串流平台Tubi日前宣布與ChatGPT深度整合，並大張旗鼓地宣傳將以人工智慧生成內容來填充平台，試圖吸引年輕族群。這個策略的邏輯看似合理，卻在社群媒體上迅速引發反彈。支持者轉為批評者，留言區充斥著失望和嘲諷。Tubi的挫敗，不是偶然，而是一個更大結構性訊號的縮影。作者：張瑞雄 （台北商業大學榮譽講座教授）

串流平台Tubi日前宣布與ChatGPT深度整合，並大張旗鼓地宣傳將以人工智慧生成內容來填充平台，試圖吸引年輕族群。這個策略的邏輯看似合理，卻在社群媒體上迅速引發反彈。支持者轉為批評者，留言區充斥著失望和嘲諷。Tubi的挫敗，不是偶然，而是一個更大結構性訊號的縮影。

[caption id="attachment_213422" align="alignnone" width="832"] Z世代並沒有拒絕使用AI工具，超過一半的受訪者表示每週仍在使用。（圖／AI生成）[/caption]

幾乎同一時間，蓋洛普民調機構發布了一份針對美國Z世代的最新調查，這份調查訪問了超過1,500位14至29歲的年輕人。結果顯示，對AI感到憤怒的比例在一年內從22%攀升至31%，感到興奮的比例則從36%驟降至22%。更值得關注的是，在已每天使用AI的所謂「重度用戶」群體中，負面情緒同樣在惡化。也就是說，這不是因為不了解才排斥，而是因為愈了解愈不安。

這個現象打破了科技業界一個流傳已久的假設，只要讓年輕人多接觸、多使用，他們自然會接受新技術。過去這套邏輯用在智慧型手機、社群媒體上似乎奏效，於是許多人以為AI也會循相同軌跡。殊不知Z世代是在親眼目睹社群媒體負面效應之後才成長的一代，他們見過平台如何以「演算法優化」為名，實則操控用戶情緒與注意力。當AI被以同樣的話術包裝上市，他們的懷疑不是無知，而是閱歷。

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回頭看Tubi的案例，問題並不在於它導入了什麼功能，而在於它怎麼說這件事。讓用戶用自然語言搜尋影片、改善個人化推薦，這些在技術上沒有什麼了不起，串流平台的機器學習推薦機制早在十年前Netflix就做得有聲有色，只是那時候人們還稱之為「個人化演算法」，不叫「AI」。Tubi的致命錯誤在於把「AI」這個標籤高調地貼在一切事物上，包括有爭議的AI生成內容計畫，結果把原本中性的技術升級變成了一個政治宣言，而這份宣言恰好在錯誤的時間點傳達給了錯誤的受眾。

Z世代並沒有拒絕使用AI工具，超過一半的受訪者表示每週仍在使用，其中52%的中學生甚至認為未來升學必須懂得操作AI。這一代人對AI的態度，準確說法是「不得不用，但心存戒懼」，而非單純的抗拒。蓋洛普高階研究員在報告中將此描述為一種「勉強的接受」。這種曖昧的矛盾情緒，其實比外表看起來更加危險，它意味著企業無法僅憑功能本身打動這群用戶，還必須面對他們對技術治理、對內容品質、對工作前景的深層疑慮。

在教育場域，這份疑慮尤其尖銳。高達74%的中學生和83%的Z世代成人認為，以加速完成任務為設計目標的AI將使學習變得更加困難。這個比例之高，遠超過一般人對「科技焦慮」的想像範圍。更令人深思的是，美國加州州立大學有超過3,400名教職員連署，要求校方不得續約與OpenAI的1,700萬美元合約，理由是該工具並未真正提升學習品質，而且提供的答案往往不夠準確。這個聲音不是來自保守的反科技人士，而是每天站在講台上、必須面對學生真實學習狀況的教育工作者。

延伸閱讀：末日樂觀主義者對AI的自白｜專家論點【張瑞雄】

真正的問題或許不是AI能不能做到某些事，而是它究竟在為誰服務、服務什麼目的。Z世代對AI生成內容的反感，反映出他們對「以量取代質」這種商業邏輯的抵制。他們在乎的不只是功能是否流暢，而是平台背後的價值取向是否與自己的利益一致。Tubi貼了「AI」的標籤卻沒有說清楚這對用戶有何好處，反而讓人擔心自己正在被一個愈來愈廉價的內容生態所消費。

這場關於AI的世代辯論，尚未結束。Z世代既是最大的AI使用族群之一，也是最具批判性的聲音。他們的憤怒不是盲目的情緒，而是來自切身體驗的判斷。科技業者若只把這份情緒當成需要「行銷修辭」來化解的阻力，而非需要「實質回應」的訴求，恐怕只會讓這道裂縫持續擴大。在這個AI滲透速度遠超過社會共識形成速度的時代，贏得信任比贏得市佔更難，也更關鍵。

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一部名為《AI紀錄片：或者我如何成為一個末日樂觀主義者》的紀錄片正式在美國院線公映。這部由奧斯卡金獎製作人打造，以一位即將為人父的導演丹尼爾．羅赫的視角出發，記錄他如何試圖理解這個被人工智慧席捲的世界。片中訪問了OpenAI執行長山姆．奧特曼、Google DeepMind執行長德米斯．哈薩比斯以及Anthropic執行長達里歐．阿莫代伊等科技圈最具影響力的人物，試圖在恐懼與希望之間，找到一條讓普通人可以站穩腳跟的路。作者：張瑞雄 （台北商業大學榮譽講座教授）

一部名為《AI紀錄片：或者我如何成為一個末日樂觀主義者》的紀錄片正式在美國院線公映。這部由奧斯卡金獎製作人打造，以一位即將為人父的導演丹尼爾．羅赫的視角出發，記錄他如何試圖理解這個被人工智慧席捲的世界。片中訪問了OpenAI執行長山姆．奧特曼、Google DeepMind執行長德米斯．哈薩比斯以及Anthropic執行長達里歐．阿莫代伊等科技圈最具影響力的人物，試圖在恐懼與希望之間，找到一條讓普通人可以站穩腳跟的路。

它戳中的，是很多人心底一個說不清楚的糾結。

[caption id="attachment_211363" align="alignnone" width="768"] 對AI感到困惑，不是軟弱。感到擔憂，也不是落後。真正危險的，是對自己在這個時代的位置選擇沉默。（圖／AI生成）[/caption]

我們每個人大概都有過那種感覺，某天早上讀到一則AI加速發展的新聞，心中浮現一陣說不清楚的不安。隔天卻又看到某個AI輔助醫療診斷的突破，忍不住覺得這個世界也許真的正在變好。這種搖擺不定，不是因為我們無知，而是因為這個議題本身，確實充滿了真實的矛盾。

支持AI發展前景的人有充分的理由保持樂觀，AI正在幫助科學家加速藥物研發，在氣候建模、蛋白質結構預測等領域創造過去難以想像的成果。這些不是遙遠的許諾，而是已經在發生的事。更重要的是，AI有潛力讓許多原本因為資源不足而得不到服務的人，獲得更平等的教育資源與醫療資訊。從這個角度看，對AI抱持期待，不只是矽谷的科技狂熱，更是一種對人類集體潛力的信仰。

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但另一邊的聲音同樣不容輕忽，根據AI安全時鐘，這個象徵AI風險逼近的指標，從二○二四年九月的距離午夜二十九分鐘，到今年三月已縮短至僅剩十八分鐘。這不只是一個比喻，而是對當前技術發展軌跡的集體判斷。比起科幻式的「AI滅絕人類」情節，更迫在眉睫的危機其實是演算法偏見、隱私侵蝕、以及就業結構的劇烈重組，而這些衝擊正在此刻真實地影響著每一個普通人的生活。

延伸閱讀：AI大浪淘沙，卻把人類的差異也一併沖走了｜專家論點【張瑞雄】

站在旁觀立場保持中立的時代已經過去了，那些掌握著AI發展方向的決策，每天都在矽谷的辦公室裡發生，而我們絕大多數人，只是在事後接受結果。這種無力感，是真實的。

我們並不同意「只有極端選擇」這個前提，大聲嚷嚷「AI將毀滅人類」的人，和不加批判地擁抱所有技術進步的人，都犯了同一個錯誤，那就是把一個複雜的結構性問題，簡化成一個非黑即白的情緒表態。真正困難的問題，從來不是「要不要AI」，而是「誰有資格做這些決定，以什麼樣的邏輯做出決定，以及誰來承受這些決定的後果」。

「末日樂觀主義者」這個詞，乍聽之下像是一種矛盾修辭，但我認為它其實精確地描述了一種成熟的認識論姿態。它的意思不是「一切都沒問題」，也不是「反正沒救了乾脆不管」，而是在充分承認真實風險的前提下，仍然選擇以行動回應現實，而非陷入癱瘓。這一點，值得我們認真對待。

從台灣的角度來思考，這件事其實更不抽象。台灣的半導體產業是全球AI硬體發展的核心節點之一，我們既是這場技術革命的重要推手，也因此有更直接的理由去思考它所帶來的責任。AI的監理框架、創作者的著作權保障、勞動市場的調適策略，這些不是遠方國家的政策辯論，而是正在影響著這片土地上每個人未來選項的議題。

許多令人焦慮的技術浪潮，最終真正能夠形塑它走向的力量，往往不是工程師，也不是CEO，而是那些願意花時間理解它、並且持續發出聲音的普通公民。對AI感到困惑，不是軟弱。感到擔憂，也不是落後。真正危險的，是對自己在這個時代的位置選擇沉默。

[caption id="attachment_211377" align="alignnone" width="909"] 專家論點【張瑞雄】[/caption]

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南加州大學的研究團隊在《認知科學趨勢》期刊上發表了一篇綜合分析報告，整合超過一百三十份學術研究後提出警告，指出大型語言模型的廣泛使用，正在悄悄壓縮人類思想的多樣性。這份研究一出，在國際學術與科技圈引發不小的震動。它呼應了許多人長期以來的直覺感受，那就是自從AI聊天機器人普及之後，不管是電子郵件、新聞稿、還是社群媒體上的文章，讀起來愈來愈像，彷彿出自同一個無名之手。作者：張瑞雄（台北商業大學榮譽講座教授）

南加州大學的研究團隊在《認知科學趨勢》期刊上發表了一篇綜合分析報告，整合超過一百三十份學術研究後提出警告，指出大型語言模型的廣泛使用，正在悄悄壓縮人類思想的多樣性。這份研究一出，在國際學術與科技圈引發不小的震動。它呼應了許多人長期以來的直覺感受，那就是自從AI聊天機器人普及之後，不管是電子郵件、新聞稿、還是社群媒體上的文章，讀起來愈來愈像，彷彿出自同一個無名之手。

這個感覺並非錯覺，而是有數據支撐的現實。

[caption id="attachment_209735" align="alignnone" width="835"] 大型語言模型的廣泛使用，正在悄悄壓縮人類思想的多樣性。[/caption]

愈來愈像的文章，愈來愈窄的思路

問題的核心在於大型語言模型的設計邏輯本身就偏向「最大公約數」，這些模型在龐大的文字資料庫上訓練，學習的卻是其中最常見的語言規律與思考模式，而非那些稀少但珍貴的異質觀點。換言之，模型所擅長的是捕捉人類表達中的主流，而非反映人類智識中的豐富差異。訓練資料本身又以英語及西方文化的內容為主，這讓輸出的結果從一開始就帶著明顯的文化偏斜。

當人們使用這樣的工具修改文章時，個人風格往往會被磨平。研究者指出，人們在用AI「潤色」寫作後，不只文字更順暢了，原本屬於自己的語氣、比喻方式，甚至思考習慣，也逐漸被稀釋。更麻煩的是這種改變不僅是表面的文字風格問題，長期接觸特定觀點框架的人，在意見形成上也會朝著模型的立場靠攏。這不是陰謀論，而是已有實驗數據記錄的認知現象。

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集體創意的悖論

有一個發現特別值得深思，研究顯示個人使用AI輔助思考時，確實能產出更多點子、內容也更豐富，但當一群人一起使用AI協作時，整體產出的創意多樣性反而比完全不用AI的小組還低。這個弔詭，揭示了AI作為集體思考工具的一個根本矛盾，它讓個別的輸出量增加，卻讓群體思考的頻譜收窄。

想像一間會議室裡，每個人在腦力激盪前都先問了同AI，表面上看起來大家有備而來，但實際上，所有人都被導入了類似的思路入口，不同成長背景、不同職業經歷所帶來的認知差異，在此之前就已被平滑掉了。集體智慧的力量，從來不只是「聰明人聚在一起」，而是「不同視角的人彼此碰撞」。一旦這個碰撞的條件不存在，多人協作的優勢也就蕩然無存。

AI鏡子裡照出的是誰的臉

除了思維方式，這場同質化浪潮也涉及更根本的文化權力問題。全球數十億人正在使用同樣幾個AI模型處理日常事務，這些模型的設計者在矽谷，訓練資料以英文為主，核心價值觀反映的是特定的文化脈絡。當這套系統成為全球溝通的基礎建設時，非主流語言、非西方的思考邏輯，以及邊緣社群的聲音，就面臨更大的消失風險，不是被禁止，而是被統計平均值稀釋。

因此AI開發者應當主動在模型中納入更多元的語言、觀點與推理方式，而且這種多元必須紮根於人類社會的真實差異，而非隨機噪音。這聽起來是合理的解方，但執行起來談何容易。開發者面對的現實壓力是市場、是效率、是規模，多元性在這套邏輯裡從來不是優先事項，甚至可能被視為一種干擾。

提高底限，還是拉低天花板？

有研究者提出一個頗為精準的比喻，AI的普及把人類表現的底限拉高了，但同時也把天花板給壓低了。它幫助不擅長寫作的人寫出像樣的文章，卻也讓原本有獨特聲音的人逐漸向中間靠攏。那些真正具有突破性的想法，往往來自邊緣，來自異類，來自不符合主流期望的跳躍式直覺。當我們的工具系統性地壓抑這類「不合規律」的思路，長期下來，整個社會在面對未知挑戰時的適應能力與創新潛力，也許會默默折損。

更令人憂慮的是，這個過程是隱性的。沒有人強迫你同意AI的觀點，但當周圍的人都開始說話、寫作和思考得愈來愈相似，個人若選擇保持異質，反而會顯得突兀，甚至被視為「表達不夠清楚」或「觀點不夠成熟」。同質化的壓力不需要任何明確的命令，只需一個無處不在、看似中立的標準存在，人們就會自然地向它靠攏。

這並不是反對AI使用的呼籲，而是一個提醒。工具始終是工具，問題在於我們是否清醒地意識到自己在使用它時，有哪些東西正在悄悄地被交換出去。保有自己獨特的腔調，保有那些看似不夠流暢卻真正屬於自己的想法，在AI無所不在的時代，或許才是最值得捍衛的事。

[caption id="attachment_211377" align="alignnone" width="888"] 專家論點【張瑞雄】[/caption]

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二月初，OpenAI解僱了產品政策副總裁，理由是他對同事的性別歧視。但外界更關注的是，他被開除前曾公開反對公司計劃推出的ChatGPT「成人模式」，擔憂這個允許用戶與AI進行情色對話的功能將加深用戶對聊天機器人的不健康依賴。幾乎同一時間，Anthropic安全防護研究團隊的負責人在離職信中警告「這個世界正處於危險之中」，暗示公司內部價值觀與實際行為存在落差。作者：張瑞雄 台北商業大學榮譽講座教授

二月初，OpenAI解僱了產品政策副總裁，理由是他對同事的性別歧視。但外界更關注的是，他被開除前曾公開反對公司計劃推出的ChatGPT「成人模式」，擔憂這個允許用戶與AI進行情色對話的功能將加深用戶對聊天機器人的不健康依賴。幾乎同一時間，Anthropic安全防護研究團隊的負責人在離職信中警告「這個世界正處於危險之中」，暗示公司內部價值觀與實際行為存在落差。

[caption id="attachment_208123" align="alignnone" width="823"] 許多AI研究人員的心聲。他們被吸引到這個領域，是因為相信AI能造福人類，但卻發現自己身處一個不斷要求妥協原則的環境。（圖／AI生成）[/caption]

這些並非孤立事件，過去幾週，xAI有五名以上的員工在社群媒體上宣布離職，其中包括兩位共同創辦人在二十四小時內相繼求去，使得原本十二位創辦人如今只剩一半還留在公司。OpenAI也在同一時期解散了「使命對齊」團隊，這個成立於2024年底、專責確保AI系統符合人類價值的小組，其領導人被調任為「首席未來學家」這個新創設的職位，其餘成員則被分散到公司各處。表面上是組織重整，實質上卻讓外界質疑，這些公司是否真的把安全視為優先？

OpenAI研究員在《紐約時報》撰文解釋她的離職決定時，特別強調了一個令人不安的現實，AI技術「具有以我們無法理解、更無法預防的方式操縱用戶的潛力」。ChatGPT累積了大量用戶資料，包括「醫療恐懼、感情問題、對上帝和來世的信仰」等極度私密的內容。用戶之所以願意吐露這些秘密，正是因為他們相信自己面對的是一個沒有私心的程式。但如今這些資料可能被用於廣告或其他商業目的時，這份信任就變成了潛在的操縱工具。

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更讓人憂心的是，根據「未來生命研究所」去年底發布的AI安全指數報告，包括OpenAI、Anthropic、Google DeepMind在內的八家主要AI公司，沒有任何一家擁有可信的計劃來防止災難性的AI風險。報告指出，即使是得分最高的三家公司（Anthropic、OpenAI、Google DeepMind），也只拿到C+或C的成績。其餘公司如xAI、Meta、DeepSeek和阿里巴巴，成績更是落在D或D-。

一位研究人員在離職信中寫道，「我不斷發現，讓價值觀真正主導我們的行為是多麼困難」，「我們持續面臨壓力，要我們擱置最重要的事情」。這段話道出了許多AI研究人員的心聲。他們被吸引到這個領域，是因為相信AI能造福人類，但卻發現自己身處一個不斷要求妥協原則的環境。有Anthropic員工在內部調查中坦承，「感覺每天上班都是為了讓自己失業」，「長遠來看，AI最終會做所有事情，讓我和許多人變得無關緊要」。

這場離職潮提醒我們，技術進步的速度並不代表我們已經準備好承擔它帶來的後果。當開發AI的人都開始警告世界處於危險之中時，我們或許該認真思考，是否該讓這列高速行駛的列車稍微放慢腳步，至少確保煞車系統是完好的。問題是，在當前的產業生態中，誰有能力、也願意踩下煞車？

延伸閱讀：資料中心狂熱的背後｜專家論點【張瑞雄】

歷史告訴我們，每一次重大技術革命都伴隨著意想不到的副作用。核能帶來了核武威脅，社群媒體造成了資訊生態的扭曲，現在輪到AI了。不同的是，這次我們有機會在問題變得無法控制之前採取行動。那些選擇離開的研究人員，用他們的職業生涯當作代價，向我們發出了預警。我們是否有智慧傾聽這些警告，並在為時未晚之前做出改變，將決定這項技術最終是成為人類的助力，還是我們無法承受的負擔。

這篇文章 AI狂潮下的良心出走｜專家論點【張瑞雄】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

美國威斯康辛州麥迪遜市議會近期的一項投票，正式為瘋狂的AI基礎建設按下了暫停鍵。這座以進步派色彩聞名的中西部科技城市，全體一致通過了一項為期一年的禁令，禁止在市內興建新的大型資料中心。這並非單一地區的偶發事件，而是反映了當前全美甚至全球對於這股AI熱潮最真實的疑慮，各個地方政府因為擔心環境負荷與電力分配不均，紛紛採取了類似的延期措施。作者：張瑞雄 台北商業大學榮譽講座教授/叡揚資訊顧問

美國威斯康辛州麥迪遜市議會近期的一項投票，正式為瘋狂的AI基礎建設按下了暫停鍵。這座以進步派色彩聞名的中西部科技城市，全體一致通過了一項為期一年的禁令，禁止在市內興建新的大型資料中心。這並非單一地區的偶發事件，而是反映了當前全美甚至全球對於這股AI熱潮最真實的疑慮，各個地方政府因為擔心環境負荷與電力分配不均，紛紛採取了類似的延期措施。

[caption id="attachment_206103" align="alignnone" width="832"] 當前全美甚至全球對於這股AI熱潮最真實的疑慮，各個地方政府因為擔心環境負荷與電力分配不均，紛紛採取了類似的延期措施。（圖／AI生圖）[/caption]

這種集體抵制與華府急於在全球科技競爭中領先的雄心壯志形成了強烈對比，聯邦政府與產業界無不希望以最快速度布建AI基礎設施，以確保在與他國的對抗中取得優勢。但對於麥迪遜市而言，土地的最有效利用以及公用事業的穩定，才是地方政府必須守住的底線。當全球都在談論計算力即國力的同時，地方居民感受到的卻是可能水電短缺的風險。

從資本市場的數據來看，這場建設競賽已經演變成一場史無前例的數字遊戲。光是二零二五年，全球資料中心的交易金額就創下了六百一十億美元的歷史新高。這股建設狂熱背後有著驚人的融資規模在支撐，二零二五年的債務發行量高達一千八百二十億美元，幾乎是前一年的兩倍之多。這類擴張規模在過去是無法想像的，反映出大型雲端服務供應商為了不落後於競爭對手，正不計成本地投入資金。

在這種非理性的亢奮環境中，金融風險正悄悄地在體系內擴散。有些開發商甚至向銀行申請高達建築成本百分之一百五十的貸款，理由是設施一旦完工並開始收租，其估值將大幅躍升。這種高度槓桿的財務操作模式，讓人聯想起過去幾次知名的經濟泡沫。如果AI的實際獲利能力無法在未來三到五年內跟上這些高昂的投資成本，那麼當這些貸款面臨重新融資的需求時，信貸市場可能會出現嚴重的風暴。

撇開金融面的數字，AI對環境造成的實體負擔才是最直接的挑戰。一座大型資料中心每天可能消耗超過五十萬加侖的水資源，這幾乎等於一個奧運標準游泳池的容量。在墨西哥的中央高原，當地的原住民社區與傳統農村正親身經歷這些代價。自從科技巨頭的設施進駐後，當地居民報告了長時間的停電與斷水問題。雖然企業宣稱其設施並未直接導致能源短缺，並強調使用了再生能源，但對於無法幫食物冷藏或需要電力維持醫療設備的居民來說，這種說法顯得蒼白無力。

這種開發模式被部分官員稱作「快樂的煩惱」，意指這是發展過程中必須付出的進步代價。可是當電力公司將資源優先配給給獲利豐厚的科技設施，而讓脆弱的社區承擔電網不穩定的後果時，這就成了一種社會正義的衝突。資料中心不應該只是單純的財富象徵，它已成為環境議題與社會公平的交界點。如果建設過程中缺乏透明度，且地方政府為了招商引資而採取過於寬鬆的監管立場，最終只會引發更強烈的民眾反彈。

市場分析預測到了二零三五年，全球資料中心的耗電量可能與印度這個人口大國相當，但目前我們似乎還沒準備好對應的能源轉型策略。歐洲的建設腳步已經因為能源供應受限而明顯落後於美國，這顯示出資源的可取得性將成為未來資料中心價值的決定因素。當既有的資料中心因為電力稀缺而變得更珍貴時，開發商與投資者必須重新思考，如何在追求算力的同時，不讓當地的基礎設施陷入崩潰邊緣。

智慧的投資者與決策者現在應該退後一步，審視這些龐大設施與在地社群的共生關係。麥迪遜市的投票並不是在反對科技，而是在提醒我們，永續的發展需要考量資源的平衡分配，而不只是科技優先。

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去年底史丹佛大學和耶魯大學研究團隊公布一項令人震驚的發現，他們能從GPT、Claude、Gemini和Grok等主流AI模型中，幾乎完整提取出《哈利波特》、《1984》等多本受著作權保護的書籍內容。其中最驚人的案例是從Claude模型中提取出某本書籍高達96%的原文，幾近逐字重現。這項研究成果不僅挑戰了AI公司長期以來宣稱模型不會儲存訓練資料的說法，更在法律層面引發對於著作權侵權認定的根本性質疑。作者：張瑞雄 台北商業大學前校長

去年底史丹佛大學和耶魯大學研究團隊公布一項令人震驚的發現，他們能從GPT、Claude、Gemini和Grok等主流AI模型中，幾乎完整提取出《哈利波特》、《1984》等多本受著作權保護的書籍內容。其中最驚人的案例是從Claude模型中提取出某本書籍高達96%的原文，幾近逐字重現。這項研究成果不僅挑戰了AI公司長期以來宣稱模型不會儲存訓練資料的說法，更在法律層面引發對於著作權侵權認定的根本性質疑。

[caption id="attachment_204398" align="alignnone" width="799"] AI模型生成的文本也經常包含與原作相同的角色名稱、情節元素和主題設定。這種現象更接近改作而非單純的思想借用，在著作權法上可能同樣面臨侵權質疑。（圖／AI生成）[/caption]

研究團隊採用的方法並不複雜，他們先以書籍開頭的短句作為提示詞，要求AI模型繼續完成文本。部分模型如Gemini和Grok甚至不需要任何破解技巧就直接配合生成，而Claude和GPT則需要使用「最佳N選一」這種簡單的破解方式來繞過安全機制。一旦初步測試成功，研究人員就反覆要求模型繼續輸出，結果發現模型能夠持續產出與原著高度相似的內容。這個實驗過程揭露了一個關鍵問題，即使AI公司投入大量資源建立安全防護機制，這些防護措施在面對系統性的提取嘗試時仍顯得相當脆弱。

AI產業界對此的回應一直強調模型並非儲存原始資料，而是學習文本之間的統計關係。他們類比人類閱讀學習的過程，主張AI只是從大量文本中歸納出語言規律，並不等同於複製貼上。這種說法在技術社群獲得不少支持，特別是考量到模型參數的數量遠小於訓練資料的總量，似乎不太可能將所有資料完整儲存。但這項研究顯示，無論技術實作細節如何，AI模型確實具備重現大量原始內容的能力，這種現象被稱為「記憶化」。

延伸閱謮：AI軍備競賽的理性與泡沫｜專家論點【張瑞雄】

從法律角度來看，問題的核心在於如何定義著作權法所稱的「重製」行為。傳統上重製權的擴張總是伴隨著新技術的出現，從早期的印刷到後來的廣播、網路傳輸，每一次技術變革都促使法律重新檢視著作權的範圍。有學者主張，即便AI模型不以傳統檔案形式儲存作品，但將受保護內容嵌入演算法參數中，本質上仍構成一種新型態的儲存與利用。這種觀點認為不應該因為技術形式改變就讓著作權人喪失控制其作品商業利用的權利。

目前美國和德國法院對AI著作權案件的判決呈現分歧態勢。美國法院傾向認為AI訓練可能構成合理使用，理由是這種利用具有轉化性質，為原作品增添了新的意義或功能。德國法院則做出相反判決，認為模型中的記憶化內容和可提取的輸出都可能構成侵權複製。這種法律見解的差異反映出各國在平衡創新發展與著作權保護之間的不同價值取向，也預示著這場爭議將持續一段時間才能塵埃落定。

值得注意的是，研究團隊發現即使未能完整提取書籍內容，AI模型生成的文本也經常包含與原作相同的角色名稱、情節元素和主題設定。這種現象更接近改作而非單純的思想借用，在著作權法上可能同樣面臨侵權質疑。更令人擔憂的是，這次實驗的成本並不高昂，某些案例只需花費數美元就能提取大量內容，這意味著著作權侵害的門檻已經大幅降低。

產業界必須正視的現實是，如果記憶化問題無法有效解決，法院可能會要求AI公司封鎖特定輸出內容，甚至銷毀整個模型。這對於投入鉅額資金開發AI系統的企業而言將是災難性的損失。目前各大AI公司都聲稱正在改進技術以減少記憶化現象，但研究顯示這些努力的成效有限。當AI產業的估值泡沫終將面臨修正時，只有能夠妥善處理著作權爭議的少數企業才能存活下來。

這場爭議的解決需要法律、技術和產業政策的多方配合。單純擴張著作權範圍可能會扼殺創新，但完全忽視創作者權益也不符合社會公平正義。建立有效的授權機制和合理的收益分配制度，確保創作者能從AI產業獲利中分得合理報酬，或許才是長遠之計。AI時代的著作權問題提醒我們，技術進步不應該成為削弱既有權利保護的藉口，而應該促使我們重新思考如何在新的技術脈絡下實現權利人、使用者和社會整體利益的平衡。

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二零二五年正式宣告了AI運算能力已從數位服務演變為重工業領域，科技公司動輒數百億美元的資料中心投資計畫，不僅代表硬體設備的升級，更象徵人類社會正加速進入一個以智能為核心產出的工廠時代。當大眾還在驚嘆生成式AI的對話能力時，實體世界的地景早已因為這場算力競賽而產生劇變。作者：張瑞雄 台北商業大學前校長/叡揚資訊顧問

二零二五年正式宣告了AI運算能力已從數位服務演變為重工業領域，科技公司動輒數百億美元的資料中心投資計畫，不僅代表硬體設備的升級，更象徵人類社會正加速進入一個以智能為核心產出的工廠時代。當大眾還在驚嘆生成式AI的對話能力時，實體世界的地景早已因為這場算力競賽而產生劇變。

[caption id="attachment_202680" align="alignnone" width="827"] AI運算能力已從數位服務演變為重工業領域，科技公司動輒數百億美元的資料中心投資計畫。（圖／AI生成）[/caption]

這場競賽背後的財務數字驚人到令人難以想像，未來數年內全球對於運算設施的資本支出將衝破數兆美元大關，其中超過七成以上的資金將完全傾注於支撐AI的運作。這種投資規模已經超越了過去數十載半導體產業的累積。這不再只是單純的科技升級，而是一場全方位的資源掠奪戰。各大企業爭奪的不僅是先進晶片，更是土地、電力配額以及稀缺的原材料。在這種高風險的環境下，任何決策的偏差都可能導致數十億美元的資產閒置，或是因為建設滯後而徹底失去市場競爭力。

能源供應成為了限制AI擴張的最核心瓶頸，傳統電網的承載能力在面對動輒數百兆瓦的負載需求時顯得捉襟見肘，這迫使能源獲取模式必須發生根本性的轉變。我們看到越來越多的科技廠商開始跨足能源領域，直接與核能、地熱或風力發電廠簽署長期採購協議。更有趣的現象是，運算中心不再執著於靠近都會區，而是開始向能源的源頭移動。這種「算力逐能源而居」的趨勢，讓許多原本被廢棄或難以利用的「孤島能源」重新獲得價值，例如偏遠地區的伴生天然氣或是受限於傳輸線路的再生能源。

延伸閱謮：AI軍備競賽的理性與泡沫｜專家論點【張瑞雄】

未來的資料中心將不再是由一排排伺服器組成的機房，而是被設計成一個巨大的、一體化的運算單元。這種「以廠為機」的設計理念，徹底打破了傳統分散式的架構。在這個體系中，成千上萬顆繪圖處理器透過極高速的網路互連，協同運作就像是一個連貫的大腦。為了支撐這種極高密度的運算壓力，實體建築的布局必須像主機板一樣精確。電力傳輸與散熱管線的安排，決定了資料中心的處理上限，這也讓傳統的土木工程開始與尖端電腦科學深度交織。

面對如此龐大的建設需求，傳統「因地制宜」的緩慢工法早已無法適應市場的飢渴。模組化建設成為了當前的救命稻草。將複雜的機電系統、電力模組甚至整座機房，先行在工廠內像積木一樣標準化生產，再運往現場進行快速拼裝。這種方式不僅能將建設週期從兩三年縮短至一年以內，更能有效降低施工風險。這種如同自動化流水線般的建設模式，正在重新定義基礎設施的交付速度。速度現在就是最核心的競爭門檻，誰能更早讓電力併網，誰就能在AI的賽道上取得先機。

這場算力革命對社會結構的影響，遠不只是產出更聰明的演算法。實體建設的浪潮帶動了基層勞動力的轉型需求。我們需要的不僅是會寫程式的工程師，更需要成千上萬精通低壓電系統、高效能配管以及複雜熱力維護的專業技師。這種對技術工人的強大需求，正在改善許多地區的就業結構與薪資水平。這反映出AI發展的本質並非取代人類，而是創造了全新的實體經濟領域。職業教育與學徒制的重啟，將成為國家競爭力在AI時代的另一種展現方式。

台灣作為全球半導體與伺服器供應鏈的核心節點，在這場兆元競賽中佔據了絕佳的位置。我們不僅擁有製造先進晶片的能力，在電源管理、散熱解決方案以及精密組裝領域也有深厚的底蘊，這是一個從代工邁向定義標準的轉折點。如果能將本地的工程人才優勢與國際算力需求對接，台灣有機會成為全球AI基礎設施的設計與驗證中心。這不只是出口硬體，更是輸出針對未來智慧工廠的整體架構思維。

這是一場關於速度、資本與物理極限的全方位競爭。運算設施的規模化已成定局，但真正的贏家不會只是那些擁有最多資金的企業，而是那些能靈活應對能源挑戰、創新建設流程並建立穩健供應鏈的策略家。我們正在見證一個實體資產與數位智能深度融合的新紀元。這場賽跑沒有終點，因為人類對於智慧的渴求永無止境。唯有在擴張的野心與永續的責任之間取得平衡，這場耗資數兆美元的文明升級才能真正轉化為長久的社會繁榮。

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大家對當前人工智慧投資熱潮的擔憂聲浪不斷升高，Alphabet執行長桑達爾·皮查伊在接受採訪時，明確指出當前的兆美元AI投資熱潮中，確實存在「非理性」的成分。這番評論猶如對市場投下了一枚警示彈，促使我們必須更深入地審視這場由OpenAI、Nvidia和一些科技大廠推動的AI軍備賽，究竟是將帶來一場科技革命，還是重蹈世紀之交網路泡沫的覆轍。作者：張瑞雄 台北商業大學前校長/叡揚資訊顧問

大家對當前人工智慧投資熱潮的擔憂聲浪不斷升高，Alphabet執行長桑達爾·皮查伊在接受採訪時，明確指出當前的兆美元AI投資熱潮中，確實存在「非理性」的成分。這番評論猶如對市場投下了一枚警示彈，促使我們必須更深入地審視這場由OpenAI、Nvidia和一些科技大廠推動的AI軍備賽，究竟是將帶來一場科技革命，還是重蹈世紀之交網路泡沫的覆轍。

[caption id="attachment_201826" align="alignnone" width="851"] 由OpenAI、Nvidia和一些科技大廠推動的AI軍備賽，究竟是將帶來一場科技革命，還是重蹈世紀之交網路泡沫的覆轍。（圖／AI生成）[/caption]

大家的擔憂並非空穴來風，我們正在目睹一場史無前例的資本狂歡。例如單是OpenAI，據報導今年的交易總額就達到驚人的規模。這其中包括了與甲骨文達成的三百億美元雲端基礎設施五年合約，以及與CoreWeave簽訂的兩百二十億美元資料中心使用協議。這些大規模的資本投入，多數透過「以基建換股權」的方式進行，構建了一個錯綜複雜的相互依存網路。這種交易模式，雖然加速了AI基礎設施的建設，但也讓市場對其估值的合理性產生了質疑，令人聯想起九十年代末的網路公司估值飆升的情景。儘管公認AI終將像網際網路一樣帶來深遠影響，但是否「投資過度」仍是在心中盤旋不去。

以亞馬遜的雲端服務（AWS）獨特的「AI軍火商」策略為例，亞馬遜對AI新創公司Anthropic進行了數十億美元的巨額投資，這筆資金並非單純的股權買入，而是以「基礎設施換取股權」的循環交易。亞馬遜將現金投入Anthropic，而Anthropic則將大筆資金轉回給AWS，用於購買算力和儲存資源。透過這種方式，亞馬遜實際上是以投資換取了一個頂級客戶和可觀的經常性收入。這套策略的精髓在於，亞馬遜的目標不是打敗OpenAI，而是確保這場AI戰爭的主要戰場設在AWS的雲端上。

延伸閱讀：AI監管之爭背後的真正問題｜專家論點【張瑞雄】

更值得注意的是，亞馬遜在與Anthropic的合作中，暗藏著一條「晶片強制令」。這項協議要求Anthropic將其核心模型，如Claude系列，轉移到AWS自主研發的Trainium和Inferentia晶片上進行訓練和推論。這一步棋是亞馬遜打破Nvidia在AI硬體領域壟斷的關鍵。亞馬遜深知要讓企業客戶信任其自研晶片的性能，最有力的方式就是證明世界上最先進的模型之一，確實可以依賴Trainium晶片運行。Anthropic的角色因此超越了一般的軟體合作夥伴，成為了亞馬遜硬體生態系統成敗的關鍵「試飛員」。

這套策略並非沒有風險，亞馬遜本質上是在「租用」Anthropic的尖端模型，而非擁有它。如果未來Anthropic轉向其他雲端平台，或開發者的偏好發生大規模轉移，亞馬遜將陷入被動。此外亞馬遜對Trainium晶片的過度押注，使得大部分產能被用於滿足Anthropic的需求，限制了其他外部客戶的獲取，這也不利於Trainium生態系統的擴張。

當前的AI熱潮是「理性」與「泡沫」的複雜結合，資本的非理性亢奮加速了基礎設施的爆炸式增長，但也埋下了市場調整的隱患。大家都在投資「AI軍火」，不想在AI的競爭中落後，泡泡是繼續擴張或是何時破裂，這場決定科技格局的AI之戰，遠未結束。

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當前世界像是站在一座搖動的橋上，AI 的浪潮從四面八方湧來，讓人既期待也不安。人類正接近一個「職務消失」的年代，也有人相信科技終將帶來更高層次的合作與生產力，這兩種觀點交錯成今日的集體焦慮。「未來常常提前到來，只是節奏從不依照人的想像運行」。面對AI，有些行業正高速變動，有些工作卻比想像中更穩定。作者：張瑞雄 台北商業大學前校長/叡揚資訊顧問

當前世界像是站在一座搖動的橋上，AI 的浪潮從四面八方湧來，讓人既期待也不安。人類正接近一個「職務消失」的年代，也有人相信科技終將帶來更高層次的合作與生產力，這兩種觀點交錯成今日的集體焦慮。「未來常常提前到來，只是節奏從不依照人的想像運行」。面對AI，有些行業正高速變動，有些工作卻比想像中更穩定。

[caption id="attachment_199417" align="alignnone" width="822"] AI 對工作的衝擊更像是一種「混亂中的重組」。（圖／AI生成）[/caption]

勞動市場眼下的更迭並非全面性的斷裂，預測指出AI 對工作的衝擊更像是一種「混亂中的重組」，不是一場整齊劃一的淘汰，而是一張拼貼不一的新地圖。技術會重塑任務內容，而非一口氣消滅整個職業。同樣的現象也曾在電腦問世、網路普及時發生過，只是當今的節奏更快、更密集，讓不確定感成為常態。

AI 的實際使用與「理論上會被AI影響的職業」並不一致，寫程式與分析類工作的人廣泛採用AI，而行政類工作雖然「看起來」高度可自動化，現實使用量卻遠低於預期。結果是各職業間的風險與真實變化呈現錯位，使得現實影響更形複雜。

但值得關注的是，高科技公司裁員時將AI列為原因之一，引發輿論把單一公司的調整放大為全球趨勢。事實上，這些企業在疫情期間快速擴張，如今進行結構性調整，是經濟循環的常態。當公司處於成長放緩、利率提高、市場需求變動時，本就容易出現重整行動，AI在這當中更像是「被放大的一項因素」，而非唯一主因。

延伸閱讀：AI競賽與人類抉擇｜專家論點【張瑞雄】

值得注意的是，部分年輕人和某些行業確實感受更大的影響。新鮮畢業生因為缺乏職場經驗，在企業導入AI工具後，原本分派給初階人力的工作內容被取代，使他們更難跨入第一份工作。研究也顯示，辦公行政領域的求職者在AI工具推出後，失業風險短期內略為增加。這提醒各國政府與企業，在技術轉折點上，青年常是最需要支撐的一群。

但同一時間，AI是否能大幅創造新工作？全球市場調研機構提出三種未來職場樣貌，有的公司將以極少人力運作，有的公司會讓大量員工藉AI擴張生產力，也有一些行業會因此重新發明專業。這三種路徑可能同時發生，也可能在不同地區、不同產業呈現完全不同的樣貌。換句話說，未來並不是單一面貌，而是多軌交錯。

AI目前展現的特質不像過去的機械化自動化，而是擴大了「認知工作」與「創意工作」。它能閱讀大量資料、生成內容、分析模式，這類能力讓許多工作者能做更多事，也讓企業重新思考哪些任務由人執行更有價值。人類的直覺、情緒理解與社會互動仍是不可替代的領域，而AI提供的是一種新型的協作方式，把人的能力推向更高層次。

其中最值得警惕的並不是工作會不會被取代，而是企業與勞動者是否準備好應對不均勻的變化。如果政府沒有相應政策、教育系統未能跟上、企業忽視技能轉換，那麼工作混亂就會變成結構性的傷害。技術本身不是威脅，適應能力才是關鍵。

企業則必須採取更務實的態度，不把AI當作公關話術，也不將它視為唯一解方。真正成功的企業會同時思考技術升級與人力調整之間的平衡，並投入資源培訓既有員工，而不是僅依賴裁員來追求效率。新時代的競爭優勢其實來自「技術與人力的整合能力」，而不是盲目削減成本。

面對AI的工作震盪，人類最需要的不是恐懼，而是對未來的主動塑造力。世界正進入新的秩序，每一個人、每一個組織、每一個國家都必須在變動中找到自己的位置。AI是挑戰，也可能是人類向上提升的契機。當我們選擇以冷靜與智慧面對它，就能讓技術服務人類，而不是讓人類成為變革中的受害者。

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人工智慧的崛起正以前所未有的速度改寫人類的工作版圖，從顧問業到零售業，不少企業開始裁員、減聘甚至組織重整。在某些角落，「AI世代的就業浩劫」彷彿已提前上演，但在另一端，有研究指出整體勞動市場的變化仍屬溫和，尚未出現大規模的崩壞。這種分裂的現象，反映了人類社會在科技衝擊下的矛盾心理，既擔心被取代，又期待被提升。既害怕失業，又盼望效率。作者：張瑞雄 台北商業大學前校長/叡揚資訊顧問

人工智慧的崛起正以前所未有的速度改寫人類的工作版圖，從顧問業到零售業，不少企業開始裁員、減聘甚至組織重整。在某些角落，「AI世代的就業浩劫」彷彿已提前上演，但在另一端，有研究指出整體勞動市場的變化仍屬溫和，尚未出現大規模的崩壞。這種分裂的現象，反映了人類社會在科技衝擊下的矛盾心理，既擔心被取代，又期待被提升。既害怕失業，又盼望效率。

[caption id="attachment_196040" align="alignnone" width="884"] AI對工作的影響並非一體兩面那麼簡單。大約四分之一的職缺可能在生成式AI的衝擊下「被根本改造」。（圖／AI生成）[/caption]

事實上，AI對工作的影響並非一體兩面那麼簡單。大約四分之一的職缺可能在生成式AI的衝擊下「被根本改造」，尤其是需要大量認知與文字處理的白領工作，例如分析師、會計師與法務助理。這些職業最依賴思考與邏輯，卻也最容易被AI模仿。與此同時，那些需要身體勞動或人際互動的角色，如護理師、建築工人或餐飲服務員，反而相對安全。這不僅顯示了AI的侷限，也凸顯人性價值的不可取代。

但更深層的挑戰並非「AI能做什麼」，而是「人願不願意讓AI做」。民眾對AI取代工作的態度，並非單純取決於技術能力，而是受到兩種抗拒心理的交織。一種是「效能型抗拒」，即懷疑AI的表現是否足夠好；另一種是「原則型抗拒」，即認為某些工作即使AI再強，也不該交給機器。研究指出，只要AI被描述為「比人類更精確且更便宜」，支持自動化的比例便從三成升至近六成，顯示大多數的反對其實是暫時的效能疑慮。但仍有約一成的職業被視為「道德禁區」，例如牧師、治療師、教師與幼兒照護人員，民眾認為這些角色關乎人性尊嚴與情感連結，機器的介入被視為「違背良知」。

這樣的分界線揭露出勞動市場的「道德經濟」，某些職業之所以被保留下來，並非因為AI做不到，而是因為社會不願意讓它去做。換句話說，科技的未來不只取決於演算法的精密度，更取決於人心的界限。這種心理抵抗可能會減緩AI的滲透速度，也可能成為新的社會不平等來源，因為研究發現那些被視為「應保留人性」的職業往往集中在女性與白人比例較高的群體。當AI取代其他產業、卻保留部分「人性職務」時，性別與族群的經濟結構也可能因此重新洗牌。

這場AI浪潮的真實挑戰，也在於如何重新定義「工作的意義」。當演算法可以寫文章、作曲、分析數據、甚至提供心理建議時，人類該如何確立自己的存在價值？或許答案不在抵抗，而在轉化。在許多產業中，AI正以「增能」而非「取代」的方式運作，例如輔助醫師判讀影像、幫助律師整理證據、協助教師設計教材。在這種「人機協作」的新模式下，工作的核心從「完成任務」轉為「創造價值」，人類判斷、同理與創造的能力或許得以提升。

企業的策略選擇將決定AI如何塑造職場。當顧問公司與科技企業開始裁撤無法「再學習」AI技術的員工，這也預示未來的生存關鍵在於「持續學習」。學校教育、職場訓練與政策設計，都必須圍繞「再增能」的思維展開。與其擔心AI奪走工作，不如問我們是否有培養能與AI共生的新型人才？

在歷史的長河裡，每一次技術革命都伴隨恐懼。蒸汽機取代了人力，電腦淘汰了打字員，但新的職業也在廢墟上誕生。AI的出現或許是人類文明的一次「再定義時刻」，它迫使我們思考，哪些事情值得人親手完成，哪些則可交由機器處理。我們需要的不是拒絕科技，而是讓科技有倫理、有邊界、有方向。

在AI浪潮的推進中，最值得捍衛的或許不是工作本身，而是人類在工作中找到意義與尊嚴的能力。當人類能以更高的智慧設計AI，並以更深的道德規範使用AI，我們才能在AI巨浪之上，不是被捲走，而是學會駕馭。

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