AI蓬勃發展之餘卻也引爆全球財富分配焦慮。諾貝爾經濟學獎得主史迪格里茲（Joseph E. Stiglitz）3年前即示警：「缺乏約束的資本主義與創新，未必能提升整體社會福祉」。他的話雖不是針對AI，但同樣適用。而當AI開始取代白領，台灣政府未來還能跟誰收稅？AI對台灣勞動所得與稅收結構有哪些潛在風險？

關於如何讓科技紅利回流社會，國際上並已形成三種策略的跨國討論。

一派以執行長（Sam Altman）為代表的前瞻派，主張向資本與自動化收益課稅，建立全民共享機制。

另一派聚焦社會保障制度，研議對高獲利、大規模裁員企業收補償費；第三派從稅制改革切入，認為若不處理長期失衡的租稅結構，再多新稅也難改善分配問題。

這場從前瞻布局、行政救濟到體制重整的思維交鋒，正是台灣的新考題：面對AI財，究竟該開徵新型態稅負，還是補上既有制度缺口？

最具代表性的提案來自創辦人比爾蓋茲，早在9年前便提出「機器人稅」概念，主張既然機器人代替人類工作並創造產值，就應該像人類員工一樣對其產生的「等同價值」課徵所得稅。

今年4月，OpenAI執行長奧特曼提出，稅改重點放在資本收益與企業所得，透過「自動化勞動稅」彌補消失的薪資稅基，對大型AI企業依市值或獲利課稅；並成立公共財富基金，將收益回饋全民。

然而，台灣部分學者對機器人稅持保留態度，認為AI不同於傳統機械設備，從生成式AI、客服系統到行政軟體，若直接對生產工具課稅，反而抑制企業導入新科技的意願，削弱產業競爭力。歐洲議會就因質疑影響創新發展，否決此提案。

因此，部分學者認為AI時代該課稅的對象並非機器本身，而是快速膨脹的資本利得與企業超額獲利。政大財政系教授陳國樑就呼籲建立稅改藍圖，檢討「產業創新條例」租稅優惠及長期停徵的證券交易所得稅。

除稅制改革，另一派主張參考歐盟等國作法，提高企業利潤對社保體系的貢獻，將AI創造超額收益分配到至失業保險、職業訓練與社會福利制度。內政部即研議跨部會的「自動化補償機制」，擬針對導入AI且高獲利、但大規模裁員的企業徵收自動化補償附加費，專款用於轉職訓練及失業救助，協助勞工提升與AI協作能力。

另一諾貝爾經濟學獎得主席勒（Robert J. Shiller）提出「分配不均險」概念，主張貧富差距擴大時，國家應透過自動調整稅率或其他制度，補償受衝擊的群體。

陳國樑也認同，社會保險不能只在勞工失業時給予短期救濟，而應在所得差距拉大時啟動補貼，「社會安全網不能只讓勞工苟延殘喘」，他說，「而是要活到一定的生活水準，讓貧窮者看見希望」。