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|數位時代 BusinessNext

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

想像20年後，AI充斥的未來會長怎樣？李開復於新書發表會中，提出3像未來AI可能引發的風險、3個人類面對AI來襲的建議。

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。

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。

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。

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

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。