不論星加坡的星展銀行，還是香港的恆生銀行，最近也是因應邁向人工智能和機器人驅動未來的大趨勢，而宣布大量的裁員。這樣大規模的裁員也引起整個東盟及東北亞地區的熱列討論及這是必為政策制定者和企業領導者提供了一個分水嶺。
陳宏傑博士不斷注重「宏觀需求規劃」的重要：「… …雖然技術轉型是不可避免的，但優先考慮緩解失業而對於防止AI效率提高所引發催化通貨收縮螺旋和經濟崩潰至關重要… …」
失業：引至「經濟大蕭條」
嚴重擔心的是失業作為宏觀經濟大蕭條的主要加速劑的歷史角色。1930 年代的災難不僅僅是由技術變革引發的，而是由於未能管理其人力成本。美國的失業率飆升至 1933%，削弱了消費者需求。隨著收入的消失，總需求崩潰，引發惡性循環：
1.需求破壞：家庭削減支出，導致商業收入暴跌（美國GDP從1929年到1933年下降了30%）。
2.通貨緊縮螺旋：沒有買家，價格暴跌（1929 年至 1933 年通貨緊縮 25%），壓垮了獲利率。
3.停產：工業產出下降 50%，促使進一步裁員。
4.信貸崩潰：破產率飆升，銀行倒閉（9,000+ 家美國銀行倒閉），凍結信貸市場。
這個週期將經濟衰退轉變為長達十年的大蕭條。如今，2025年，如果沒有強大的人力資源規劃，快速自動化就有可能複製這種大蕭條。世界經濟論壇（2023年）預測，到2027年，由於人工智慧的採用，全球將凈損失1400萬個工作崗位。
人工智能驅動的「供應效率」與「通貨收縮」的雙刃劍
雖然 AI/機器人技術優化了供應鏈，但它們的巨集觀經濟影響是複雜的：
1.“好”與“壞”通貨收縮：
1.生產力主導的通貨收縮：真正的效率提升（例如計算能力）導致的價格下降可以提高實際收入。
2.需求崩潰通貨緊縮：當自動化取代工人的速度比新工作崗位出現的速度更快時，家庭支出的減少會迫使銷售加速和價格崩盤——這反映了 1930 年代。
2.“馬馬虎虎的自動化”陷阱：
正如麻省理工學院的 Daron Acemoglu 警告的那樣，自動化通常針對低價值任務（“馬馬虎虎的技術”），在不 創造成比例的新需求或高品質工作（例如，自助結帳取代收銀員）的情況下提高利潤。美國製造業就是一個例子：自 1980 年以來，產出增長了 80%，而就業人數下降了 30%。
順序和平衡的必要性
星展銀行和恆生銀行的近期舉措——就像2020 年的滙豐銀行裁員 35,000 個工作崗位一樣，凸顯了一個危險的趨勢：在社會適應之前部署節省勞動力的技術。AT&T 承諾投入 10 億美元對 100,000 名員工進行再培訓（2016-2020 年），這提供了一個卓越的模式，證明瞭企業責任與長期穩定性相一致。
政府必須緊急制定政策，確保AI自動化補充人類勞動，而不是大規模取代人類勞動：
1.自動化稅收：徵稅公司取代工人，而不進行再培訓投資，為過渡計劃提供資金。
2.需求側保障措施：加強自動穩定器（例如，在經濟低迷期間擴大失業保險）。
3.包容性創新：直接研發補貼用於增強工人能力的人工智慧應用（例如，診斷人工智慧輔助醫生）。
結論：提升AI機器人效率之前的人類復原力
歷史和數據是明確的：
「… … 不受控制的失業會引發經濟破壞，而沒有需求韌性的供給側效率會滋生通貨收縮危機。政府和企業必須合作，刺激需求鏈，重新培訓員工，並確保 AI 為人類服務，而不是相反。不作為的代價不僅僅是公司重組，還有新一輪蕭條的幽靈… …」
尤如陳宏傑博士不斷的提出 : 「… … 雖然技術轉型是不可避免的，但優先考慮緩解失業而對於防止AI效率引發的催化通貨收縮螺旋和經濟崩潰至關重要… 裁員案例是全球挑戰的縮影。… 」
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