AI潛藏的「年齡歧視」：不只不道德，更讓企業與勞工付出高昂代價

全球正面臨「銀色海嘯」的衝擊——勞動力高齡化已成為不可逆的趨勢。根據預測，到2030年，歐盟多國將有超過半數勞動力年齡超過50歲。這股浪潮不僅席捲澳洲、美國等已開發國家，連新興經濟體也難以倖免。

高齡勞動力絕非負擔，反而是珍貴的「銀色資產」。資深工作者往往能帶來豐富經驗、穩定度與組織記憶。然而，在AI技術快速發展的浪潮中，這群人才卻面臨被邊緣化的危機。

許多人誤以為年長者抗拒科技或難以適應數位環境，這種刻板印象完全忽略了他們在數位時代的多元能力與參與度。真正的問題在於更深層的結構性障礙：缺乏針對性的培訓資源（目前AI培訓多鎖定青壯年員工）、職場文化造成的信心落差，以及科技產品設計本身的缺陷。

現行科技系統多由年輕族群設計，導致諸多使用障礙：語音助理難以辨識年長者的聲線、金融科技App操作過於複雜。這些設計缺陷，加上居住區域、教育程度等社會人口因素，形成一道「數位鴻溝」。

更嚴重的是，AI系統中的「演演算法年齡歧視」正在加劇這道鴻溝。招聘演演算法偏好年輕求職者、數位介面預設使用者具備科技素養，甚至連履歷中的畢業年份、職涯空窗期都成為隱性篩選條件。這種現象在科技產業尤其明顯——年輕主導的開發團隊容易產生設計盲點。

要解決這個問題，不能僅停留在「年齡包容」的層次，而應追求「年齡中立」的設計思維。AI開發者必須意識到：年齡不該成為演演算法訓練資料中的偏見來源（特定情境除外，如限制級內容）。同時，政策層面也亟需變革——英國下議院研究就指出，現行勞動力策略嚴重忽略高齡者的數位培訓需求。

少數具前瞻性的企業已開始行動。新加坡政府的「技能創前程」計畫採取更靈活的年齡友善策略，但這類案例仍屬鳳毛麟角。關鍵在於，培訓課程必須跳脫基礎數位素養的框架，提供與職務相關的進階訓練。更重要的是重新定位「再培訓」的意義——對年長者而言，這不僅是職涯發展，更是完整參與勞動市場的必經之路。

特別值得警惕的是，當前生成式AI產出的內容雖看似合理，卻可能隱藏錯誤資訊。而最擅長辨識這些謬誤的，正是擁有數十年領域經驗的資深工作者。若將這群人排除在AI轉型程序外，等於放棄了確保AI輸出可靠性的關鍵把關機制。

零星的改革與緩慢的應對，可能導致整世代經驗與專業的永久流失。現在迫切需要的是從根本打造全齡適用的系統、政策與工具。這不僅關乎經濟效益，更是社會公平、永續發展與福祉的關鍵課題。

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