諾貝爾獎得主嘆「AI商業化太快」:若多留實驗室幾年,人類可能已攻克癌症!
諾貝爾獎得主嘆「AI商業化太快」:若多留實驗室幾年,人類可能已攻克癌症!

AI正快速改變人類,每隔幾週甚至幾天就有新技術、工具問世,但身為這股浪潮中核心人物之一的Google DeepMind執行長、2024年諾貝爾化學獎得主德米斯.哈薩比斯(Demis Hassabis)卻認為,AI競爭的腳步過於倉促,如果由他作主,AI能在實驗室中多磨練幾年,或許人類現在已經攻克了癌症。

哈薩比斯是在影音記者克萊歐.阿布拉姆(Cleo Abram)的Podcast節目上,透露了這番對當今AI發展的感嘆。哈薩比斯過去曾在接受《時代》雜誌採訪時,將自己定位為一名科學家,強調對AI的探索都是為了追求知識、理解世界。

他提到,自己進入AI領域的初衷並非為了打造聊天機器人,而是為了加速科學發現。他們最知名的成就莫過於AlphaFold,這個系統解決了生物學界50年未解的「蛋白質折疊問題」。哈薩比斯指出,這讓全球超過300萬名科學家受益,尤其在瘧疾等疾病研究上,AI提供免費的結構資料庫,讓研究人員能跳過基礎實驗,進入藥物開發階段。

DeepMind AlphaFold
AlphaFold的研究成果,讓哈薩比斯成為諾貝爾獎得主之一。
圖/ YouTube

他認為,若能讓AI在實驗室多待幾年,專注於這類關鍵問題,人類或許早已在癌症治療或材料科學上取得更具決定性的突破。

最先進技術幾個月進到大眾手中,卻讓關鍵問題失去資源投入

哈薩比斯在訪談中勾勒出他心目中理想的AI發展路徑——即所謂的「CERN模式」。他希望開發通用人工智慧的過程,能像歐洲核子研究組織(CERN)操作大型強子對撞機一樣,以嚴謹、謹慎且深思熟慮地運用科學方法,確保在徹底理解每一個步驟的情況下向前邁進。

然而,現實發展偏離了哈薩比斯的理想劇本,2022年底ChatGPT爆紅與生成式AI的突破,使全球開始一場混亂的商業競賽。他坦言,這種情況加速了AI技術落地,先進技術幾個月時間就能進到大眾手中,但也讓真正關鍵的問題失去資源。

為了搶奪市場與技術領先,開發節奏被迫以高速推進,哈薩比斯坦言,他們已經無法再像他多年前夢想的那樣,以充滿哲學思考、謹慎評估每一個下一步的步調來開發技術。

雖然AI聊天機器人在摘要與腦力激盪上很有用,但它們本質上還存在幻覺等缺陷,然而商業壓力迫使這些實驗性質的產品被迅速推向大眾市場。這使得大量的研發焦點與資源,不得不投入到這種迎合大眾使用的通用基礎模型發布週期中。

為了在現實與理想間取得平衡,哈薩比斯採取更務實的態度,一方面領導Gemini等Google的消費級AI產品開發,另一方面投入應用型AI(Narrow AI)的發展,他認為不必等通用人工智慧出現,透過AlphaFold等專門解決特定問題的系統,就能讓人類在能源、材料科學與醫療領域獲得實質利益。

AlphaGo下出神之一手,揭露AI超越人類思維可能性

哈薩比斯對AI的信心,很大程度源於2016年AlphaGo與韓國棋王李世乭那場震驚世界的對弈。在那場比賽中,AlphaGo下出了著名的「第37手」,這步棋當時一度被吐槽不會有人這麼下,最終卻引領AlphaGo取得勝利。

alpha go
當年AlphaGo下出人類棋士絕不會下的棋路,被哈薩比斯認為是AI突破人類思維框架的可能性。
圖/ gogameguru.com

哈薩比斯從這個訊號中發現,AI已具備超越人類既定經驗、尋找全新解決方案的能力。他想將這種超越人類思維的創意能力應用於科學領域。

AlphaFold便是這種思維的最佳體現。傳統方法需要花費數十萬美元與數年時間才能破解單一蛋白質結構 。而AlphaFold 2已預測出科學界已知近2億個蛋白質結構。

現在,哈薩比斯正帶領團隊跨入更深層的藥物研發,傳統藥物研發需耗時約10年,且成功率僅10%。

他成立了Isomorphic Labs,利用AlphaFold 3與後續模型進行「虛擬篩選」,透過AI可以在幾分鐘內模擬數百萬種化合物與蛋白質的結合情況,同時檢測是否會對人體其他2萬多種蛋白質產生毒性,從而在電腦模擬階段篩掉大部分失敗的組合,僅將最有潛力的候選藥物送入實驗室驗證。

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擔憂AI可能帶來2風險

不過,隨著AI技術的增強、邁入AI代理時代,哈薩比斯對未來的擔憂也日益具體。他將風險歸納為兩大類,第一是「惡意行為者」(Bad Actors),無論是個人還是國家,可能將原本用於治癒疾病或研發新材料的技術,惡意使用在有害用途。

第二則是更具科幻色彩卻現實存在的威脅——「AI 脫軌」(Going rogue)。當系統變得極度聰明且具備高度自主性時,如何確保它們精確執行人類設定的目標,且不會在過程中繞過安全護欄,是一個極其艱難的技術挑戰 。

面對這些挑戰,哈薩比斯呼籲領先的AI研究機構、政府與學術界必須建立國際合作機制,強調在邁向AGI(通用人工智慧)的最後一哩路上,需要更多的安全研究。

儘管遺憾AI沒能在實驗室多留幾年,哈薩比斯對未來50年仍抱持樂觀態度。他看好AI將協助人類破解核融合、發現常溫超導體,甚至讓太空旅行的能源成本趨於零。對他而言,AI不僅是一項技術,更是人類探索世界真理的放大鏡,無論答案為何,他都渴望知道真相。

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資料來源:YouTube
本文初稿為AI編撰,整理.編輯/陳建鈞

關鍵字: #AI #DeepMind
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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