AI能寫出下一首〈First Love〉嗎?宇多田光怎麼看?
AI能寫出下一首〈First Love〉嗎?宇多田光怎麼看?

AI 浪潮襲來,且絲毫無退去之勢,以一去不返的方向,將人類推往下個階段——以一首家喻戶曉的〈First Love〉而紅遍全球的宇多田光、以精闢洞察書寫《人類大歷史》、《人類大命運》、《21 世紀的 21 堂課》的暢銷作家哈拉瑞(Yuval Noah Harari),以此為題,於 YouTube 頻道 NewsPicks 上,展開一場驚喜的跨界對談。

兩人以音樂創作者、文字工作者的視角,談創意的本質、創作的未來,以及那些現階段仍無法被 AI 取代的事物。究竟,AI 是否能以另類維度,帶領人類抵達某種「遠方」?面對這場無法說不,亦無法喊停的 AI 浪潮,除了繫好安全帶,我們還能做些什麼?

宇多田光 哈拉瑞 cover
圖/ 圖片來源/NewsPicks YouTube

首先,到底什麼是「創意」?

哈拉瑞: 我認為,創意是找到既定模式,並用有趣的方式打破它。如果以這個定義而言,AI 比人類來得有創意多了。

以圍棋、西洋棋領域而言,妳知道他們怎麼分辨棋手是否在對弈期間獲得 AI 的指導嗎?答案是,透過棋手展現出的創意水準——當棋手的走法「太有創意」,便會被懷疑:「噢!AI 一定在背後幫他!」

宇多田光 哈拉瑞
圖/ 圖片來源/NewsPicks YouTube

宇多田光: 我同意你對創意的定義。但我也認為,創意還有其他面向,像是「耐心」。

這樣的耐心,就像是大海中央的一艘孤船,而你是獨自坐在船上垂釣的漁夫。你無法確定那隻名為「靈感」的魚什麼時候咬餌,你只能相信它終會到來,並耐心等待。

我相信耐心是創意的一部分,而我很珍惜它。現實是,事情可能出錯,也可能不如預期,但你為了完成它而耗費的時間與心力,我覺得才是讓魔法發生、讓音樂誕生的關鍵。

來自「人類」的藝術與創意,它們將去向何方?

哈拉瑞: 以我自己而言,寫歷史主題書籍,是一件介於科學和藝術之間的事。我不只是記錄知識,同時也是在書寫一篇故事,所以某種程度上,我認為自己是藝術家。但老實說,我不知道到了 2030 年,我還會不會繼續寫書,因為顯然 AI 正在成為一個比我更優秀的作家——到那時,由人類來寫書,可能會變得幾乎沒有意義。

舉例來說,當我寫書時,我會想像我的讀者輪廓。且通常,我會以身邊的親朋好友,甚至是我自己作為參考範本。但 AI 就不一樣了,它可以收集極大量、遠超過我力所能及的數據資料。因此,如果我們創作的目標,是為了滿足讀者的閱讀需求、激起讀者的某種心理狀態,那麼,我實在不知道該如何與 AI 競爭。

宇多田光 哈拉瑞
圖/ 圖片來源/NewsPicks YouTube

宇多田光: 在理性邏輯上,我可以想見這件事發生的必然。但在我內心深處,我認為人類還是渴望那些「由人類做出來」的創作,也就是那些花費大量時間、力氣,甚至是創作者為此掙扎、糾結不已的作品。

現階段 AI 仍無法取代的是:真實故事

宇多田光: 以音樂為例,透過指令,AI 可以短時間、低成本生成音樂,有點像是「速食」,在許多狀況下,人們確實需要這類相對快速、便利且平價的選擇。但另一方面,我也會想好好走進一間餐廳,坐下來,聽主廚分享這道菜背後的概念和故事。

宇多田光 哈拉瑞
圖/ 圖片來源/NewsPicks YouTube

哈拉瑞: 是的。在這樣的情境下,目前 AI 仍難以取代人類。舉例來說,儘管現在 AI 已能夠戰勝知名棋手,但「棋手」這樣的職業依然存在,且他們仍擁有廣大的支持者、粉絲。那麼,究竟是什麼讓棋手的存在本身如此吸引人?我認為,是他們背後的故事——他們經歷過什麼樣的掙扎、克服了哪些挑戰?是什麼讓他們即使失敗仍不斷嘗試?

奧運也是如此。我們何嘗不知道汽車跑得比人類快,但我們還是渴望看到這樣脆弱、不完美的人類站起來,接受挑戰、試著突破極限,這才是真正動人的地方。

回過頭來,我也認為今日的棋手,他的職業目標已與過往大不相同,因為他無法再追求「成為一名最偉大的棋手」,但他可以試著「創造一個讓人有所共鳴的真實故事」。

宇多田光 哈拉瑞
圖/ 圖片來源/NewsPicks YouTube

一片尚未被探索的「音樂大陸」?

哈拉瑞: 身為一名音樂創作者,妳覺得音樂最終是來自於「沉默」嗎?

宇多田光: 我常形容音樂就像「建築」,因為它創造了一個事物可以存在的空間,而在打造這個空間的過程中,你選擇「捨棄」什麼,其實比你選擇「保留」什麼更加重要。畢竟,「節奏」的產生,其實並不是來自音符本身,而是音符和音符之間的「靜默」。所以,沉默對音樂來說是非常重要的。

宇多田光 哈拉瑞
圖/ 圖片來源/NewsPicks YouTube

哈拉瑞: 我之所以問這個問題是因為,據說圍棋是起源於 2,500 年前的中國,在這段漫長的時間以來,有無數人玩過這個遊戲,並深入探索圍棋的戰術、策略、哲學等各個面向,甚至將其作為職業。然而,正當人們自以為掌握了圍棋的所有可能性,2016 年,在那場 AlphaGo 與人類的對弈中,AI 卻踏出了沒有任何人想過的一步,它用一種全新的戰略邏輯下棋,並取得勝利。

如果把圍棋想像成一顆星球,人類生活在其中一座小島上,卻以為這就是全世界,直到 AI 出現,它發現了全新的島嶼,甚至是大陸。

我想知道的是:在歷史比圍棋更加悠久的音樂、文字領域,AI 是否也會出現類似的突破性發展?在聲響與靜默之外,AI 能否用全新的維度想像「音樂」這件事?在某個地方,是不是還有一片尚未被探索的音樂大陸,而 AI 將有機會帶領我們到達那裡?

宇多田光 哈拉瑞
圖/ 圖片來源/NewsPicks YouTube

繫好安全帶,這趟「無法喊停」的 AI 旅程已開始

哈拉瑞: 對於這樣全新的世界,我們唯一知道的事情,就是我們什麼都不知道。

回顧過去 5 年,對我來說就像是在坐雲霄飛車,但我常開玩笑說,你只需要(也只能)享受這趟旅程,因為它將令人難以置信,且妳無法使它停止,現在踩煞車已經太遲了,所以,試著找到享受它的方式吧。

宇多田光: 我同意,而對我來說,幫助我克服這類恐懼的工具,就是好奇心。

在為期 1 小時長的對談中,宇多田光與哈拉瑞接連拋出諸多觀察與提問,碰撞出迷人的火花且引人深省。某些問題沒有答案,某些問題導出了更多的問題,恰如現階段 AI 與人類之間的微妙狀態。「十年後,我們再一起聊聊這件事吧」,兩人最後如此約定道。

宇多田光 哈拉瑞
圖/ 圖片來源/NewsPicks YouTube

宇多田光 ╳ 哈拉瑞:《AI 的進化與創造性》
完整對談 YouTube 影片:https://www.youtube.com/watch?v=xw-9mwZxl-0

本文授權轉載自Shopping Design

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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
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

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

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?

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、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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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。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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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。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

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

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,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。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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