黃仁勳重返 20 歲不選軟體工程，而是讀「這科系」！他警告這 3 種人恐被 AI 淘汰

輝達執行長黃仁勳近期在北京的一場對談中，拋出了他對未來科技人才發展方向的見解。當被問及若重返 20 歲，在 2025 年的今日大學畢業，他會選擇哪個領域時，黃仁勳毫不猶豫地表示，他將會選擇攻讀「物理」學科，而非「軟體」學科。

此番言論突顯了黃仁勳對下一波技術革命「實體 AI」（Physical AI） 的高度重視。黃仁勳認為，未來的 AI 必須能理解並運用物理世界的法則，這將是驅動機器人技術與自動化產業發展的核心，其重要性不亞於當前引領風潮的生成式 AI。

AI 演進的下一個篇章：從感知到推理

黃仁勳進一步闡述了他對人工智慧發展階段的觀察。他指出，現代 AI 的意識覺醒大約始於 12 至 14 年前，由電腦視覺模型 AlexNet 的突破性展演揭開序幕，他將此稱為第一波的「感知 AI」（Perception AI）。

隨後，世界迎來了第二波浪潮，也就是當前大家所熟知的「生成式 AI」（Generative AI），此階段的 AI 模型不僅能理解資訊的意涵，更能將其轉換為不同的語言、圖像或程式碼。

黃仁勳表示，我們現正處於「推理 AI」（Reasoning AI） 的時代，AI 已具備理解、生成、解決問題，甚至能應對前所未見狀況的能力。這種 AI 能夠以「數位機器人」的形式存在，黃仁勳稱之為「代理 AI」（agentic AI），形同具備推理能力的數位勞動力，這也是目前 Microsoft （微軟） 和 Salesforce 等科技巨頭的研發焦點。

「實體AI」引爆機器人革命，解決全球勞力荒

展望未來，黃仁勳強調「實體 AI」將是 AI 發展的下一波關鍵。他解釋：「下一波浪潮要求我們理解物理定律、摩擦力、慣性、因果關係等概念。」

這代表 AI 需要具備物理推理能力，例如理解「物體恆存」的概念——即使物體消失在視野外，它依然存在。這項能力將被廣泛應用於預測結果（如球會滾向何方）、在不損壞物體的前提下計算抓取力道，或推斷汽車後方可能存在的行人。

黃仁勳總結道：「當你將實體 AI 植入名為『機器人』的物理實體中，你就得到了機器人技術。」他認為這對當下至關重要，因為美國乃至全球各地都在興建新的工廠。他期許在未來十年內，這些新世代的廠房能高度機器人化，有效應對全球面臨的嚴重勞動力短缺問題。

人類會被 AI 取代嗎？黃仁勳指名「3 種人」要小心

有鑑於科技產業近期裁員頻繁，加上多有產業巨頭被問到「AI 取代人力」議題，黃仁勳 7 月 15 日在 CNN 節目《Fareed Zakaria GPS》專訪時明確指出，AI 不會完全取代人類，但有三類人可能最先被 AI 取代：沒有主見、只會跟流程走的人；不懂提問、無法與 AI 深度互動的人；懶得學習、只靠 AI 當答案機的人。

白話來說，黃仁勳認為 AI 不會直接裁員，但如果不善用 AI，特別是無法提出有價值問題或持續學習的人，會被懂得運用 AI 的人取代。他還提到，未來的編程語言可能是自然語言，讓更多人能與 AI 合作。

針對第一種「沒有主見」的人，黃仁勳描述這類人依賴固定流程，無法重新定義任務目標，容易被 AI 的自動化工具取代。例如，純粹重複性勞動的工作，可能被 AI 高效執行。

第二種「不懂提問」的人，則是指基於 AI 將很大部分承擔當前人類的執行工作時，未來的核心職能就不在於輸入指令，而是提出高品質問題。他坦言，自己 90% 的工作其實都是在提問，顯示提問能力將成為未來職場的關鍵競爭力。

至於最後的「懶得學習」的人，黃仁勳認為，AI 可以讓不懂技術的人也能成為創作者，但前提是使用者必須清楚知道要讓 AI 做什麼。如果只是被動使用 AI，缺乏學習意願，則無法真正發揮其價值。

（本文出自數位時代）