會思考、會運算、會推理的AI還有什麼做不到?「女人的第六感」,是演算法都搞不定的事
會思考、會運算、會推理的AI還有什麼做不到?「女人的第六感」,是演算法都搞不定的事

本文摘自《修復未來》,大塊文化出版

人們總是說教育是答案,特別是那些未從事教職、也不在學校工作的人對此堅信不疑。教育是人們應該如何為在新經濟工作重新受訓的方式。教育是孩童發展溫格的「心理自由」、破除網路成癮的地方。教育是——借用斯托布的話——我們學會當人類的地方。雖然以上說法都沒錯,但教育成了每一件事的預設解答。當我們不知道該如何解決某個大問題時,總是把它丟進教室,讓那些低薪超時的老師負責修復。 問題越大、越不定型,我們就越常把它丟給學校來處理。

例如,MIT經濟學家艾瑞克.布林優夫森(Erik Brynjolfsson)和安德魯.麥克費(Andrew McAfee)合著的《第二次機器時代》(The Second Machine Age),探討摩爾定律的經濟衝擊,他們在這本精彩的暢銷書中,將教育列為解決美國未來的頭號政策建議。「把小孩教好」,是布林優夫森和麥克費的結論,並提出調高老師待遇,讓他們教學更負責,尤其是那些「像創造力和非結構式問題解決等難以評量的技巧」。兩人還建議,老師應該利用磨課師(MOOCs)這類新科技,「以低成本來複製優秀老師、內容和方法」。

AI的限制:電腦沒有「瘋狂地帶」

然而,事實是,孩童並沒有被教好,至少在美國是如此。2017年5月皮尤研究中心報告《未來工作和工作訓練》(The Future of Jobs and Jobs Training),向1408名美國資深主管、大學教授、AI專家提出,一連串關於在自動化世界裡教育人們的挑戰。報告結果發現,百分之三十的受訪者對於中小學、大學和工作訓練內容會迅速進化、跟上下一世代的勞工需求表示「沒有信心」。「老闆認為你的工作技能很快就毫無用處」,《華盛頓郵報》對於這份報告結果下了殘酷的結論。

該報告的合著者、同時也是皮尤研究中心主任李.雷尼(Lee Rainie)針對這份報告指出:「人們一直在苦思這個基本的形而上問題:人類擅長什麼?找出這個問題的答案很重要,因為機器與人類混合的世界已經到來,而且將加速發展。」

那麼,人類到底擅長什麼呢?特別是,和那些李.雷尼口中「正在吃掉人類工作」的智慧機器相比。

我把這個問題拿去問尼古拉斯.卡爾(Nicholas Carr),他是美國專門探討數位革命中人類成本極受敬重的作家,著有被提名普立茲獎的《網路讓我們變笨》(The Shallows),以及其他關於科技的重量級著作。我來到卡爾的家鄉,科羅拉多州的波德市,與他在一間古怪的塔吉克斯坦餐廳吃著中亞食物,他對我高談形而上學。

儘管他承認當人們給他貼上「人本主義者」的標籤時他會生氣,但他還是生動地區分出人類和智慧機器的不同之處。「電腦沒有瘋狂地帶,它們不能矛盾,也無法設計去處理模稜兩可的情形,它們也沒有直覺,」 他解釋道。

之前提到過,史帝芬.沃爾弗蘭不認為電腦會有「目標」,卡爾也一樣,認為要讓智慧機器變得有自覺、有意識,「簡直難以置信」。「和機器人相比,人類意識最偉大的地方,」他喝口啤酒,說,「是我們可以同時做不同的事情。」

可是,我們該如何把孩童教好呢?我問他。我們該教孩子哪些技巧,讓他們不只有工作可做,還能適應李.雷尼所說的「機器和人類混合的世界」呢?

培養直覺、模稜兩可和自我意識,為人類獨有

卡爾談到豐田汽車最近宣布,在日本某些工廠將以資深技術人員取代機器人。豐田發現這些員工有多年的經驗,能處理工作上不願遇到的模糊地帶。有多年診治病患實務經驗的醫生也具有這樣的直覺。他說,這種直覺絕不可能被演算法取代。卡爾特別提到另一位美國人氣作家馬修.柯勞佛(Matthew Crawford)筆下的「摩托車修理店的未來工作哲學」。卡爾也像湯瑪斯.莫爾一樣,認為人類獨特的價值在於實行,因此,卡爾認為,教育不應該光是知道,還要包括動手去做,這一點和蒙特梭利不無類似。

所以,根據尼古拉斯.卡爾的說法,這就是人類在智慧機器日益當道的時代所擅長、能發揮的地方。因此,教育工作者面臨的挑戰(或契機),就是教會學生機器人或演算法做不到的每一件事情,在卡爾看來,這包括培養直覺、模稜兩可和自我意識,而他認為電腦的局限性很大。 曾在蒙特梭利學校教書的斯托布認為,人類擅長的是自覺和「感召」的觀念。而有三個在家自學的青少年子女的艾伯特.溫格則認為是「心理自由」成就的自我駕馭。

這正是五百年前莫爾在《烏托邦》裡陳述的人本主義教育理想,著重的是無法量化的知識:如何與同儕說話、如何領會自律、如何享受休閒、如何獨立思考、如何當個好公民。然而,這種創新教育如今真的存在嗎?或者,也像莫爾的想像之島一樣,只是個無法實現的虛構想法?

我和馬丁.福特在桑尼維爾的希臘餐廳用餐結束後,往北開上美國一○一號公路,來到帕洛奧圖高中。這間公立學校和史丹佛大學位於同一條路上,坐落於世界冒險之都——矽谷的中央。像史蒂夫.賈伯斯這樣的科技巨擘都會把子女送到這間學校。

2017年皮尤中心公布一項令人不安的報告結果,指出美國教學品質惡劣,儘管如此,還是有一些勇於創新的學校老師成功地幫助學生為智慧機器主導的未來做好準備。我來帕洛奧圖高中找一位馳名加州的老師,想了解她的教學方法。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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