學習用機器思維來思考,強化自己的邏輯與AI共生
學習用機器思維來思考,強化自己的邏輯與AI共生

本文摘自《AIQ:不管你願不願意,現在已是AIQ比IQ、EQ更重要的時代》,商業周刊出版

AI焦慮症? 找個方法跟人工智慧共存下去

前文已經提過,我們的學生對於人工智慧有多興奮、以及全球各大企業如何積極地投入AI的發展。但是,如果說所有人都對這些新技術如此看好,那可就言過其實了。事實上,很多人對於工作就業、數據隱私、財富集中、或是俄羅斯人擁有傳播假新聞的Twitter機器人等問題感到焦慮。還有一些人,其中最著名的是Tesla電動汽車公司和SpaceX太空探索技術公司幕後的企業家伊隆·馬斯克(Elon Musk),甚至描繪出更可怕的景象:機器人變得有自覺意識,發現自己不喜歡被人類統治,因此開始用矽拳來統治人類。

先來談談馬斯克的憂慮吧。他的觀點引起了許多人關注,或許是因為億萬富翁在談論AI時,大家都會特別注意吧。馬斯克聲稱,在開發人工智慧科技時,人類正在「召喚惡魔」,而智慧機器是「我們最大的生存威脅」。

讀完本書之後,你將可以自己決定這些擔憂是否合理。但我們想事先提醒你,人們很容易陷入認知科學家所謂的「經驗性直觀推論法」(availability heuristic)的陷阱,亦即依據個人經驗中最容易立刻聯想到的事例,來評估相關事件發生的可能性。就人工智慧而言,這些例子多半來自科幻小說,其中絕大多數都是邪惡的 ,諸如《魔鬼終結者》、《星艦迷航記》、或是《2001太空漫遊》。我們認為這些科幻作品的例子造成了強大的錨定效應(認知偏差),讓許多人接受了「邪惡AI」的說法,而不加以懷疑。

畢竟,我們有豐富的想像力能拍出這種電影,並不代表我們真的有實現的能力。至今,還沒有任何人有辦法打造具有一般智慧的機器人,像人類一樣聰明、或如「魔鬼終結者」一般。也許你的後代子孫會想辦法辦到,也許他們甚至能夠編寫程式機器人去威嚇伊隆·馬斯克的遙遠後代,但那將會是他們的選擇、也是他們的問題,至今檯面上都還看不到任何一點這種發展的可能性。現在以及可預見的未來,「智慧型」機器只擅長在其專門領域中表現聰明的一面:  

Alexa可以為你朗讀義大利肉醬麵的食譜,但是它不能替你切洋蔥丁,也肯定不會手持菜刀對你發脾氣。

無人自動駕駛汽車可以載你到足球場,卻不能做球賽的裁判,更不用說能夠自己決定要把你綁在球門柱上,踢球攻擊你的要害。

再說,現在就開始擔心機器人具備自我意識,就好比德哈維蘭飛機製造公司(De Havilland Aircraft Company)在1952年試飛第一架商用噴射客機時,就開始擔心超高速飛行至遠距星系的影響。現在擔心這些都還太早了,眼前還有更重要的事情需要擔心。比如,延續噴射客機的比喻,為現今所有「飛機」制定明智的政策。

制訂政策的問題連帶引出我們對AI更多合理、切身相關的疑慮。人工智慧會造成全民失業的世界嗎?未來的機器可以對你的生活做出重大決定,卻毋須承擔任何責任嗎?最聰明機器人的擁有者終會掌握未來的世界嗎?

這些問題非常重要,無論是在科技研討會議上、世界各大新聞媒體、以及大學同事午餐閒聊的話題中,我們聽到大家不斷在討論。我們必須事先聲明,你不會在這本書中找到這些問題的解答,因為我們也不知道答案。就像我們的學生一樣,我們對於人工智慧未來的發展十分樂觀,希望讀者看完這本書之後,也會認同這種樂觀的態度。然而,我們並不是勞工經濟學家、政策專家,也不是算命師。我們是數據科學家、也是學者,這意味著我們的本能就是堅守自己的學術路線,對自己的專業知識充滿信心。我們可以傳授人工智慧的知識,但我們無法告訴你未來世界的發展將會如何。

別被AI嚇到,生活上擁有它可是事半功倍

然而,我們可以肯定地告訴你,一些AI相關主題常見的論述觀點,都是不完整的。這些說法強調大型科技公司的財富和權力,卻忽略了AI不可思議的普及化和傳播發展。它們強調機器使用存有偏見的數據做出重大決定的危險,卻沒有意識到我們早已生活在人類決策偏見之下、或深受其害。最重要的是,這些論述十分關注機器可能剝奪人類的權益,卻忽略了我們將得到的回報,例如不同類型卻更好的工作、新的便利、免於苦差事且更安全的工作場所、更完善的醫療保健、更少的語言障礙、新的學習和決策工具,這些回報讓我們更聰明、更精進。

再來談談工作就業的問題。在美國,儘管人工智慧和自動化成為經濟發展的動力,從2010年到2017年,失業救濟人數仍持續創下新低。在中國,機器人自動化的步伐變得更加快速,工資卻連年飛漲。這並不代表AI沒有威脅到個人的工作機會。影響已然產生,也會繼續構成威脅,就像電動織布機威脅紡織工的工作、汽車取代馬車伕的工作一樣。

新技術總是會改變經濟所需的勞動力結構,造成某些領域的工資不斷下跌、某些領域則不斷飆升的壓力,人工智慧也不例外。我們強烈支持就業培訓和社會福利計劃,為那些被技術取代的人提供實質的幫助。或許正如許多矽谷老闆所想,全球化基本工資甚至可能成為解決之道。我們不敢妄下斷語,不過,AI未來將造成人類失業的這種論述,目前為止尚未完全得到實證的支持。

接著是市場獨占的問題。亞馬遜、Google、Facebook和Apple都是實力堅強的科技巨頭。最重要的是,面對那股強大力量,我們必須保持警惕,以免它被用來扼殺競爭或削弱民主規範。但也別忘了,這些公司之所以成功,是因為他們提供了人們喜愛的產品和服務;只有不斷創新,才會取得成功,這對大型機構來說,並不容易。此外,我們也看過許多預測,認為今天的科技巨頭將永遠保持主導地位,但其實這些預測通常無法印證過去,更不用說未來。

還記得戴爾(Dell)和微軟(Microsoft)曾經是電腦界龍頭嗎?還記得諾基亞(Nokia)和摩托羅拉(Motorola)獨佔手機市場的盛況,熱門的程度令人難以想像?還記得每位律師人手一支黑莓機(Blackberry)、每個樂團活躍於MySpace 社群網站、每台伺服器都來自昇陽電腦(Sun Microsystems)的年代?還記得美國在線(AOL)、百視達影業(Blockbuster)、雅虎(Yahoo)、柯達(Kodak)或是索尼隨身聽(Sony Walkman)?企業起起落落,時間不斷流逝,科技發明卻越來越酷炫。  

我們對於AI崛起有個實際的看法:AI時代己經到來,未來會更加速發展,不管我們喜歡與否,這些技術將帶來巨大的好處,也將不可避免地反映我們文明的弱點。因此,要加以提防,不管是在隱私權、平等權、現有的機構、甚至是還沒有人想到的東西,我們必須用明智的政策來應付這些危險。如果我們希望在「熱門話題」和140個字元的世界裡制定明智的政策,我們必須達到某種社會境界──在這個社會中我們可以平衡地討論這些問題、反思問題的重要性和複雜程度。本書不會進行這個討論,但如果你想在討論中充分掌握內容,本書會提供你所需的知識。

了解AI與數學運作,學習用機器思維思考,讓你開始有不同決定

在開始之前,我們認為有必要提醒讀者:在這本書中你會碰到一些數學問題。然而,就算你自認為對數學很沒天份,請不要擔心,人工智慧的數學其實是非常簡單的,我們保證你能夠掌握。同時,我們也向你保證,下一點功夫是值得的:如果你理解AI背後的一些數學運作,你會發現它不再那麼神秘難解。

我們本來可以寫一本關於人工智慧卻又不參雜數學的書,畢竟,若照我們一直以來所聽到的說法,你可以選擇數學或朋友,但不可能兩者兼得。編輯最初懇求我們採取這種方法,低聲嘀咕著:「每多一個數學符號就損失3千名讀者」、「每多一個希臘字母就損失5千名讀者」之類的。無論如何,我們的回應是:該死的不可能(no δαμυεδ way),根據經驗,我們對讀者的信心絕對不止如此。我們兩位已經教了40年的數據科學和機率,其中包括許多MBA碩士生和大學生;他們在來到課堂之前,滿腦子充斥著討厭數學這種可怕的病毒思想。

然而,當他們明白這些超酷的人工智慧應用程式,從Alexa語音助理到圖像識別究竟如何運作時,我們看到這些學生的眼睛興奮地發亮。說穿了,不過就是大數據的概率罷了。他們這才開始明白,數學方程式根本沒有那麼難以理解。最後,他們甚至感受到數學的力量,意識到在正確的環境下,學習用一點機器思維來思考,也就是運用數據和機率規則做出決定,甚至可以幫助他們成為更聰明的人。 

所以,在接下來的7個章節中,我們將為你介紹七位精彩可期的歷史人物,每一位都有重要的經驗可傳授,告訴你為什麼聰明的機器需要聰明的人,反之亦然。你將會得到更高的AIQ和全新的領悟、讚歎人類多麼聰明,能夠將自己的創意構想和科學技術完美融合在一起。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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