矽谷流行中!「e/acc」是什麼?為何科技大佬都在追?跟AI有何關係?
矽谷流行中!「e/acc」是什麼?為何科技大佬都在追?跟AI有何關係?

如果你關注矽谷科技圈,最近可能會時不時地看到一個新詞—「e/acc」。特別是在AI的創業和投資領域,「e/acc」彷彿就像是一股來勢洶洶的新思潮,不僅成為人們茶餘飯後的話題,更是引得圈內大佬都為它搖旗吶喊。

比如,A16Z的創辦人Marc Andreessen和YC育成中心的CEO Garry Tan就率先把自己社群帳號的名字的後綴加上了「e/acc」。在Reddit、Spaces等社群,大家都討論得熱火朝天,在Twitter(現在的X)等社群平台上隨手搜一下「e/acc」,會發現有很多人都已經在自己的名字後面加上了這幾個字母。

那麼,到底什麼是「e/acc」?這個概念跟AI有什麼關係,為什麼突然紅起來了呢?

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A16Z的創辦人Marc Andreessen在X帳號加上「e/acc」。
圖/ Marc Andreessen X(原推特)

什麼是e/acc?

首先,「e/acc」這個奇奇怪怪的字母組合代表了什麼?

E/acc是「有效加速主義」 ( Effective Accelerationism) 的縮寫,是一種將生物、物理、經濟和社會理論整合在一起的哲學思想和政治和社會理論觀點,強調將適應性、進化、智慧和加速作為宇宙中普遍存在的原則。主張應該加速現有的社會、經濟或技術過程,以達到某種目的或結果。這些目的和結果可以因不同的加速主義派別而異。「Effective」一詞則指的是這種加速是有效或實用的,即它能實現預定的目標。

聽上去一頭霧水?實際上你只需要記住,「有效加速」目前最大的特點就是強調技術創新對社會的推動和變革。

「有效加速」並不算是一個經過嚴密論證的概念,目前普遍認為其理論雛形主要源自英國保守派哲學家尼克·蘭德在2018年所提出的理論,但當時對於加速的定義還較為抽象。大約在去年5月,幾個Twitter使用者開始共同撰寫關於「有效加速」的內涵和規則,並在Spaces和Substack社群。

他們認為,技術正在以一種無法阻止的力量在加速發展,而「有效加速」的基本思想是:在技術時代,人們應該最大限度地利用創新和技術的力量來推動社會變化。

值得注意的是,在e/acc誕生時ChatGPT還並沒有被推出,人工智慧還仍然處在「寒冬期」。但幾個理論推動者卻很有預見性的強調了人工智慧技術對於「有效加速」的重要性,認為以人工智慧為代表的技術進步是促進社會加速發展的最有效方式的之一。

就在e/acc被提出的幾個月後,生成式AI突然爆紅,於是越來越多的人開始注意到了這個概念,並逐漸賦予了它更具體和更現實的意義。

一定程度上來說,「有效加速」是一個技術烏托邦式的設想。

在e/acc 追隨者眼中,任何提供假設價值的創新型想法都不應被否定,即使現在看起來太荒謬、太離譜或者太遙遠。他們認為,所有聲稱能夠造福於人類的、富有像力的技術都需要被支援、都有可能實現。

在e/acc的定義中曾這樣寫道:「技術可以引領下一次進化,創造出不可思議的下一代生命形式和基於矽的意識。」而這也恰恰解釋了為什麼e/acc能夠在當下突然火起來,因為生成式AI就是他們所追尋的這樣一種具有顛覆性的技術。

再進一步聚焦到人工智慧技術上,「e/acc」則可以被認為是對加速通用人工智慧到來的絕對支援。它主要有以下幾個關鍵觀點:

  1. 人工智慧技術向前發展的趨勢是不可阻擋的,與其想辦法減緩它的發展速度,不如人們共同團結起來發揮人工智慧更多正向的影響,盡力減少負面影響。
  2. 人工智慧技術應該具有普惠性質,不能被掌握在少數人或公司手中,因此讓越多人參與到技術發展中越好。
  3. 人工智慧可以給社會創新、生產力進化、全球安全穩定和經濟繁榮帶來巨大飛躍和變革,儘管人工智慧有一定的潛在危險,但盡快追求通用人工智慧是人類社會向前發展的必然要求。
  4. 在人工智慧威脅論被大量討論的當下,「e/acc」對於推動人工智慧技術發展的堅定立場和社會暢想也得到了一眾大佬的響應。 比如,矽谷著名風投A16Z創辦人Marc Andreessen的Twitter首頁介紹的第一條,就明確表示他是一個「有效加速支持者」。

YC掌門人Garry Tan最近也連續多次發文闡釋了他為什麼支持e/acc理論思潮。

Garry Tan表示,讓技術掌握在少數人手中太危險,需要讓更多人使用和加入這個技術浪潮,因此技術開源和加速才是正解。

Garry Tan寫道,「e/acc 並不是意味著要用機器人取代人類,e/acc意味著更多的科技將帶來更人類化的東西、更多的繁榮以及更多的人工智慧。」

目前,舊金山被認為是e/acc思潮的集中地,同時支持者們也認為e/acc將改變舊金山。

比如有網友表示,現在最「e/acc」的事情就是用它來修復舊金山,它將幫助創造一個新思想的滋生地,舊金山將迎來歷史上從未見過的黃金時代。具體的路徑將從在舊金山為AI研究人員和創辦人開設人工智慧實驗室開始,為更多的業務、偉大的思想提供空間,進而讓更多東西在舊金山被建造起來。

而該網友的這個說法也得到了馬斯克的認可,他在該推文下回覆道「True」。

從「有效利他」到「有效加速」,思潮陣地從Web3轉向AI

實際上,在「有效加速」之前,還有一個與之交叉、更古早的概念叫「有效的利他」(Effective Altruism)。

「有效利他」在2000年左右就被提出,是一種強調以科學和理性的方式解決全球最緊迫問題的哲學和社會運動。這一理念主張人們應該用最有效的方式使用所擁有的資源,以產生最大的社會積極影響。簡單來說,就是用自己的時間、金錢、職能去盡可能為全人類謀福祉,一些主要議題包括預防大流行病和核擴散、減輕地球環境污染、將人類送往外星等。

此前科技屆有很多知名人士都是有效利他的擁護者,包括Facebook 聯合創辦人Dustin Moskovitz、全球第二大獨角獸Stripe的CEO Patrick Collison等等,他們曾為這個理念捐款數億美元,包括馬斯克所做的很多項目也都被認為帶有明顯的「有效利他」的色彩。

本來,「有效利他」是一個明顯帶有積極色彩的概念,但在最近兩年,卻因為FTX交易所的創辦人Sam Bankman-Fried的倒台而開始受到了質疑。

SBF是近年來最高調和最著名的擁護者之一,他在遭受審查之前曾表示計畫在未來10-20年內將自己的絕大部分財富都捐給有效利他事業,在Web3社群之中「有效利他」原則也一度風靡,吸引了很多年輕的追隨者和「信仰者」。

但隨著SBF的倒台,大家也開始質疑「有效利他」原則其實很片面。比如SBF其實是在偷竊和犧牲一部分人的利益,來滿足他所構想的社會性目標,而很多Web3中追隨者也是如此。說白了就是割別人的韭菜再拿部分來做社會公益,自己的腰包也鼓著。

總體來看,「有效利他」的概念比較宏大,「利他」的說法又帶有過於明顯的公益色彩讓其具有爭議性。而相比之下,如今的「有效加速」則更為具體和聚焦。

跟「有效利他」一樣,「有效加速」都是從全人類的福祉出發,但在實現路徑上卻更強調技術創新的作用。同時,「有效加速」並不是鼓勵大家直接捐錢、捐時間來做慈善,而是讓大家以各種形式來促進和加入技術進步。

e/acc的理念是如今很多人工智慧技術發燒友們所支援的。於是近幾個月來,越來越多的AI愛好者們聚集了起來,用「e/acc」表明自己對加速通用人工智慧的態度,並將其作為對抗「人工智慧威脅論」的理論大旗。

本文授權轉載自:T客邦
責任編輯:蘇祐萱

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
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面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

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第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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