Auf einen Blick
面對勞動力短缺與生產力低落,日本企業在工作場所採用人工智慧的速度仍顯緩慢。專家分析原因在於企業文化保守、規避風險、數位素養低及IT人才短缺,儘管政府極力推動,普及率與實際應用範圍依然受限。
KI-generierte Zusammenfassung
Warum es wichtig ist
日本面臨嚴重的勞動力短缺、人口老化和長期生產力低落問題,政府雖通過《AI推進法》試圖推動人工智慧應用,但企業採用率仍落後美英等國。
面對嚴重的勞動力短缺、人口老化和長期存在的生產力問題,日本企業本應是人工智慧(artificial intelligence, AI;人工智能)應用的沃土。
然而,與美國和英國相比,日本公司對人工智慧的採用仍然緩慢而謹慎。
日本對人工智慧的反應開始類似於該國節奏緩慢的傳統能劇。
舞台上所有戴著面具的角色都一致認為行動刻不容緩,他們莊嚴地重複著這呼籲。然而,演員們卻依然僵立不動。
這非常適合增強戲劇效果,但對解決國家面臨的燃眉之急卻毫無益處。
數據顯示,日本在工作場所使用人工智慧方面已經落後。根據經濟合作與發展組織(OECD)去年底發布的報告,只有8.4%的日本員工在工作中使用人工智慧。
相較之下,其他統計數據顯示,美國的比例為50%,英國為32%。據稱,新加坡是繼阿聯酋之後人工智慧應用率第二高、亞洲最高的國家。該國有56% 的員工據說「每週多次」使用人工智慧。
那麼,日本為何遲遲不肯行動呢?
對此,美國新創公司Kuse AI的共同創辦人徐宇豪(Austin Xu)認為,這是因為日本企業較為保守,規避風險。他的公司最近在日本設立了辦事處,旨在向日本企業銷售其人工智慧系統。
他向BBC分析:「有些組織,其流程和共識文化確實會拖慢工作進度。在這些組織中,對人工智慧錯誤的容忍度幾乎為零,尤其是在任何需要與客戶直接接觸的領域。
「有些人寧願讓某個職位空缺,也不願讓機器來處理。」
徐先生又解釋,美國的情況截然不同,一些企業已經給予人工智慧代理更大的自主權來提高生產力。
「在美國,AI同事最初是以助手的身份加入的,並逐漸融入工作流程。美國老闆的態度通常是先試一試,然後再糾正。」
徐先生補充稱,日本公司需要更多證據才能充分信任AI並加以利用。
對此,京都先端科學大學國際管理學教授帕麗莎·哈吉里安(Prof Parrisa Haghirian)也向BBC解釋,許多日本公司過於規避風險,不願考慮人工智慧。
「採用AI所面臨的挑戰,與日本企業導入任何形式的變革都是一樣的。這也是為什麼,AI 的使用仍相當有限且相對謹慎,尤其是在職場中。」
哈吉里安也將此情況與美國更具創業精神的文化進行了對比,認為日本公司對錯誤、不確定性和聲譽風險非常敏感。
「由於生成式人工智慧(Generative AI)仍不完全可靠,因此(在日本)主要用於寫作、總結或資訊收集等低風險任務,但很少用於核心營運或決策以及改進整體流程,」她說。
據稱,日本醫療保健產業在人工智慧應用方面進展尤為緩慢,一些醫院甚至尚未實現病患檔案的全面數位化。 一位不願透露姓名的日本醫院員工表示「紙質文件堆積如山,簡直就像石器時代一樣。」
日本政府意識到人工智慧普及率低這一普遍存在的問題,並正努力促使更多企業採用這項技術。去年,日本國會通過了《AI推進法》。
此舉旨在透過寬鬆的監管鼓勵企業加大對AI的投資。
東京承諾,日本將成為「世界上最有利於人工智慧開發和應用的國家」。
日本政府認為,人工智慧的廣泛應用可以幫助日本提高生產力。目前,日本的生產力水準在七國集團(G7)已開發國家中仍墊底。
日本財務省表示,企業對AI的採用率已大幅提高。目前已有75%的公司使用這項技術,而五年前這一比例僅為11%。
然而,批評人士認為,在這些企業中,只有極少數員工實際使用人工智慧。
而且,使用這些人工智慧的員工也只是在非常有限的範圍內使用。
明治大學研究日本社會制度和技術的小笠原泰教授表示,勞動市場中缺乏精通科技的人才。
他說:「雖然日本人喜歡玩智慧型手機等電子產品,但他們的數位素養很低。」
今年稍早的一份報告強調了這一點。
該報告稱,到2030年,日本將面臨近80萬名IT專業人員的缺口。
據說許多公司也面臨著電腦系統過時的問題,其中約60%的公司使用的電腦系統已超過20年。
此外,小笠原也向BBC補充說,日本企業面臨的更大壓力是避免加劇失業,而不是開發可能導致失業的人工智慧。
「政府一直在談論人工智慧、技能再培訓、數位技能,但實際上,很難讓人力資源適應數位技能,因為首要任務是保持充分就業,」他分析。。
但招聘方式正在轉變,一些公司現在在招聘應屆畢業生時優先考慮「人工智慧素養」。
在私人領域,像大型綜合貿易公司兼松這樣的大企業正在招聘像山口宇多(Uta Yamaguchi)這樣精明的畢業生。
她於4月加入該公司。
她指出:「我在工作中經常使用人工智慧。我的許多同事也經常使用它。例如幫老闆寫郵件、總結複雜的文檔、錄製會議和總結會議內容等等。」
在日本,「顛覆」(disruption)或許是個貶義詞,但如果沒有顛覆,日本所需的生產力提升可能仍然難以實現。
Worauf zu achten ist
KI-Ausblick — Möglichkeiten, keine Fakten
日本將面臨近80萬名IT專業人員的缺口
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