賓州大學華頓商學院的 Brett Hemenway Falk 與波士頓大學的 Gerry Tsoukalas 將 AI 裁員建模為「需求外部性」：單一企業可獨享省下的薪資，卻只承擔消費力流失的一小部分。競爭者因此陷入自動化軍備競賽，最終讓勞工與企業所有者同受損。
論文《The AI Layoff Trap》初版於 2026 年 3 月 2 日發布，6 月 1 日更新。模型指出，UBI、資本所得稅與員工持股都無法完全改變企業新增自動化的邊際誘因；只有皮古式自動化稅能補足未內部化的需求損失。研究未估算實際裁員人數或損失金額，結論屬理論推演，並非經濟危機預測。
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這個事件的歷史脈絡企業過度導入 AI 恐引爆裁員陷阱，學者與 WEF 示警失業危機
生成式 AI 加速企業以自動化取代人力，但勞工同時也是消費者。賓州大學華頓商學院研究指出，單一企業可獨享節省的薪資成本，失業造成的需求損失卻由整個市場承擔，因而形成競相裁員、最終反噬營收與獲利的「AI 裁員陷阱」。
華頓研究論文《The AI Layoff Trap》於 2026 年 4 月 11 日刊登、6 月 2 日修訂，認為再培訓、全民基本收入仍不足，主張課徵 Pigouvian automation tax。世界經濟論壇 2025 年 1 月估計，至 2030 年逾 1.2 億人面臨裁撤風險，專家呼籲政府搭配補貼協助轉職。
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