為什麼Elon Musk和我們都「害怕」人工智慧?
為什麼Elon Musk和我們都「害怕」人工智慧?
2014.11.01 | 科技

在針對一個話題開始寫作之前,我一般都會查查資料、列列提綱。而當提筆準備寫寫人工智慧這個最近因為大量相關領域創業公司拿到融資而被再度炒熱的概念的時候,我卻想到了一些有趣的事。

人工智慧(Artificial Intelligence,AI)是個古老的,且在過去的50年裡並沒有得到太多人的太多關注的概念。翻閱維基百科,你甚至能找到「AI寒冬」這一用詞。事實上,人們對於人工智慧知識的淺薄,並不能對人們在這個話題框架下進行討論的希望產生任何阻攔——我就是最好的例子:在「AI寒冬」的時候(幾乎持續了上個世紀整個後半葉)的普羅大眾和現在的普羅大眾對於人工智慧的了解並沒有增進多少,只不過從前人們更願意提「機器學習」(Machine Learning),而最近幾年AI更加吃香罷了。

如果你不是演算法工程師,那麼你不需要了解人工智慧究竟是怎樣產生的,只需要知道它就在那裡,就那麼好用……等等。

我的邏輯在這裡被打斷,然後被轟然推倒。

在「AI 寒冬」的那段時間裡,人工智慧研究因為數次技術革新嘗試的失敗而停滯,改名換姓的機器學習卻更容易受到投資人的青睞。機器學習和人工智慧的研究方式相通,但目標卻截然不同:機器學習希望模仿人類,而人工智慧希望替代人類。就像自動駕駛和無人駕駛一樣,這是兩種自動化程度和智慧程度高度相當,但仍有根本性不同的汽車控制技術。在我的邏輯被自己擊垮之後,邏輯重建將圍繞著自動駕駛、無人駕駛來展開:

一個月之前,世界上最熱門的電動車公司Tesla以「D」字為發表會的主題,吸引了全世界科技迷、汽車愛好者的眼球。半個月之後人們終於知道了「D」代表著什麼,可是期待中的無人駕駛這種富含未來奇幻色彩的功能,還是沒有來到Tesla新車當中,令人們不免有些失望。而在這之前,另一家矽谷科技公司Google 剛剛發布了旗下Google[x] 團隊研發五年之久的無人駕駛汽車,沒有方向盤,沒有油門和剎車等人為的手動裝置。

Tesla是汽車公司,Google卻是間搜尋公司。為什麼我們要依靠一家搜尋公司,而不是汽車公司,來引領無人駕駛的未來?是什麼在阻擋著坐落在全球高科技人才最密集的矽谷地區,擁有全球最優秀汽車相關技術,手握幾乎用不完的資金可以投入研發的Tesla,去做無人駕駛汽車?Tesla創辦人兼執行長Elon Musk 近期在多個場合公開發表的見解或許能夠回答我們的疑慮:

1.Musk此前接受了中國媒體《博客天下》專訪,隻身一人帶採訪團隊三人試駕自家研製的電動車。在震驚於Tesla新車超強的性能之於,採訪者希望了解Musk對於開自家的車有什麼感覺。Musk的回答調性一如往常的高:

我們努力讓這部車的操作界面對駕駛者更直觀,就好像車是自己的一部分,控制車就像控制自己的身體一樣——不需要思考,車就在那裡,隨時準備好感應你的想法,做到你想要做的事。

2.早在今年8月,Musk就曾在Twitter上表達過對於人工智慧的疑慮:

Nick Bostrom的著作《超級智慧》(Superintellegence)值得一看。我們需要對人工智慧非常謹慎,否則其在未來的危害性將不亞於核武器。

不是每一位科技公司領軍人物的每一條發文都值得推敲,Musk 的這一條在當時也一樣。但沒過太久,Musk 用一場演講再度表明了自己並不是說著玩。

3.在美國時間10月26日麻省理工學院的一場公開訪談上,Musk稱人工智慧就像「召喚惡魔」這種神話中遠古的術士才會研習的恐怖技法一樣,將會為研究它、使用它的人帶來無法預估的惡果:

研究人工智慧就像召喚惡魔一樣。就像所有的神話中畫著法陣捧著聖水的邪惡巫師一樣,每個巫師都聲稱自己可以控制惡魔,但沒有一個最終成功的。

人們驚訝於這樣一位具有優秀的技術背景、豐富的項目經驗的科技界高層人士居然會發表這樣「反創新」的言論,更何況他今年三月剛剛跟投了一家人工智慧領域研究圖像識別技術的創業公司。

但換個角度的話這些言論可能更好理解:Musk對Tesla電動車的理解是「控制車就像控制自己的身體一樣——不需要思考,車就在那裡,隨時準備好感應你的想法,做到你想要做的事」,這精準地體現了Musk認為人性應該對車佔有控制權,而不是反過來。也正因為Musk是技術出身,他才對於現在以及可預見的未來里,人工智慧的研究成果取代/奴役人類的程度的理解,比普通人有更多的數據支撐。原來,被他人吹捧為現實版鋼鐵俠的他,恰好是最擔心人工智慧技術過度發展的人。

人工智慧現在都可以做什麼?一家名為Darktrace的公司正在使用貝葉斯理論來開發出一套安全系統,試圖學習什麼是「正常」的情況和「不正常」的情況,從而為部署該系統的IT架構提供事故發生時,甚至是發生前的報警服務;另一家名為Celaton的公司已經可以為用戶提供虛擬客服軟體,通過不斷地學習,幫助用戶在客服工作這一勞動密集型工作上,降低勞動力成本,提高客服溝通成效。


(圖說:由人類研發的深藍,在國際象棋上擊敗了人類自己)

一邊是Tesla作為一家創新型電動車公司,在自動駕駛系統上面的「沒追求」,另一邊則是優秀的人工智慧創業公司希望通過自己的技術,用機器替代人類,給生產效率帶來大變革。為什麼Tesla的新車沒有給機器系統開放更多權限,而只賦予了其類似於過去汽油汽車定速巡航的升級版功能:智慧加減速、變道等等?為什麼不試著讓新車完全替代人的操控?從現實的條件限制上來說,未經機器掃描和繪製過的道路無法支持無人駕駛是一個原因。而擔心機器系統有一天會走到「訊息的奇點」,整合了人類心理模式之後背棄人類設定的三大定律,選擇背叛人類主人,或許是更重要的原因。

自動駕駛希望優化駕駛者的駕駛體驗,而無人駕駛的目標則是替代駕駛者;機器學習希望的終極目標是整合數據以及運算能力,製造成一個位於雲端的計算機——仍為人所用,而人工智慧的研究者恐怕自己也無法確認自己研究的系統,在達到高智慧巔峰的時候,會否選擇完全替代情緒化、有生命週期、低效率的人類。當機器已經可以自行決定什麼是「正常」和「不正常」的時候,可以讓溝通的對象察覺不出來自己是機器的時候,面臨機器很有可能拋棄「忠誠」這一極大影響機器系統自身效率的行為,已經變得越來越懶的人類還有多大的勝算?

無數優秀的文學、影視作品曾經演繹過上述情況的發生和興盛。屆時,機器已不是人類的計算器,而人類會成為機器的電池。我的幾位朋友曾經有過這樣的問題:人類對於人工智慧的研究,真的到了值得擔心的地步了嗎?可能Elon Musk希望傳達給我們的觀點並非如此。的確,適度的人工智慧研究能夠給人類生活帶來進步,但恐怕目前還沒有人能夠研究明白這個「度」究竟是多少,並且說出來,讓像我一樣對於人工智慧同時懷有憧憬、敬畏和恐懼之心的普通人信服。這正是人工智慧最可怕的一點,就像本文邏輯重建中的自動駕駛和無人駕駛關係一樣:如果沒有方向盤、手動設備,這世界上有多少人願意全身心地相信無人駕駛汽車不會讓自己死於非命?

在人工智慧研究合適的「度」被找到之前,無論多麼情緒化、低效和落後,人性掌握控制權恐怕依然是唯一且最好的選擇。

本文出自PingWest/光譜

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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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