【葉清來的商管與心靈閱讀】你要成為駕馭AI的人，進入《台灣AI大未來》
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葉 清來
作者簡立峰博士（Chien Lee-feng），台灣在人工智慧（AI）和網路科技領域影響力人物，曾任中央研究院資訊科學研究所副所長、國立台灣大學教授、Google台灣董事總經理等職務。
他為Google台灣第1號員工，是推動Google台灣成為Google亞太區最大研發基地的重要推手。
從Google退休後，他轉而成為獨立的科技產業觀察者與推動者，擔任Appier、iKala等AI新創與多家大型上市公司獨立董事，持續參與台灣新創國際化與大企業AI轉型的發展。
他經常受邀於各大論壇、講座分享他對AI趨勢、數位轉型以及台灣科技未來的見解，並積極倡導少子化的台灣應把握AI帶來的契機，加速產業升級與社會轉型。
採訪整理蕭玉品，曾任《遠見雜誌》記者，跑過科技、服務、文教，現為自由撰稿人。著有《AI世界的底層邏輯與生存法則》、《小鴨把拔向前衝：賴瑞隆報到》等書。
想在科技變革下得利，AI成了必備武器。本書從全球視角到在地行動，引導台灣企業因應變局與超前部署、提供台灣人未來的工作與學習地圖，讓人人成為AI時代的贏家。AI正重寫世界規則，成為影響國家生存、企業轉型、個人未來的決勝關鍵。
- 黃金十年，就在此刻──AI改變世界，台灣如何站上國際舞台？
- 全球AI競局下，台灣企業如何在地緣政治中找到商機？
- AI浪潮快速轉向，企業如何利用AI實行數位轉型？
- 當AI能取代多數工作，人類的差異化價值還剩下什麼？
- 我們該如何善用AI，避免將大腦外包給AI？
從國際戰略到企業轉型，從戰場技能到教育革新，作者以跨足學術與業界的深度視野，讓你在AI浪潮中突圍，搶下未來十年的主動權。
本書內容摘要分享
前言1：99的挑戰
- 兩年多來，為了跟上AI的發展腳步，我參與逾百場演講，寫了超過五十篇專欄，陸續累積不少對這個時代的全面觀察。
- AI不僅會閱讀，甚至能透過閱讀不斷學習，成為一個強大的學習工具。
- 回首來時路，我的人生軌跡似乎都追著AI的發展跑。結果三十多年過去，生成式AI橫空出世，擁有前所未見的強大能力，ChatGPT、Google Gemini、Claude讀過的書、腹中的墨水，人類遠遠無法企及，我很快發現，要是AI再往下發展，會為人類帶來「1：99的挑戰」。
- 在AI時代，擁有AI的國家，以及非常懂得利用AI的企業、個人，或許不到1%，但這1%的人，會因為AI變身「超級人類」，拿走99%人的能力跟機會。這其實就是強者恆強、弱者恆弱的馬太效應（Matthew Effect）。最終導致貧富差距、資源分配不均的現象。而且，不僅僅個人會出現1：99的情形，只要有能力集中資源、掌握AI的企業或國家，一定能獲得最多的競爭優勢、市占率與資源。例如，Nvidia、Meta、Microsoft、Amazon、Tesla、Apple和Alphabet（Google母公司）等科技七雄為什麼那麼厲害？追根究柢，他們原本就有足夠的使用者和數據，再注入資金、資源，自然能將硬體實力買到滿，軟體開發到最好。
- 這就類似我們的護國神山台積電，因為是全球最大的晶片代工廠，知道客戶明年會繼續下訂單，今年就敢投資，讓能力愈滾愈強，這些企業唯一可能遭遇的挑戰，大概就是世界各國的反壟斷法。
- 說得嚴重點，AI帶來的衝擊，就如同核彈帶來的恐懼般，擁有且善用AI的個人、企業、國家會造成極大的破壞力，讓某些人直接被AI取代，某些企業變得無足輕重，某些國家從此變成附庸國了。這也是我決定出版這本書的原因。
- 例如，知道台灣是硬體大國，但面臨數位孤島、人口懸崖等困境；看到AI出現，有機會讓我們透過AI轉型、升級智慧製造，解決高齡社會問題，並讓老創結合新創、由硬整合軟，掌握新的競爭優勢。然而，我們也面臨著AI知用落差的問題。
- 身處AI時代，國家、企業、個人都面臨「1：99」的挑戰，但如同英國文豪查爾斯．狄更斯（Charles Dickens）在《雙城記》（A Tale of Two Cities）中的經理名言：「這是最好的時代，也是最壞的時代。」AI可能讓我們充滿挑戰，也可能讓我們充滿機會。希望讀完這本書後，對於AI，你會擁有更清晰的認知與應對策略，並找到自己的位置，成為那極少數能駕馭AI的人。
PART I：AI時代
- 大型語言模型被海量訓練數據餵養，以及模擬人腦的神經網絡運行後，便徹底顛覆傳統電腦的運作模式。它不再被動執行指令，反而能主動生成文字、圖片和影片等內容，並將它們轉化為token（符元）來學習和應答，進而成為人們的副駕（Copilot）。
- 一般來說，AI副駕的使用面向，包括創意與內容生成、專業知識提供與決策輔助、流程自動化與效率提升等。
- 更重要的是，AI還能創造具順序、邏輯的內容，並透過人們逐次使用，不斷訓練、推理、提升自我能力，這是電腦真正成為「電子腦」的最大關鍵。
- AI副駕雖然能提升生產力與效率，加速專業知識的普及與應用，卻也帶來職場M型化的現象，讓眾多產業、工作者受到衝擊。善用AI副駕來增強自身能力的人，工作表現會突飛猛進，與不願或無法學習新工具的人之間，將產生巨大差距。
- AI副駕之所以被稱為「副駕」，是因為人類需要與它不斷互動才能完成任務，它不是全面自動化，而是半自動化的協作夥伴。最終的決策權和大部分的執行工作仍然由人類掌控。這讓「提示工程」（Prompt Engineering）變得愈來愈重要，你必須有能力跟它互動、問對問題，提問愈精準，答案才會愈好。
- 隨著電腦開始說人話，AI需求日益普及，應用也百花齊放、日趨多元。個人化的AI會被隨身帶著走，每個人的行動裝置可能都是AI；人們甚至不需要自己指揮AI，AI自行就能與AI溝通，完成買機票、訂房等所有事物──這就是典範轉移，歡迎來到真正的電腦時代。
- 隨著AI應用持續落地，許多人在生活上已經離不開AI。在企業面，最大戰場從電商開始。現今，電商、自駕車、醫療是幾個AI應用最快且值得關注的領域。
- 過去，AI應用或許被視為特定領域的特權，但從AI店長、無人計程車的自動駕駛，到醫療領域的AlphaFold與3D手術導航，在在證明AI不只是單純的工具，它正深入各行各業的核心，重塑我們的生活與工作模式。顯然，學會運用AI已非選項，而是生存所需。真正能帶來轉變的，是將AI部署於與自身專業密切相關，可放大產出的場域中，無論是提升個人工作效率、解決產業痛點，還是推動社會進步，AI的潛力才剛被釋放。這場由AI驅動的典範轉移，已然發生。
- 在《哈佛商業評論》的＜2025年百大生成式AI使用案例報告＞中，「心理治療、陪伴」，高居榜首，人們讓生成式AI協助完成各項事務之餘，還開始向AI尋求情感連結與基本需求的支持。AI陪伴是全新議題，但背後的核心概念是存在已久的「寂寞商機」。
- 說穿了，AI的記憶只是一種精密的「記憶反射」，它並非真的記得你說過的話或經歷，而是透過龐大數據的匹配，從中找出與你對話內容最相關的反應模式，模擬出「好像記得」的感覺，只是多數人難以分辨這層差異，很容易誤以為自己被傾聽、理解、記住了。因此，對孤獨寂寞、渴望關懷的人來說，AI給的情緒價值幾乎無可取代。
- AI療癒、陪伴的風潮也帶動「AI網紅」、「AI偶像」的崛起。AI網紅、AI偶像會唱歌、跳舞、聊天，不僅輸出內容，還可以變身粉絲的陪伴者。而當真假界線變得模糊，就是一種典範轉移。
- 如果未來出現以AI陪伴為核心功能的語言模型、產品，涉及的社會、倫理與心理風險將更複雜，勢必要建立嚴格的規範與認證制度。
- 2024年7月9日，OpenAI將AI的進展分為五個階段，第一級是可以和人類對話的聊天機器人（Chatbots）；第二級是能解決複雜問題的推論者（Reasoners）；第三級為代理人（Agents），是能長時間獨立作業的AI行動系統；第四級則是有發明能力的創新者（Innovators）；第五級為可以管理複雜任務、進行決策的組織者（Organizers），也就是成為通用AI（Artificial General Intelligence，AGI）。目前，AI已經能和人聊天，具備推理能力，正朝第三級的代理人邁進。
- 購物代理（Shopping Agent）會是未來AI應用的主力之一。又如，這種「語音Kiosk」互動式資訊服務站會是代理技術在零售業中的具體實踐。
- 生成式AI進化到代理的技術是什麼？AI代理的關鍵推手之一，是Anthropic提出的「模型上下文協定」（Model Context Protocol，MCP）。MCP是一套讓外部資料庫、網站、伺服器都能註冊成為「可被AI代理使用服務」的標準協定。正如當年的HTML促成了全球資訊網的互聯互通，MCP有機會成為未來「AI代理的基礎網路協定」。
- 如今，語言模型的應用進入新階段，MCP就像HTML，AI代理則如同當年的瀏覽器，開始接上各種服務、資料庫和應用程式介面（API），為新AI時代奠定基礎。
- 除了購物、購票，AI代理的另一個典型應用是「研究報告生成」。大家常用ChatGPT、Gemini的Deep Research模式，就是典型的研究代理（Research Agent）。你告訴AI要找什麼資料、格式為何，它會和你共同規劃，並主動完成報告。
- 此外，「電腦操作代理」（Computer Use Agent）也是快速發展的領域，相較於AI副駕，AI代理是剛需，未來可能大量滲透我們日常生活的各個層面。小代理會讓你真的掏錢買機訂房，產生「有價」的行動，不僅翻覆了整個購物行為，也產生商業模式。
- 零點擊時代──顛覆產業的新進者。我們正進入「零點擊時代」。意指使用者不再進網站，原本依賴流量實現的內容提供者，流量獲利將不再，而AI代理會促使、加速這件事發生。當Google、ChatGPT轉型為AI代理後，就不再只是資訊入口，而是主動整合內容，提供建議、協助決策的智慧助理，成為消費者進行決策與行動的終點。使用者不用再逐一造訪各個購物網站，因為答案早已在AI給予的回應中完成。
- 不過，AI代理想快速推展，還有個變數──必須解決AI「幻覺」問題，並確保執行任務的穩定性。
- 根據OpenAI的定義，最強大的AGI，不只能像人類一樣推理、理解、規劃、自主解決複雜問題，還能主動學習、自行創新，甚至幫我們做決策。或許，距離AGI到來還有一段很長的時間，但毫無疑問地，AI副駕已然改變了我們的工作與學習方式，而AI代理正要起飛。顯然，AI改變生活的那一天已經來了。
- AI入場券太昂貴，發展高度集中。如今的科技七雄的市值總額就相當於中國一年的GDP（國內生產毛額），必須先有錢、有資源，才能獲得這張入場券。有鑑於此，全球都將目光和資本投向七巨頭；又或者，他們將巨額投資那些有潛力的AI相關新創，如同軍事備戰，準備發動下一場科技革命。
- 我認為，AI領域的「泡泡」確實存在，科技七雄的總市值極為龐大，任何波動都可能引發巨大衝擊，只是短期內不太可能破裂。究其原因，在於這些巨頭都有穩定的營收基礎，而且在現有服務整合AI功能後，要讓營收持續成長、支撑股價並非難事。再加上，AI的「剛性需求」已經出現，這讓AI不再是虛無縹緲的願景，而是國家的裡子，面子之爭，以及企業與個人提升效率、創造價值的工具。
- 窮人的原子彈DeepSeck，AI世界的再平衡。2025年1月，來自中國杭州的AI公司深度求索宣布推出大型語言模型DeepSeek-R1和DeepSeek-V3後，隨即引發一片譁然。深度求索強調，DeepSeek不僅開源、推理能力與效能已經可匹敵，甚至部分超越美國主流模型，訓練成本更僅需OpenAI GPT-4o、o1等旗艦產品的3%至5%。震驚世界的結果，是上市首日便奪下美國Apple應用程式商店（App Store）免費類榜首，個人電腦、手機皆可本地離線執行，大幅降低使用門檻，有利於AI普及化。
- 我好好研究DeepSeek後發現，DeepSeek的突破是證明透過模型精簡、架構優化等軟體層面的改進，能降低對硬體算力的依賴，實現「小算力也能運轉好腦袋」，也是大家討論最多、最關注的：如何降低AI的開發和使用成本？這點，從OpenAI和Google緊接其後，接續發表更強大但卻「升級不加價」的新AI模型，可以做為例證。DeepSeek的出現顛覆了過去AI發展的現象，帶來AI世界的「再平衡」，等於發明了窮人的原子彈。
- 目前，Google、Microsoft對於AI的資本支出持續增加，分配也出現明顯轉變，原本集中在雲端的資源，開始有部分移轉至終端設備，尤其在硬體採購策略上，巨頭們更積極調整。
- 雲端戰場存在技術與大型資料中心建置的門檻，玩家有限，但當AI走入終端硬體，從個人電腦、AI手機與工業電腦，能夠參與的玩家一定會大幅增加，這便是台灣極佳的機會。
- DeepSeek讓全球看到，世界不是只有雲端，還有終端；不是只有閉源，還有開源；解決問題不是只靠硬體，還有軟體。DeepSeek是將AI發展推向多元化的一大動力。
- 美中新冷戰，AI重中之重。對企業來說，關稅衝擊直接導致成本增加，要想降本增效，便是導入AI。中國當然清楚川普的算盤，也計畫繞路硬體，從「主權AI」切入，讓自家的軟體服務出海，打造「AI版一帶一路」。目前，OpenAI便公開點名中國AI新創公司「Zai」（前稱「智譜AI」），直指它正在向全世界擴張，為全球帶來的衝擊更勝DeepSeek，原因正是Zai踩到了OpenAI相當在意的主權AI（Sovereign AI）業務。主權AI指的是一國或區域、組織能夠自主掌控AI技術及相關資料的發展、部署和運用，包括數據、算法、基礎設施等方面，不依賴其他國家或企業的技術和資源。中國正好利用Zai「性價比」特色搶市。
- 中國的「AI版一帶一路」策略，不僅有機會帶動華為晶片出海，也帶出晶片議題。中國盤算不如直接放棄美國市場，並棄用Nvidia的GPU，同時專心掌握整個AI技術鏈，轉向國產化晶片來走自己的路，這也是黃仁勳如此焦慮的原因。反觀，Apple、Nvidia等美國巨頭雖然有設計晶片的能力，但生產主要集中在台灣，而中國生產的晶片數量比美國多太多了，可以拿十片當一片用也是可行模式，這正是美國前總統拜登及川普都急著要台積電到美國設廠的關鍵。
- 當然，中國要出海也有隱憂。當前最大的問題，是雲端生態系的封閉與不成熟。工具與服務流程無法全球化是中國目前的弱勢，中國想在AI大戰取得最終勝利，取決於自家雲端與數位服務的「國際化」能力。至於對內，「國進民退」，幾乎是宿命。現今中國的解決方式，是將重心轉向實體世界的戰場──人形機器人，期望借重成熟的製造業、內需市場，發揮既有的軟硬整合優勢。由此可見在美中兩國的AI發展中，重要的創新通常來自美國，擴大應用則來自中國。
- 終局之戰。美國之所以具備高度競爭力，是因為它始終堅持走在最前沿，將目標設在技術極限之上，而現在看到的美中科技競爭核心，最終成果會反映在AGI這條路。等於誰掌握了AGI，誰就掌握了未來社會的運作權，這是超越經濟、軍事，甚至是文化影響力的終極權力，也是為什麼AGI被稱為「聖杯」，因為它代表著一個全新文明的起點。這場AI大戰是持久戰，而且戰火才剛剛開始，美國、中國各有千秋，卻也都有極限。真正的關鍵不在誰輸誰贏，而在我們這一代能不能學習駕馭這場革命。
- 護國神山台積電，AI大戰的X因子。講誇張一點，在美中對抗的情勢下，沒有台積電，中國會讓美國更煩心、更難纏，如果不加快晶片國產化的腳步，不具生產力的美國就沒有明天，直接在這場戰役中喪失競爭力。台積電儼然是美中對抗的X因子，也是川普想方設法要求台積電到美國製造的最主要原因。
- 台積電的成功並非偶然，而是台灣歷史脈絡的累積。到了1970年代，台灣政府派了第一批工程師前往美國無線電公司（RCA）學習半導體技術。這群「造山者」日以繼夜投入研發、學習，逐步克服資金、人力、技術等限制，推動台灣半導體聚落，最終成就台積電、聯華電子等護國神山群。
- 2000年後，台灣半導體產業的成長，主要來自個人電腦和手機等消費性電子產品。2022年11月，隨著AI技術突破、生成式AI問世，又為產業注入前所未有的強勁動能。從大規模的AI訓練伺服器、終端的AI個人電腦和AI手機，到太空、軍事國防武器，都需要晶片，市場對運算效能的需求呈現指數級成長。而台積電憑著領先全球的先進製程技術，成為各家AI晶片設計公司的首選代工夥伴，確保了這一波科技浪潮中的核心優勢。
- 有趣的是，台積電這個半導體巨頭也能成為AI的深度使用者，是台灣最需要AI、最有實力發展AI的企業。現今晶片廠都在先進封裝製程上尋求突破，台積電不僅取得先機，還投入大量資源、延攬AI人才，並導入智慧製造。運用數位孿生技術做到快速擴廠、製程最佳化，不但能提升良率還能降本增效，這是台灣其他製造業、傳產升級轉型的最佳借鏡。
- 台灣被列為世界最危險的國家，關鍵因素不是兩岸關係，而是高度集中單一產業、單一公司。同時，華為、三星做為競爭者，同樣不遺餘力地善用AI，改善製程技術、提升良率、加快驗證進度，四處尋求彎道超車的機會。這是台積電在領先地位上的風險。
- 當AI發展集中、內容單一化衝擊現有網路生態時，我們能否繼續保有網路的開放與多元？我認為，未來世界真正的危機不是AI技術的不開放，而是內容創作者為免於抄襲的封閉──人類產製的內容失去商業支持，媒體業無法從中獲利，導致創作者枯萎，人類創作消失。
- 說到這裡，我始終堅持，Open才能有AI，「公平使用」是網際網路的重點。為此，我們必須理解AI系統的運作方式，才能打造對創作者、AI公司友善的AI環境。所以，現在很多人在強調AI倫理，要求OpenAI公布訓練資料來源、揭露如何訓練模型，也因此才能提高大型語言模型的開放程度，同時避免讓世界的多元性消失殆盡。
- 網路的開放性不僅是技術議題，更是關乎人類創作、資訊自由與社會多元的根本，我們應該建立新的連結經濟，維繫一個開放的AI生態，讓世界繼續保有連結與交流，而非被「黑盒子」所統治，最終才能走向更多元、更公平的未來。
- AI是機會也是風險。我建議，企業可以從「公司治理」的角度看待資安、隱私權議題。在AI時代，公司治理變得額外重要，因為它能確保企業在享受AI紅利的同時，也能有效管理資安隱私與道德等新興風險。在AI時代，AI帶來的機會與風險並存，有如本書最重要的主軸──1：99的挑戰，如抓住機會的國家、企業、個人，都有可能會成為獨一無二、超超他人的「1」，其他人則成了遠遠落後的「99」。
PART II：台灣未來
台灣篇
- 面對美中分流，台灣應善用硬體優勢，推動智慧製造與AI轉型，整合軟硬體，捍衛數位主權，把握黃金十年成為世界科技樞紐。
- 美中分流，做「世界的台灣」。在美國的壓力下，台商行之多年的「台灣+CN（中國）」生產模式，將逐漸變成「台灣+N（多國）」，台灣等於去除紅色供應鏈，成為美系供應鏈的一環。我建議，台灣的下一步是積極「擁抱全世界」，不要把雞蛋放在同一個籃子裡。另外，最適合台灣的「新全球化」模式，可能是「海外生產、在台研發」的策略。
- 一卡皮箱走天下是台灣戰後經濟崛起的縮影。台灣各產業的老闆們能挺立至今，憑的正是逐水草而居，不斷遷徙的精神與能力。隨着台灣的發展路徑，逐步從中國製造轉為美國製造、世界製造，相信藉由我們最擅長的彈性與韌性，「世界的台灣」近在眼前。
- 投入智慧製造，加速AI轉型。「台灣+N」供應鏈的動態調整能力，將成為重中之重。在此情形下，「智慧製造」可謂空前重要，一旦台廠具備這項能力，效益將不只是在美國落地，更會提高全球生產的彈性，達成做「世界的台灣」的目標。
- 如果AI導入管理，升級成智慧製造，供應鏈就不再是各自獨立的環節，而是緊密相連的資料生態系，能藉由管理和預測，讓數據在供應鏈中順暢流動、分享，大幅提升企業競爭力。其次，AI能為半導體產業注入轉型能量，帶動創新，進而促進AI的規模化。
- 反過來看，在半導體協助AI規模化前，AI可以先挹注半導體產業轉型的能量。半導體的生產製程、能源和供應鏈管理，以及IC設計自動化軟體的升級，很大部分都能靠AI降低難度與成本，加速半導體產業的發展。
- 善用數位孿生、自動化等技術，方便台灣的研發遠端控制，讓美國廠能以最快速度、最低成本落地。這會是決定各家業者競爭力的關鍵。
- 最後，若台灣本地的工廠升級成智慧製造，同樣能降低五缺中的缺工問題，讓產業結構更符合未來高齡化、少子化的趨勢。傳統產業一樣能善用智慧製造，如中鋼、長春集團。
- 以我們的護國神山台積電為例，他們已經將自己定義為「軟體驅動」的公司，正積極朝智慧製造、AI轉型升級。至於外界最擔心赴美生產會大量增加的成本，根據TechInsights顧問公司分析，台積電美國大量生產後，成本增幅有可能僅約一成，而且多為設備支出，其他部分的成本則可以藉由優化流程來控制。
- 眼下企業最重要的，是先保本度亂世。但大家也應該開始想想，當事態發展進入下一個階段時，有沒有能力領先起跑，在混亂中尋找機會。我相信，新的贏家即將出現。
- 台灣很少有規模化、國際化的軟體平台，（目前一談到純軟體我們就矮人一截），這不是我們該搶占的市場。我們的機會在「軟硬整合」，讓台灣的軟體服務能更好地搭載在硬體產品上，共同向外拓展市場。而且，必須是硬體整合軟體，因為硬體廠通常規模龐大，具備全球化的運營能力。他們更了解科技巨頭的需求，能掌握軟體發展的脈絡與應用方向。
- 錯過電腦、智慧手機的浪潮後，現在機會再度降臨，邊緣AI又讓我們看到從雲到端、由硬到軟的希望。什麼是邊緣AI？是將AI導入電腦、智慧型手機、GPS、智慧手錶、腳踏車等終端裝置上，而不是依賴遠端的雲端伺服器，從而提升產品附加價值。
- 對雲端業者來說，邊緣AI能分擔運算成本。邊緣AI還能滿足日漸重要的資安需求。尤其美中對抗未歇，更需要注重資安，加上去紅供應鏈的情勢，都有利於台灣投入。
- 台灣的一代做製造業，二代投入網路內容產業，剛好讓兩代創業家位處微笑曲線的兩端，遙遙相望。我相信在AI時代，台灣循著老創帶新創的路徑，從雲到端、由硬到軟，很有機會。當新創有了舞台、老創有了解方，不只能提升產品價值、帶動企業轉型和產業創新，還有機會讓台灣黑熊一舉變身獨角獸。
- 很難想像，新冠肺炎疫情前，台灣上市公司的總市值在20兆台幣左右徘徊；疫情增加資通訊的需求，加上受到地緣政治影響，台商紛紛回流，讓總市值暴增至60兆台幣。隨著生成式AI浪潮來襲，又帶動台股市值增加至80兆台幣，台灣股市已經是世界第七大。機會已經來臨，只要老創、新創敞開心胸，從雲到端、由硬到軟，攜手共舞，將能重新定義台灣在全球科技版圖上的地位。
- 令人高興的是，近來，政府開始動起來，著手規劃AI新十大建設。其中一個企圖，便是瞄準「軟體登峰」，打造國際軟體平台，與機器人、光通訊、量子電腦等目標同樣重要。如今，身處AI時代，台灣已經有非常多國際級科技企業，正在透過官民協力、老創攜手新創的方式，只為孕育出新一代護國神山。
- 應對高齡化、少子化衝擊，發展機器人。2020年起，台灣的死亡人數正式大於出生人口數，慶幸台灣還有AI。我們應該以「永續」和「維持社會均衡」的角度看待AI，發展相關產業，除了減緩人口結構變遷帶來的衝擊，還能以更少的人創造出更大價值，撑起整座島嶼的發展。
- 現在美中分流，美系甚至歐洲企業基於國安考量，讓我們有更多機會整合硬體、基礎軟體、感測器和AI模型，將機器人平台做得更好。台灣已經錯失智慧型手機的機會，這次要積極把握，希望不只做零組件代工，最終也能培養出品牌領頭牛。
- 我們還要培養無人機應用團隊，才能在有需要時照顧到台灣人民。無人機本質上可被視為一種小型機器人，或是一台「會飛的電腦」，彼此之間的生產製造、電子電機相關技術都差不多，而且台灣正是擁有完整硬體供應鏈的國家。
- 要注意的是，發展機器人、無人機不能從商業的角度思考，有一部分其實是社會永續，需要政府投資或引導，替台灣的活命做打算。台灣很會做AI「鏟子」，生產很多GPU、伺服器，但我們對AI應用這座「礦」要怎麼挖，並不擅長。但是，最近我體會到，台灣真正需要的礦，不是去改變產業結構，而是追求永續，因為不挖礦，你就不能永續。現在，我們可以用AI，將高齡化、少子化的危機當成「礦」，藉此擴大本土市場，創造一個良好的環境，讓社會均衡且永續地發展下去。
- 我認為，因為台灣有AI，再加上美中對抗情勢未歇、美國需要台灣強化「美系供應鏈」等外在環境變因，史上的最大機會即將來臨。未來十年內，台灣將成為全球最具競爭力的經濟體之一。2017年，《哈佛商業評論》針對三十三個國家進行調查，結果指出，進入超高齡社會的前十年，大多是該國歷史上的黃金十年，原因是資深一代尚未退出職場，可以與年輕一代碰撞，共創契機。
- 需要提醒的是，在善用AI、掌握美中分流和黃金十年機遇的同時，我們還需要突破數位孤島的困境與思維，與其他國家的人才互動。
- 1930年代，日本經濟學家赤松要（Kaname Akamatsu）提出雁行理論（Flying Geese Paradigm），強調大雁成群飛翔時，呈現「人字V」隊形，領頭雁在前，後雁依序排列，共同朝同一方向前進。這在經濟上，指的是先進國家率先完成產業升級後，再逐步將過去的產業外移給後進國家，帶動整體區域發展。在亞洲，日本便是那隻領頭雁，帶動韓國、台灣、新加坡和其他東南亞國家的發展，讓產業從勞動密集型逐步升級至資本密集、技術密集型，而高端領域由先進國掌握，中低端產業則慢慢轉至後進國。
- 但是，我們不必悲觀，全球二百多個國家，只有台灣有台積電，而且在台積電之外，我們還有聯發科、鴻海、廣達等強大的硬體供應鏈，只要從海洋思維出發，再搭配這些老創的基礎硬實力，足以繼續撐起下一代的希望。
PART II：台灣未來
企業篇
- 台灣企業應該善用AI賦能員工、強化資料工程，並且促進老創、新創攜手合作，培育國際化多元人才，帶動產業轉型升級。
- 2025年5月，顧問業巨頭麥肯錫進行百年來最大的裁員，縮編11%的員工，這多少與AI衝擊有關。這個現象與「世界經濟論壇」發布的《2025未來工作報告》相符。該份報告指出，到2030年，全球會淘汰9,200萬個工作，同時也會創造1.7億個新工作，講的就是「騰籠換鳥」。我認為，與其關注矽谷有多少裁員，不如探究這些企業有本事裁員、敢轉向的背後動機。
- 敢轉向的有競爭機會，快快讓員工賦能。科技巨頭一邊裁員、一邊買團隊（併購）的種種舉動，代表他們想快速篩選出能適應AI環境的員工，而非等著在職員工慢慢轉型，或直接買AI團隊來補足職能需求，藉此保持公司競爭力。相較科技巨頭，台灣中小企業老闆要重視的問題，應該是如何「用AI幫員工賦能」，例如讓AI成為個人助理、小幫手，以此提升員工的工作效率與達成率。
- 我通常將AI的使用者分為神奇寶貝（寶可夢）訓練師與指揮家。多數台灣中小企業的需求，集中在讓同仁變身AI指揮家即可。對此，企業首先要降低員工使用AI的顧慮，再找到內部厲害的指揮家，並透過這位使用者的心得分享，讓員工看到同儕使用AI後事半功倍的成果。這正是員工學習AI，成為指揮家的最大誘因。
- 透過AI賦能員工是可以立刻開始執行的工作。這裡也分享一個協助企業快速實現目標的「STEP模型」。「STEP」指的是分類（Segmentation）、轉化（Transition）、教育（Education）和績效（Performance）。另外，企業還可以設計「獎勵機制」，員工只要多用一種AI工具，就能立即獲得回饋或獎勵，如此一來員工理所當然會產生使用的強烈動機，而真正能掌握競爭機會的，只有那些敢轉向、積極擁抱AI的組織。
- AI語音轉文字技術（Speech-to-Text）與大型語言模型的搭配已經相當成熟。企業透過音轉字技術可以快速翻譯、摘要、分類、提示、問答和知識搜尋……。光是會議記錄，音轉字就能幫上大忙。用AI來翻譯成母語，是個好選擇。（如今市面上已經開始販售「AI智能翻譯耳機」。
- 在行政院文官會議分享AI時，我說，會使用AI的人跟企業，將取代不會使用AI的人與企業；有能力開發、應用AI的國家，正在削弱沒有能力使用AI的國家。
- 我認為企業不需要立刻開發AI客服機器人來取代真人客服。企業可以只開發可供真人客服差遣的AI小助理。例如，小助理A是擁有法遵專業的高手，小助理B是產品功能查訊高手。因此我們應該向身旁的AI超級使用者學習。在我看來，一人創業家、內容創作者可能是商業領域與AI協作的最佳例證。
- AI正在重塑商業模式，效率與成本優勢變得前所未有的重要。這會催生更多由一人或極少數人組成的高效公司，並對傳統中小企業構成巨大挑戰。然而，這亦迫使企業必須擁抱AI、加速轉型，否則便會失去競爭力。
- 現在，人人都在討論的「AI轉型」，其實已經是「數位轉型CBA三部曲」中的第三步。數位轉型CBA三部曲，指的是C（雲端，cloud），B（大數據，Big Data）和AI（人工智慧，AI）。在此情形下，許多企業要進行AI轉型的一大前提，便是要先建立好資料工程，整理企業裡的客戶消費紀錄、銷售數據等雜亂資料，好讓乾淨的資料能順利被AI解讀。為了確保能發揮應有作用，資料工程必須同時兼顧「品質」與「目的」。領導者必須先擁抱AI，挑選合適的AI工具，而且除了指導員工使用之外，還要擬定安全、有效的數據管理政策，建立當責文化。
- 隨着大型語言模型持續進化，2023年3月，OpenAI發布GPT-4，等同宣告「多模態語言模型」問世，Google、Meta隨後也陸續續推出多模態模型。相較於傳統大型語言模型擅長閱讀、理解、生成文字，多模態語言模型不僅能讀懂文字，還能看懂圖片、聽懂聲音、理解影音內容，並在透過多元素材學習後，根據任何一種輸入給出不同模態的輸出，加速「經驗學習」的進展。
- 這種能整合多元感官資訊的特性，預示著人機互動模式將迎來革命性轉變。透過多模態語言模型的能力，AI與人類的溝通不再局限於文字，能更自然、更沈浸地以影音方式進行。
- 多模態語言模型的興起，對以製造業為主的台灣，幫助尤其大。我認為，未來工廠的知識傳承會進入多模態概念，方便新手能透過多模態AI的加持，更快上手新工作；企業面臨缺工問題時可以調降對人才專業度的要求、降低找人的難度。我建議有心導入AI的企業，可以開始採用一些現成的AI小工具為員工賦能，也要有計劃地蒐集聲音、影像，做為日後導入AI、完善資料工程的基礎。
- 許多歐美新創便是倚賴那些最強大腦，開展出下一階段的應用。他們的成功是站在巨人的肩膀上。我尤其鼓勵各種已經有現成產品的新創投入垂直整合領域，往B2B（企業對企業）方向發展，加緊挖掘自家客戶的特殊用途，讓自家公司不致受到科技巨頭太多影響。科技巨頭思考的是「最通用」的應用優化，這就是「小而美」新創的機會。新創可以為既有客戶訓練、客製化專屬的AI模型或助手。新創甚至不需要侷限在單一大型語言模型，同時跟好幾個巨人往來也沒關係。台灣已經有新創在做AI的垂直整合應用，如「犀動智能」。
- 我始終認為，台灣AI新創現在最需要的，是先找到一個成功楷模，現在的考驗在服務設計，而不是技術問題。最近不少專家都提到，網路普及帶來的知識經濟幾乎已經告一段落，接下來會進入創新經濟時代──知識可以問AI，但應用需要具備創造力（Creativity）和溝通力（Communication）的人去開拓。
- 具備強大內容生成、互動模擬能力的AI，正被不法分子用來製造難以察覺的詐騙陷阱。但我們可將重點擺在「AI防詐」，用魔法打敗魔法，以AI對抗AI，讓AI協助人們用更即時、規模化、智慧化的方式處理詐騙。
- 此時，「AI防詐」反倒成了門好生意。有些AI服務供應商會在模型生成的內容中，嵌入獨特且不可見的數位浮水印、加密簽章或設計溯源系統，以證明文件來源。更重要的是，如果AI開發商之間形成聯盟，採納標準化的認證協議，將大幅提升快速識別AI生成內容來源的能力，有效打擊假訊息與詐騙行為。
- 對於新創、中小企業，我沒那麼悲觀。新創公司要做的，是積極在垂直整合領域中尋找機會。中小企業不妨先試著將AI做為生產力工具，降本增效，不需要急著用AI進行大幅轉型，可以等市場成熟再跟進。
- 教育部定義，21世紀學習需要具備的關鍵核心能力為創造（Creativity）、溝通（Communication）、批判性思考（Critical thinking）、團隊協作（Collaboration）和解決複雜問題（Complex problem solving），統稱5C能力。這些能力同樣適用企業，是發展創新經濟的必備條件。
- 另外，我建議台灣企業要積極培養「GDP人才」。G指的是全球視野（Global View），D是多元化（Diversity），P則是主動積極（Proactiveness）。社會、企業應該為台灣注入國際、多元元素，人才自己則要養成主動積極的態度，創新會在這樣的環境中產生。
PART II：台灣未來
個人篇
- AI翻轉教育型態，人類需要善用AI強項，讓自己成為跨域的π型人才，學會提問、與AI互動，培養好奇心、同理心與協作力，才是未來的軟實力。
- 向AI學習前，先了解它的能與不能。不同於用Google搜尋、找資料時的情境，AI讀完這一億本書後，「量變」產生「質變」，使用者不需要管它是怎麼閱讀、運作邏輯為何，只要把它想成「搜尋引擎2.0」，它會在讀完資料後吐出答案，等於幫你讀書。再加上2024年5月，ChatGPT推出GPT-4o模型，首次大規模開放「即時多模態推理」功能，讓使用者能直接上傳圖片、語音，由AI即時辨識、推理。
- 人類無法叫AI不作惡。AI仍然會胡說八道，產出不可信的內容。盡信書，不如無書，答案只是參考，要訓練自己有能力判斷AI給出的答案。而且，不保證正確，不代表不能用。在語言的世界裡，AI已經是大師等級，但在物理世界，AI目前的能力可能還不如一個二歲小孩。理解AI的能與不能，我們才可妥善使用它。
- 在美育方面，AI降低了學習美的門檻。AI讓藝術變得無限寬廣，讓人類能探索的空間變大，天空可以是畫布，無人機可以當做彩筆，如果善用它的創意，能讓自己更有創造力。
- 但是，即使AI的能力日益全面，我始終認為，它應該是我們的副駕，掌握方向盤的還得是自己，否則你就會喪失自我，失去解決問題的能力。
- 80分才及格的年代，要做「π型人才」。AI將許多工作的及格線，從60分一舉提高到80分，迫使各行各業必須重新定義人力的核心職能和價值。在網路時代，在單一領域擁有專業技能和知識的深度、又具備其他領域廣度的「T型人才」（斜槓人才）當道。然而，AI重新定位職能，T型人就像只有一隻腳在行走，已經走不遠了。當前職場最搶手的是「π型人才」，他們就像π那兩撇般，兩隻腳跨足兩種以上的專業領域，而且專業能夠互補發揮綜效，如此一來，才能屹立於AI時代中，而符號裡的那一橫有如張開的雙臂，應兼具博雅素養與國際連結力。
- 在少子化、事求人的現在，工程師如果能與AI合作，並擴展上、下游職位的能力，或許就能獨立完成一份至少橫跨三個職位的工作。
- 因此工程師的任務就是從AI手中接過半成品，進行更多測試（Quality Assurance）、除錯，將半成品從80變成95分。這個過程就像自己從寫作文變成改作文的人，必須先看懂他人的邏輯才有辦法修正，對專業能力的要求只會更高；同時，專案管理、使用者需求分析、產品設計等能力，也是工程師需要加強的技能。
- 最後，企業想打造培育π型人才的環境，則需要提供相應的設備支援。如今，公司更應該積極主導，為內部人員建置安全的AI工具平台，除了保障資安，還能釋放π型人才的潛力。另一方面，AI應用產生的成果將在組織內部形成正向循環，持續加快生產力。對企業發展、個人職涯而言，善用AI來強化π型人才的優勢是鞏固競爭力的關鍵。
- 我說，π是無限尾數，寬度會比深度更關鍵。所以，最起碼的寬度是什麼都要懂一點，懂到你可以指揮AI，有能力判斷成果好壞；另外，寬度不代表淺，能力夠強的話，π的兩隻腳可以無限寬、無限長。
- AI賦予人們新能力，我們不該局限自己，反而要樂於擁抱上、下游工作所需的能力，讓AI幫自己多懂一點，站得更穩，看得更遠。
- 在我看來，未來程式教育的重點應該擺在精通使用各種AI工具。教孩子時，就像自己平常用Google搜尋引擎一樣，教他們用ChatGPT、Gemini，與生成式AI自然對話、生圖、做音樂，當成遊戲一般來培養興趣。不過，將AI視為數位工具在日常應用，則建議愈早開始、愈大膽使用愈好。這不僅能提升孩子的生活樂趣，還能擴大對事物的空間感。在1：99的時代，或許需要學寫程式的是那群最頂尖、天才的人，因為只有他們才能寫出比AI還要好的程式。
- 可以確定的是，我們應該學好提示工程，向ChatGPT、Gemini等高階AI下達正確、有效的命令，它就是某種協助我們完成生活所需的自動化工具。只是，目前提示工程幾乎無人可教，因為AI有翻譯、畫圖、寫程式等綜合能力，每件事都是一個專業領域。所以，現在大多是「我用的方法如果產出較好的結果，就分享指令給他人參考」的模式。但是，我相信，待大型語言模型愈趨穩定，會有類似「提示工程辭典」的範本出現。
- 跨學科學習才是王道。其實，我很佩服學外語的人，外語很多時候不只是溝通，而是把自己丟到一個不熟悉的語境中，了解另一種文化，等於是用自身熟悉的邏輯，去學習另一套邏輯，這不也是一種程式語言嗎？只是，我要提醒，學外語時，要以「π型人才」為目標，連國際政治、行銷管理等周邊相關專業一起耕耘，理解國家現況、市場趨勢、消費者喜好和差異化，如此一來才能拓展廣度，增加跨領域的職能。
- 在AI時代裡，薑是老的辣，老一輩的人將第一次出現職場優勢。因為他們長期累積的知識不僅能判斷AI生成內容的正確性，還不會過度依賴AI，懂得善用AI創造更好的工作效率，以「問AI」這件事來說，將背景交代得愈清楚，才能得到愈好的答案。理論上愈有經驗的人，描述會愈精準。AI無法企及的，就是關係人的知識，而這就是老一輩的優勢所在。
- 前面提過，AI是透過一系列的token序列來預測前後文的關係，並根據機率生成合適的詞彙或句子。token能打破語言界限，這使得我們即使用中文詢問以英文資料為主訓練出的模型，AI亦能理解不同語言中相似詞彙的意義。而且，隨著使用者變化輸入內容，模型同樣會相應改變預測結果。由於語言模型「文字接龍」的特性，讓我們與AI互動時，獲得的答案品質完全取決於提問方式。等於我們能以「問問題」來解題，甚至藉由與AI互動、問答來保持學習與思考的能力。
- 我在工作的履歷中看見每件事的不同面向，在「不疑處有疑」反而取得不錯成果。進入AI時代，我認為問出一個「好問題」是最關鍵的能力之一。下回用chatGPT、Gemini時，不妨打破東方教育「愛解題」的習慣，先問它：「我如何問一個好問題？」接著再問：「我該提供哪些資訊，我的答案才會更好？」跟它持續互動、甚至要求它之後，你會發現，一切變得不一樣了。
- 如何問一個好問題？我把問題拋給AI，它給了我「引導式問題」的回答，意思是你必須不斷與它互動，表明你要往哪個方向去。你可以用不同的方式去「教導」（Coach）、「訓練」（Train）、「指導」（Guide）甚至「引導」（Instruct）AI，我提到的這些詞彙，各自強調了不同程度的互動和對AI的影響。只要懂得運用高水準的提問方式去引導AI，就能讓AI產生媲美專家水準的內容，不要忘記AI的侷限。可是，若有足夠的發問與追問意識，不僅能避開AI的幻覺，還能培養出分析、總結問題和獨立思考的能力。
- 總之，透過引導式問題、禮貌提問、詳細交代背景與情境，以及必要時使用英文提問，才能確保獲得100%完整的答案。西方教育已經非常習慣這樣的學習過程，但台灣教育還不習慣，應該加快腳步學習。
- AI可以當老師，但要小心大腦外包。所謂大腦外包的概念，是指在學習過程中，你不知不覺把别人給你的問題拿去問AI，然後不加思索地直接採用AI給的答案。（AI直接擊潰你的學習能力）
- AI的最大優點是對話能力，老師可以善用這項特性，讓AI擔任助教小老師，陪伴孩子學習。教育是很適合AI發揮的領域，資料愈完整的領域，愈容易建構AI。使得學生坐在電腦前，就能與AI老師一起學習，而人類老師反而要做好監督角色，確保教材正確，並因材施教。
- 師法AI超級使用者。「AI不會取代人類，但使用AI的人會取代不用AI的人」，這句話已成了AI時代的經典名言。當外在推力不夠強烈，要推動行為改變，最簡單的做法是找出「超級使用者」。我相當鼓勵「抄襲」超級使用者的方法，讓那些方法成為參考資料、被推廣的教案。
- 目前最具代表性的超級人類，應該是伊隆．馬斯克了。從Tesla的電動車和人型機器人、SpaceX的星艦和星鏈、xAI的生成式AI「Grok」，到Neuralink的植入式腦機界面技術，他掌握的各種新興科技，是美中抗衡下美國仍能勝出的關鍵。即使中國有全球數量最多的工業機器人，但Tesla的Optimus，擁有從自動駕駛技術轉化而來的AI技術，以及電機、電池和電力電子學的知識、結構設計和規模化製造能力，是現在表現最好的人形機器人。種種破壞式創新和願景，讓馬斯克早早晉身超級人類的一員。
- 人的時間有限，每個人一天只有二十四小時，對超級使用者來說，工具已經存在，AI就是提升生產力、效率的絕佳幫手。至於我，很多人好奇我怎麼用AI？我不是超級使用者，因為工作型態的關係，用的其實不算多。但是，我很熟悉自己的工作流程，也了解每個工具的特性，知道什麼時候需要多個幫手。像是我會讓Google Gemini幫我讀資料，利用Deep Research搜尋過去幾年我的演講、採訪，將自己的觀點整理成精華報告，做為日後參考備忘用；也使用Google NotebookLM將各式檔案轉成逐字稿，並快速摘要散落各處的重點資料，問AI、與AI互動是我常用的方式，這本書的初步章節設定就是與AI討論設定的。AI的使用是點點滴滴、涓滴成河，現代人只要某個地方落後一點，長時間下來，生活、工作的品質就有差了。
- 孩子經由五感學習來保護自己，這叫做「感知」。感知很難取得訓練資料，也難以用文字表達，更涉及對即時、多模態訊息的複雜整合與情境理解，這是AI的匱乏之處。在一個組織裏，上至管理者、下至工作者，都需要具備溝通、協調、協作、同理、抗壓、領導等無形的軟實力，這是未來讓人類脫穎而出的關鍵。雖然，AI的專業知識、硬實力確實很強，AI卻沒有完整的五感，所以軟實力的培育還是得靠自己。未來的世代，軟實力（比如同理心）比硬實力更重要。當軟實力增強，就不會成為大腦外包的空殼，而是個可以駕馭AI的人。
- 讓AI來翻轉個人學習與國家教育。隨著AI的進步速度已經以「日」來計算，尤其是在記憶、計算、閱讀等領域，表現往往優於人類，人類需要認真審視自己與AI的關係，而非一味抗拒。況且，世界上已經出現一個可以二十四小時陪伴在側的助教，要是不將這樣的能力交給小孩，對他們並不公平。AI現在仍有幻覺，會給出錯誤答案，但它的價值在於讓我們更容易、更快速地「探索」世界，並從中獲得有價値的結果。
結語：我們都是AI世代
- 這次的AI，和以前每一次的科技革命一樣，它帶來擔憂，卻也帶給我們突破極限的機會。我們都是AI世代（We are Generation AI），意指進入AI時代後，不論我們年紀多大多小，我們都是人類史上第一代的AI世代，這是確定的事。我希望看到住在台灣島上的居民、下一代的孩子，有更好的未來。這個未來是一個有AI的科技島，讓我們可以開創更智慧、更美好的生活。