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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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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