前美國商務部長 Gina Raimondo 和前印第安納州州長 Eric Holcomb 共同發起了「Raise Us」計畫，這是一個由二十多家主要企業和四位州長支持的兩黨非營利組織。該組織旨在籌集 10 億美元，以幫助美國勞工為 AI 驅動的經濟做好準備。

Raimondo 將擔任執行長。作為參考，Google、Amazon、Microsoft 和 Meta 僅今年就計畫在 AI 領域投入總計 7,250 億美元。

Raimondo 在啟動儀式上表示：「美國擁有引領全球 AI 競爭的技術策略，但尚未有『人才策略』，而沒有人才策略我們就無法領先。」她進一步指出：「如果我們建立了世界上最好的 AI 系統，卻讓數百萬美國人落後，我們就沒有贏得任何東西；我們只是自動化了自身的衰落。」

該組織計畫制定新的企業激勵措施，鼓勵員工再培訓和留任，並與各州州長合作啟動試點計畫，同時調整培訓模式以符合不斷變化的雇主需求。衡量成功的標準將是勞工是否能獲得並保住穩定、高薪的工作。

「Raise Us」計畫的獨特之處在於其資助者。根據公告，Amazon、Anthropic、Microsoft 和 OpenAI Foundation 都支持這項倡議。Raimondo 表示，這是領先的 AI 開發商首次共同資助一項獨立的勞動力轉型計畫。美國銀行（Bank of America）是主要贊助商，為先進製造業的學徒計畫提供資金。

其他支持者包括 ADP、AMD、Autodesk、Blackstone、Cisco、Cognizant、Deloitte、Eli Lilly、General Motors、IBM、Mastercard、ServiceNow、UPS 和 Workday。

在慈善方面，則有 Rockefeller Foundation、Arnold Ventures、Pritzker Traubert Foundation 和 Stephen A. Schwarzman Foundation。Raise Us 旨在募集 10 億美元的多年期承諾資金，《紐約時報》報導已有 5 億美元到位。

這種資金結構引發了對其獨立性的明顯質疑。許多參與的公司直接從 AI 的快速普及中獲利，或正在積極推動 AI 的發展。Raise Us 理應為潛在的 AI 導致的失業問題開發解決方案，但其資金卻主要來自造成這種顛覆的公司。

Raise Us 計畫將從阿肯色州、康乃狄克州、馬里蘭州和猶他州的合作夥伴關係開始。這些州的選擇是刻意跨黨派的，包括共和黨籍的阿肯色州州長 Sarah Huckabee Sanders 和猶他州州長 Spencer Cox，以及民主黨籍的康乃狄克州州長 Ned Lamont 和馬里蘭州州長 Wes Moore。

這些試點計畫的重點是透過幫助人們找出哪些職位仍有需求、這些工作需要哪些技能以及如何轉入這些職位，來簡化工作轉型。在阿肯色州，Raise Us 正在支持一個名為 Arkansas LAUNCH 的 AI 驅動職涯導航平台，該平台將學生和求職者與個人化學習路徑和與雇主連結的職涯軌道聯繫起來。

《紐約時報》報導，在馬里蘭州，針對高中畢業生的「服務年」計畫將擴展到醫療保健等面臨勞動力短缺的行業。該組織還計畫設立一項競爭性基金，用於資助創新的職涯轉型模式，並推出加速器計畫，幫助失業工人創業。

據《紐約時報》報導，在其他州，Raise Us 希望為那些選擇接受較低薪工作而非完全退出勞動力的工人提供「工資保險」。

Raise Us 的工作分為四個領域。「州級合作夥伴關係」旨在透過學徒制和短期證書等方式，使州級教育和勞動力計畫更緊密地與雇主需求保持一致。公共資金將越來越多地取決於參與者是否真正找到工作，而不僅僅是入學人數。

「雇主聯盟」匯集了使用 AI 的公司，共同開發再培訓和留任的試點計畫。據《紐約時報》報導，Microsoft 已測試了一種模式：該公司培訓跨部門的初級法律人員，並教授他們 AI 技能，以便他們在技術變革時更容易轉入新職位。Microsoft 副董事長 Brad Smith 表示：「你可以想像這幾乎適用於我們所有的工作。」

「教育與培訓」旨在推廣 AI 驅動的培訓模式，這些模式結合了實務工作經驗和證書，並提供比傳統大學更便宜的替代方案。「政策實驗室」將開發和測試新的政策方法，且明確不接受企業資金資助。

然而，再培訓失業工人一直是一個難題，在美國的成效好壞參半。據《紐約時報》報導，Raimondo 本人曾稱過去的努力「無效」。自 1973 年通過以來，國會已穩步削減其主要勞動力發展法的資金，而計畫中的改革也毫無進展。

Raise Us 是否能比早期的再培訓計畫帶來更好的結果，仍有待觀察。但這項倡議正值美國將大量資金投入 AI 基礎設施和模型之際，卻仍未對勞工如何應對未來的結構性變革提出確切答案。

還有一個更基本的問題：AI 將以多快的速度和多深的程度重塑勞動力。雖然 AI 可以加速特定任務，但關於更廣泛生產力提升的研究仍無定論。目前尚無明確證據表明 AI 正在以會導致大規模失業的方式推動整體經濟發展。