司課徵資料使用費，並將收益導入社會安全網，是一種「取之於民、用之於民」的設計。歐盟在 2025 年已開始討論「資料紅利」機制，讓公民在資料被用於商業 AI 訓練時獲得補償。
第三個方向是「資本利得稅」與「財富稅」的適度調整。當 AI 讓資本報酬率持續高於經濟成長率，適度提高資本利得稅與高額財富稅，可以為社會安全網提供穩定財源，同時減緩貧富差距擴大。這不是意識形態問題，而是數學問題：如果 AI 創造的財富全部流向資本所有者，而失業者無法分享，社會將面臨消費緊縮與政治動盪。
4.2 治理：AI 輔助的精準給付與防弊
在治理層面，AI 本身可以成為社會安全網的助力。傳統的社會救助審查耗時費力，且容易產生標籤化與漏網之魚。AI 可以整合稅務、勞保、健保、戶政等資料，即時偵測個人所得與就業狀態的變化，主動通知可能符合給付資格的人，並簡化申請流程。
但這也帶來隱私與歧視的風險。因此，治理設計必須遵循三個原則：透明性（當事人有權知道 AI 如何評估其資格）、可申訴性（當事人可以要求人工審查）、以及資料最小化（只使用必要的資料，不用於其他目的）。此外，給付的發放應以「信任優先」為原則，先給付、後查核，而非先查核、後給付。這可以避免急需救助的人因為行政程序而陷入絕境。
另一個治理重點是「防弊」與「防濫用」的平衡。社會安全網的資源有限，必須避免被少數人長期佔用。但防弊機制不應犧牲真正需要者的權益。一個可行的設計是「動態調整給付」：給付金額與期限根據個人的過渡計畫、市場狀況與技能培訓進度動態調整，而非一刀切。例如，正在接受 AI 技能培訓者可以獲得較高給付，但必須定期提交學習進度；已完成培訓且市場有需求者，則逐步遞減給付，鼓勵重返職場。
此外，可以引入「社會貢獻點數」的概念：參與社區服務、照顧工作、開源協作等活動可以累積點數，用於延長給付或提高給付金額。這不僅有助於社會凝聚，也讓失業者感到自己仍在貢獻，而非被動接受救濟。
五、台灣的契機與挑戰：從 2026 到 2030 的關鍵窗口
台灣在 AI 時代的失業保障改革，既有獨特挑戰，也有獨特契機。挑戰在於：台灣以中小企業為主，企業對 AI 的採用速度快，但對勞工的轉型支持不足；非典型就業比例持續上升，但社會保險體系仍以標準僱傭為核心；人口高齡化與少子化讓勞動力短缺與失業並存，形成「有人沒工作、有工作沒人做」的荒謬景象。
契機在於：台灣的健保、勞保、國民年金已有一定基礎，數位化程度高，適合發展個人化過渡帳戶與 AI 輔助的給付系統；公民社會活躍，社區營造與社會創新能量豐沛，適合發展社會貢獻給付；政府財政相對穩健，且有半導體與 AI 產業的稅收潛力，可以為社會安全網提供新財源。
2026 年至 2030 年是關鍵窗口。如果台灣能在這幾年內啟動以下改革，將有機會建立亞洲第一個「AI 時代社會安全網」的典範：
第一，修法擴大大就業保險覆蓋範圍，將平台工作者與非典型工作者納入強制投保，並建立可攜式年資。
第二，試辦個人化過渡帳戶，從 30 歲以上公民開始，每年撥入定額過渡儲金，可用於培訓、求職、創業或照顧。
第三，建立社會貢獻給付平台，由地方政府盤點公共利益需求，讓失業者參與並獲得生活補貼。
第四，開徵 AI 紅利稅或資料稅，專款專用於社會安全網，並確保財源穩定與公平。
第五，發展 AI 輔助的給付治理系統，兼顧效率、隱私與可申訴性。
這些改革不會一次到位，但必須開始。因為 AI 的發展速度遠快於立法與行政調整，如果我們等到失業潮全面爆發才行動，社會將付出更大的代價。
六、結語：在 AI 時代，保障的是「人」而不是「職位」
2026 年的 AI 時代，失業保障的核心問題不再是「如何讓人們回到工作崗位」，而是「如何在工作的定義被改寫之後，仍能保障每個人有尊嚴地生活」。這是一場從「就業中心」到「人本中心」的典範轉移。
傳統社會安全網假設：全職就業是常態，失業是暫時的，薪資是主要所得來源。但 AI 時代的現實是：非典型就業是常態，失業可能是結構性的，資本所得與社會貢獻同樣重要。因此，重新設計的社會安全網必須是：個人化的、可攜式的、多元價值的、且以信任為基礎的。
這不代表我們放棄就業。就業仍是多數人獲得收入、社會連結與自我實現的重要途徑。但我們必須承認，在 AI 時代，就業機會的總量可能不足以吸納所有勞動力，而工作的形式也將更加多元。社會安全網的任務，不是強迫每個人擠進越來越窄的就業窄門，而是確保每個人在這道窄門之外，仍有尊嚴、有資源、有希望。
台灣有能力也有責任在這一波變革中扮演先行者。我們的健保制度曾經是全球典範，我們的社會創新能量曾經讓世界看見。現在，面對 AI 時代的失業挑戰，我們有機會再次展現台灣的韌性與創意，設計出一套既能保障個人、又能促進社會凝聚、更能與時俱進的社會安全網。
這不是技術問題，而是價值選擇。我們要選擇一個「贏者全拿」的 AI 社會，還是一個「共享繁榮」的 AI 社會？答案不在演算法裡，而在我們的制度設計與集體意志中。2026 年，是時候重新設計那張網了——讓它更堅韌、更柔軟、更能承接每一個在 AI 浪潮中跌倒的人。
當 AI 取代了工作，我們不該取代人性。當失業成為常態，我們不該讓貧窮成為宿命。社會安全網的重新設計，是我們這個時代最重要的工程之一。它不僅關乎經濟，更關乎民主、尊嚴與未來。