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AI表現海放人類！紐約大學教授推出人類自救指南
怎麼與AI共同升級？哪些工作會先被淘汰？它會變邪惡嗎？
《自由對話（Free Expression）》
是《華爾街日報》總編輯蓋瑞．貝克 解你的歷史，就會知道你從哪裡來。」
（Gerry Baker）主持的深度訪談節目，他
每週邀請全球最重要的思想家、學者與
公共人物，從政治、哲學到科技，討論
塑造世界的重大力量。
本期（12月4日）節目的嘉賓是紐約
大學教授瓦桑特．達爾（Vasant Dhar） 進入「一般智慧」階段——模型對所有
——人工智慧領域的前沿研究者，也是
新書《Thinking With Machines: The Brave 『魔法』在於：這條『專業知識vs.常
New World of AI》（《與機器一起思考：
AI的美麗新世界》）的作者。
達爾現任教於紐約大學史登商學院
與資料科學中心，曾擔任《Big Data》期
刊總編輯，也是1990年代紐約最早一批
以機器學習驅動交易策略的對沖基金SCT 來自Gmail的「句子補全」。
Capital的創辦人。他長期研究AI的決策邏
輯、風險評估、金融科技與大規模資料
系統，擁有兼具工程訓練、商業洞察與
科技實務的獨特視角。
AI的發展還在「嬰兒時期」，卻已迅
速占領人類生活。
連《華爾街日報》總編輯貝克都承
認，他現在查資料、寫稿、問歌單、
替球隊算勝率，都離不開聊天機器人支
援。「AI每天都在變聰明，甚至每小時都
在升級。」
更驚人的是——網路上AI產出的內
容，已經正式超越人類。
我們已經踏進一個「機器寫得比我們
快、想得比我們多」的新時代，而這還
只是開端。
那人類該怎麼辦？恐懼、擁抱，還是
學會與它「共同思考」？
本集來賓、AI研究者達爾教授給出的
答案卻出乎意料：
AI不會讓人類毀滅，它會讓聰明人更
強；真正危險的是那些把AI當拐杖的人。
接著的對談，將帶我們拆開AI的核心
問題：
AI怎麼擁有「常識」？會不會超越人
類？哪些工作將被淘汰？真相與信任如
何重建？
以及——我們真的需要害怕機器變成
怪物嗎？
與機器一起思考：AI如何走到今天？
「如今，AI已經深度介入人類生活，
我們該怎麼與它共存？為什麼你的新書
取名《與機器一起思考》？」節目一開
場，主持人貝克就拋出核心問題。
達爾說，書名的由來很簡單：沒有人
能退出AI世界。他引用牙買加歌手巴布．
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2025年12月12日
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馬利（Bob Marley）的歌詞：「如果你了 地別。投資失誤，頂多虧一點錢；醫療 做不到的問題，例如推演「如果川普提
或自駕車出錯，後果就難以承受了。 高關稅，NVIDIA會發生什麼？」「如果
書的第一部分兼具故事性和理論，達爾 AI超越人類嗎？我們正在靠近分水嶺 那只是一個假動作，那又會怎樣？」這
帶大家回顧AI的發展：AI如何走到今天？ 「那麼，照現在這種發展速度，AI會 種需要重寫敘事框架的分析。
他回憶自己1979年踏入AI領域時， 不會在多數專業上全面超車？基金經理 貝克問：「那AI會創造一場『生產力
整個社群都抱著極高期待，口頭禪是 人、醫師、新聞、學術會不會都輸給機 奇蹟』嗎？」達爾笑說，回想年輕時寄
「思考、規劃、推理、理解」， 器？」貝克問到。 信還得排隊買郵票，就知道以前的效率
不過當時工具有限，難以接近 達爾說，他曾跟紐大的加洛威教授 有多低。如今人人手上都有強力的生產
目標。1990年代進入「機器學 （Scott Galloway）談過「到底該不該把資 力加速器，所有跡象都指向AI將大幅提升
習」時代。大量資料湧現，AI研 產交給機器人管理？」當時兩人一致認 產能，只是速度還難以預測。
究重心改成「預測」。達爾也進 為，直接買賣金融商品的交易室工作遲 「我相信AI會徹底改變遊戲規則，提
入華爾街，用模型預測市場。不 早消失，但私募與創投還算安全。 升生產力，也推高社會對人類的期待。」
過資料清理常卡住進度，始終是 如今，他已不敢這麼確定。AI已能掌 真相與信任：AI的答案是否真實？
一大難點。 握龐大的世界知識，速度遠超過人類。 貝克把話題轉向社會與哲學層面——
之後「深度學習」崛起，機 達爾在書中舉Damodaran bot為例，這個模 關於「真相」。他提到書中的觀點：社
器開始能看、能聽、能讀，理解 型能模擬金融教授的思考方式。要是在 會對真相的理解正走進新階段，連「客
能力大幅上升。AI的智慧上升，直到近年 ChatGPT出現的七、八年前，他根本想不 觀真相是否存在」都有人開始懷疑。他
到這件事有可能實現。 追問：「你說的『機器真相』究竟和我
領域都略懂一二。達爾說：「而現代AI的 醫療也在發生同樣的改變。達爾提到 們傳統理解的真相有什麼關係？AI產出的
自己攝護腺指數（PSA）偏高，兩位資深 內容能算真相嗎？」
識』的分界線已經被打破了。」 醫師都看不出原因；因為醫療體系沒有 達 爾 回 答 ， A I 的 目 標 從 來 不 是
貝克好奇：「為什麼AI能運用『常 把龐雜的病例系統化整理，醫師看完診 「說真話」，而是「說得通」。真相是
識』呢？」達爾笑說：「這是純粹的意 就得趕著去下一間病房。如果由AI讀取十 在後續調校時才被人工加入，人類透
外。」德州的研究者曾試圖逐條教機器 幾萬筆類似病歷，就能立刻找出相似的 過標註錯誤與偏見來修正模型，但無
常識，最後失敗收場。沒想到真正解方 病因。 法保證穩定可靠。他認為用「幻覺」
達爾說：「未來我們多半會希望醫師 （hallucination）這個詞形容AI的胡編亂
Google原本只想讓Gmail自動完成下一 仍然親自坐在面前，『人的溫度』仍然 造不太精準，因為生成式模型本質上就
個字，但要讓補全語句，就需要模型理 很重要，但那位醫師一定會使用AI。」 是不斷「編」出聽起來合理的句子，它
解人類的標達，建立與世界的關聯。於 貝克接著追問：「那人類還剩下什 不具備真偽概念。
是模型吸收龐大知識，意外跨過了AI的最 麼優勢？」達爾說，人類正走向一種分 貝克接著問：「AI是否正邁向『自行
大門檻——常識。達爾說，正是這個意 化：聰明的人會因為懂得怎麼跟AI合作， 發現知識』的階段？若是如此，AI發掘出
外，讓現代AI變得真正可用，以貼近人類 而變得更聰明——他們知道哪些問題值 的新知識比起人類知識更可靠，還是更
的方式與我們互動。 得問，也能判斷AI何時在瞎掰。另一端的 不可靠？」達爾表示，目前AI主要仍依賴
AI的預測能力： 人，會把AI當成拐杖，習慣讓機器代勞、 人類網路內容，但下一步會是「多感官
只要「贏一點點」就能通吃 不再思考，久而久之心智會開始退化。 學習」——機器開始透過視覺、觸覺、
AI的預測能力究竟能有多準？貝克提 「我不太相信那種『AI會毀掉所有工 嗅覺等方式與世界互動，語言不再是唯
出了一個實用的問題：「AI到底能算出輝 作』的末日說。我的看法剛好相反：真 一來源。未來AI會像人一樣整合多種訊
達的股價一年後會漲還是會跌嗎？」 正厲害的人反而會像裝上外掛，變得近 號，形成新的理解能力。
達爾說，答案得看你在哪個領域發 乎超人——因為他們本來就很強，再加 「我們正處在一場『信任危機』，科
問。以金融市場為例，雜訊太多，AI要把 上一個史上最強的放大器（AI）。」 學家、專家、政府的公信力全面下滑。
準確率推到七、八成幾乎不可能，能穩 AI逼著所有人「升級」： AI有沒有可能反而改善這種狀況？」貝克
穩坐在五成左右已是極限。但他的重點 誰被淘汰、誰會進化？ 問。
是：在華爾街，這樣的小優勢就足以產 談到就業市場，貝克直言：「每次新 達爾認為有機會。政府運作向來不透
生巨大差距。 技術出現，人類都喊工作要毀滅了，但 明，AI能協助呈現制度的邏輯與結構，讓
達爾在書裡提到網球運動員費德勒 最後新技術總會創造出新的工作。AI這次 人更容易理解。但前提是：社會必須先
（Roger Federer）的名言：「我只拿 會不會不一樣？」達爾給出的答案像雙 建立治理AI的框架，並讓每個人都理解
54%或55%的分數，卻能贏下將約80%的 面鏡：AI一方面延續了歷史傳統，逼著 「真相、信任、治理」三大議題。
比賽。」達爾強調：「你只需要那一點 人類提升能力；另一方面，它跨入的是 他提出兩個最迫切的問題：第一，
點優勢，然後讓它不斷累積。」他在華 「腦力工作」的領域，因此一定會造成 AI的行動邊界要畫在哪裡？例如社會是
爾街做高頻交易時，演算法的勝率只有 大規模工作位移。 否願意接受「沒繳稅就由機器到家門口
約51%、52%，可因為每天交易量驚人， 達爾說，人類以前用機器放大體力； 逮你」。第二，AI要不要承擔某種照護義
那點小小的優勢會被放大到能真正賺到 現在AI開始放大認知，許多工作因此不再 務？像醫師或心理專業那樣，對使用者
錢。 需要「普通水準」的人力。至於多少人 負起最低程度的責任。然而，這些標準
但 換 到 不 同 領 域 ， 標 準 就 完 全 不 能成功「升級」、多少人會被淘汰，他 在AI世界裡根本還沒建立，社會也才正要
同。醫療診斷需要75%、80%的準確 也難下結論，因為關鍵取決於人們願不 開始思考。
率；自駕車則得追求幾乎「零失誤」的 願意站到分界線的「思考端」。他常提 AI會變成科學怪人嗎？
99.999999%準確率，因為它面對的是高 醒學生：「不要讓ChatGPT代寫作業，你 我們如何監管？
度結構化的世界，一切都被標記得清清 應該自己寫完，再叫它幫你改進。」 前陣子爆出AI「鼓勵使用者自殺」
楚楚。 他在書中提到的Damodaran bot模型— 的悲劇，貝克直指關鍵：「在治理上，
達爾說，他之所以能放心把錢交給演 —它不會全面取代分析師，但會淘汰那 我們必須弄清楚——AI究竟要負什麼責
算法操作，卻不敢把生命交給AI醫師或自 些只能做基礎工作的普通分析師。真正 任？」
駕車，是因為兩者的「錯誤成本」天差 優秀的人，反而能利用AI去探索過去根本 達爾完全同意。他指出，孩子最容易
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