2041年AI世界會失序嗎?李開復憂:低成本自動殺人武器需控管
2041年AI世界會失序嗎?李開復憂:低成本自動殺人武器需控管

創新工場董事長兼執行長李開復20日在《AI 2041》新書發表會中,分享未來他對20年後世界未來的想像。在活動中,他提出3個未來AI時代將引發的風險挑戰,以及在AI的衝擊下,人們應如何因應失業的風險。

李開復曾於蘋果、SGI、微軟和Google等多家IT公司擔當重要職位,也是數個國家的AI顧問。他表示,AI的出現對人們是利弊皆具的結局,若持續保持悲觀想法,則世界將從此悲觀下去。他更希望從人性向善的思維去看待未來AI的世界,並且從中找出克服隱憂的方法。

新技術衍伸無法預測的風險

第一個風險點在於新技術所導致的未知性結果。任何技術剛推出時,會延伸出各種研發人員無法預料的風險,例如深偽技術(Deepfake),可將已有的圖像或影片疊加至目標圖像或影片上,但有人卻藉此進行照片或影片偽造;此外,還有一些安全、隱私等問題仍需解決,如未來自駕車,若有心人士駭客進入汽車AI系統,下達不好的指令,或無法辨識紅綠燈等行為,極有可能導致行車安全問題。

未來AI新技術將有可能產生難以預測風險,而這些風險將透過更新技術予以杜絕或改善。
圖/ shutterstock

這些犯法的人需要交由法律和法規與以制裁,同時也需要有更新的技術,去解決些AI技術為人類帶來的挑戰。就像當年電力的發明,即便人接觸到電,有可能因此受到電擊致死,但最終人們沒有因此停止用電,反而是採用了避免電擊的斷電器(Circuit Breaker ),讓用電變安全。

先從3件事著手,不怕AI引失業

第二個風險點在於重複性工作恐被AI取代。由於AI是透過蒐集巨量資料,而後進行分析、歸納與整理,未來將有可能取代大多數的重複性工作。因此李開復建議,人們應該先從工作認知、AI工具化,以及提升自我創造和情感力等面向著手。

未來人類應更強化原創力與培養高EQ,以降低被AI取代工作的風險。
圖/ Andrea Piacquadio via Pexels

首先需要有判別工作類型的能力,避開AI容易取代的重複性工作,而後在其他工作中,找出可以藉由AI增強自我能力的工具,讓工作能有大幅度的改善與提升。

舉例來說,一些財務分析、運動賽事的新聞可由AI負責撰寫,而記者則專注於利用AI工具發掘更多新故事、探索新觀點的內容,提供兼具感性與個人觀點的文章內容。

李開復強調,AI最無法取代人的兩件事就是「原創力」與人的同理心、信任和情感。要讓自己有更強且無法被取代的能力,不能僅具有處理單一事情的能力(如寫文章、演講),更重要的是提升「軟技巧」的技能。

軟技巧的概念就是在EQ上的強化,例如將自己培養成一位受人喜歡、信任與尊重的人,讓自己在具備更好的同理心,溝通能力是未來AI時代下,非常重要的一環。

AI自動武器議題須重視

最後一個風險,也是目前尚未獲得解方的風險,就是「AI自動武器」。李開復談到,目前社會上可能引爆重大傷害的核子武器,在各國間有個特殊的原則,也就是Mutual Assured Destruction(相互保證毀滅),這是一種同歸於盡的戰略思想,以至於各國無法輕易使用此武器。

未來AI自動武器將導致難以估計的災難,不過這仰賴各國政府政策上的重視,目前尚未有解方。

不過,AI自動武器卻不屬於Mutual Assured Destruction原則。AI自動武器可以是一個比手掌還小的無人機,此機器具有人臉辨識的能力,能更清楚辨識攻擊對象,並且將炸藥投射到人體致命之處(如頭部),進行秘密殺戮行動。

這類型的武器僅需1000美元,對於暗殺者而言,幾乎沒有生命危害的風險,換句話說,使用這類型的機器,可以沒有代價的殺人。若恐怖組織擴大購買AI自動武器,影響範圍將難以估計。

更糟糕的是,許多國家不願意討論杜絕AI自動武器的議題,甚至美國、英國和俄羅斯,還明言會持續開發自主武器。對於危險武器的製造與控管若沒掌握好,未來極有可能造成難以想像的災難。

責任編輯:王郁倫

關鍵字: #李開復 #AI
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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