「像把核武賣給北韓!」Anthropic執行長警告AI晶片輸中風險:恐催化軍事與情報用途
「像把核武賣給北韓!」Anthropic執行長警告AI晶片輸中風險:恐催化軍事與情報用途

在瑞士達沃斯世界經濟論壇受訪時,Anthropic 執行長達里歐·阿莫代伊(Dario Amodei)預測,人工智慧將推動前所未見的經濟擴張,但也可能出現「5%—10% 的 GDP 成長與約 10% 失業率並存」的罕見組合。

他主張,政府須正視大規模職位位移與分配機制,並警示若不矯正失衡,少數科技菁英可能與社會「脫鉤」,享受高達 50% 的成長紅利。

Google DeepMind 執行長德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)則指出,中國 AI 與美國前沿差距已縮至約 6–12 個月,「然而突破性 AI 技術仍主要出自美國企業」。

AI 推升成長,就業與分配風險同步升高

阿莫代伊指出,未來數年 AI 技術將顯著提升生產力並推動總體經濟,他以「5%—10% 的 GDP 成長」為例,但同時預見失業率可能升至約 10%,形成史上罕見的宏觀組合。他認為,社會目前對此「規模與速度」仍缺乏充分認知,若僅把 AI 視為效率工具、忽略其結構性影響,將低估勞動市場位移與技能重組的張力。

他主張,政策重點應從「避免扼殺成長」轉向「確保成長紅利普惠」,例如以更具前瞻性的社會安全網、再訓練與轉職支持,對沖技術浪潮造成的負面影響。他直言:「這是宏觀層級的位移」,政府需要在分配與調適上扮演更積極的角色。

科技菁英與一般大眾「脫鉤」,恐加速不平等

阿莫代伊描繪一個「噩夢場景」:約一千萬人(其中約七百萬在矽谷)可能逐步與社會「脫鉤」,形成自我迭代的高生產力集群,享受甚至高達 50% 的成長紅利,而其他勞動者被排除在外。他指出,這並非臆測,而是技術、資本與人才網絡在特定地區的「聚集效應」可能帶來的加速分化。

他總結,與其擔心政策會抑制成長,不如擔心成長紅利僅屬於少數;在 AI 引發的構造性巨變下,更重要的是「讓每個人都分到一部分成長」。此一觀點與當前主流「避免干預成長」的情緒相左,但他認為,現實將迫使政策思維調整。

責任與誘因分野:科學家主導 vs. 社群媒體邏輯

在企業責任上,阿莫代伊以自己與德米斯·哈薩比斯為例,指出科學家主導的 AI 公司文化更重視技術影響與長期責任,「不迴避責任」。相較之下,社群媒體出身的商業邏輯受制於「最大化使用者互動」的誘因,過往與消費者互動的方式甚至會「操弄」注意力,與 AI 安全與社會風險治理的價值取向迥異。

他亦以市場策略劃分差異:Anthropic 專注企業級應用與 B2B 模型;OpenAI 與 Google 等更強調消費端,容易回到「追逐高互動與高黏著」的產品邏輯。此差異影響技術部署節奏、風險控管的嚴謹度,以及是否能在組織層面建立「安全優先」治理。

在政策互動上,阿莫代伊表示,已向美國政府傳達其觀點,對去年七月釋出的 AI 行動計畫多數指引表示認同,並在達沃斯期間與官員持續交流,期以務實政策工具管理 AI 帶來的就業位移、分配與風險。

反對出售 AI 晶片給中國

阿莫代伊也主張,對中國出售高階 AI 晶片等同輸入關鍵算力,可能催化軍事與情報用途,形成難以逆轉的外溢效應。

他以「像把核武賣給北韓」比喻其嚴重性,凸顯輸出政策對長期安全邊界的挑戰;相較支持者(如輝達執行長黃仁勳)主張「受控輸出可維持美企主導、降低中國本土替代誘因」,反對者認為,任何鬆綁都可能加速中國能力積累,放大構造性風險。

他建議,企業需衡量短期商業利益與長期地緣政治風險。一旦算力門檻下修、供應持續流入,國安疑慮與監理複雜度將同步升高,成為企業治理與董事會合規的核心議題。

中國 AI 追上來了?哈薩比斯:西方領先 6 個月

在瑞士達沃斯世界經濟論壇期間,Google DeepMind 執行長哈薩比斯表示,人工通用智慧(AGI)應帶來對世界運作的新理解與理論,並可顯著加速科學與人類健康的進展,讓社會邁向「激進豐裕」(radical abundance)。

他亦研判,中國 AI 與美國前沿差距已縮至約 6–12 個月,然而突破性範式仍主要出自美國企業;DeepMind 則定位為 Google 的「引擎室」,即在企業內部扮演核心研究與模型創新的動力來源,再把能力快速整合到面向數十億用戶的產品之中。

哈薩比斯指出,AGI 的真正價值不只在驗證既有理論,更在於能生成新的理論與框架,深化人類對自然與社會機制的理解。他直言:「若做到這點,我們將加速科學與人類健康,帶來不可思議的醫療解決方案」,長期可望使生產與分配效率大幅提升,社會資源約束鬆動,逼近「激進豐裕」的願景。

談到地緣競爭,他表示,幾年前中國可能落後 1–2 年,如今多支頂尖團隊與資本投入,使差距縮小到 6–12 個月。不過,他強調,「尚未看到超越前沿的創新」,如下一個 Transformer 或 AlphaGo 等定義邊界的里程碑,目前仍由西方與美國公司領先。

延伸閱讀:不只會寫Code!Anthropic推出「Cowork」:讓Claude能整理桌面、寫文件,搞定日常任務

資料來源:World Economic Forum彭博社

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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