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專家傳真－面對AI機器力與人力的價值拉扯
隨著輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳造訪台灣、OpenAI發表ChatGPT 4o，以及特斯拉（Tesla）人形機器人折衣服，人工智慧（AI）的熱潮更上一層樓。這次真的會讓人家相信，實用的機器人即將問世。
在金融科技推動的過程當中，許多制式化的流程，像主機應用系統跟Excel中間的資料互相複製工作，都已經由機器人代勞，就是所謂的機器人流程自動化（RPA）。只要機器人能做的，人類將沒有插手的餘地。所以人類的唯一活路，就是不斷地思考，去做一些機器人還沒辦法做的事情。永遠跑在機器人前面。等它快追上了，你就要向前跑得更快。
以往棋手在學習圍棋時，需要從學習前人的棋譜開始，將落子一步一步的原因學會，許久之後才能有能力應付各種不同的局面。但谷歌的AlphaGo打破了這個形勢。一開始，它先學習了3,000萬多部人類職業棋手的對弈棋譜。了解在各個不同的情況下，下一步要怎麼下，才有較高的獲勝機率。光靠這一點，它就能打敗大部分的人類棋手。之後更靠著兩部電腦互相對戰，從零開始，經由嘗試各種招式，由對弈的過程中學會了許多的對戰經驗。這個就是經由AI強化學習訓練出來的AlphaGo Zero。大家都知道，電腦不會累，運算速度快，晝夜不停地努力工作。累積經驗的速度，自然無人能比。
凡事靠AI捉刀，人類恐役於AI
生成式AI現已被廣泛使用，學生寫報告時只要打個題目，整篇報告就立刻完成。對AI說出一些想法，就可以參加繪畫比賽，輕鬆的拼出第一名的作品。現在的AI已經能夠幫你寫一些簡單的程式，還能幫你找出程式中的錯誤。基本上這靠的都是前人的作品與見解。但日後人類自己沒有見解跟作品產生，那情況又將如何？顯而易見，人將沒有存在的價值了，因為所有事情都是AI幫他做的。
現在因少子化讓學校新收到的學生數理能力降低，有校長就希望投資聊天機器人，讓機器人一天24小時都能回答學生的問題，希望這樣能夠提升學生的學習效果。事實上，學生一旦開始使用聊天機器人來做作業寫報告，之後他就永遠離不開這個機器人，因為實在太方便了。只要寫幾句話，不太需要做什麼事，一篇報告就跑出來。日後這樣將會顯現學生學習效果很好的表象，因為他做的作業，寫的報告，都非常優異。但事實上這些都是別人捉刀的成果。
以往沒有電腦的年代，學生看不懂英文時會查字典。同一個字連續查幾次後，自然就記住了。當有Google翻譯後，學生不再需要查字典，只要將整段框起來，直接就翻成中文。於是不再有查字典幫助學習單字的機會。這造成了英文M型化的發展。好的學生不斷地大量閱讀，將中英文記入腦中。較落後的學生習慣了依賴工具，程度變更差，很多人甚至無法將英文逐字唸出。
依賴工具就有這種結果，凡事由別人代勞，不經過大腦，到最後自己什麼都沒學到。近來科學家發現，年輕時如果從事不太用腦力的職業，到老發生失智的機率會多3成多。筆者曾寫過《想領先還是怕落後 生成式AI時代之人腦開發》，為了怕落後，大家開始使用生成式AI。但想領先的話，就要思考如何重組串起AI工具，以得到更上一層的成果。這樣才有機會能發揮人類思考的價值。
一旦用AI就可以得到答案之後，人就不會去思考記憶，也就是說，將學不到任何東西。只有經過構思後，再讓AI產生些結果後加以彙整，然後檢視答案合不合意。不滿意的話，再繼續加以修改。反覆修改，內容不斷的在腦中重複穿過，才會有被吸收的機會。
要超越AI，人類必須不斷思考
人的長處就是思考，理解，創作，判斷。單純知識性的記憶與資訊擷取，是遠遠不如AI這大機器的。它早就將全世界各種語言的知識都存在自己的模形裡。如果不能夠持續的開發人腦的思考與創作能力，人類將無法保持存在的價值。所以日後的工作，將只有兩條路：第一，我會思考創作，第二，我會熟練地操作AI工具。聰明的人們，很快就能了解什麼是以後對自己最好的發展。
