進公司、打開電腦，你做的第一件事，是啟動 Claude Code，直接輸入需求。幾秒後，AI 幫你把程式寫好，甚至連測試都跑完了。

把 AI 用到極致，並練習提出好問題

這樣的場景，是正在發生的職場現況。但隨之而來的，仍舊是工作者的自問，當 AI 的產出效率是人類的百倍，我們在工作中的價值還剩下什麼？

近日在世界經濟論壇（WEF）上，來自 Anthropic、Google DeepMind 與微軟（Microsoft）的三位巨頭，與《人類大歷史》作者哈拉瑞（Yuval Harari），針對這個焦慮的時代，給出了關於未來生存的具體指引。

Anthropic 執行長達里奧．阿莫迪（Dario Amodei）表示，AI 已經能做軟體工程師的工作，Anthropic 內部就有工程師說自己已經不再寫程式了。

這樣的前景固然讓人興奮，卻也相當殘酷，因為企業未來對於人力的需求，可能會愈來愈少。

但這並不代表人類在工作場域中完全失去地位，當產出由 AI 接手，「判斷」與「提問」就成了人類的新戰場。

Google DeepMind 執行長傑米斯．哈薩比斯（Demis Hassabis）對此給出了 2 項關鍵建議：

一是 年輕人對 AI 工具要達到「難以置信的精通度」（unbelievably proficient），擁有這樣的能力，會比到公司實習更有用。

另一方面，是提出問題、建構假設的能力，哈薩比斯表示，目前的模型雖然強大，但它在提出問題、構思出全新的理論與假設方面，有其限制。這項能力被視為科學創造力的最高層次，而人類何時能打造出具備這種能力的 AI，目前仍是未知數。

AI 時代的企業競爭力，在於「協奏」能力

AI 帶來的改變，不只影響個人，所有人也在問企業護城河在哪裡？微軟執行長薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella）認為，未來不會是由單一模型主宰的世界，企業的決勝點在於 2 大關鍵：

一，懂得「協奏」（orchestration）：意即企業不只需要依賴某一個模型，而是要能靈活調度、編排多個外部模型，並將它們整合進自己的工作流中。就像指揮家不一定會演奏所有樂器，但必須知道如何讓不同樂器（模型）完美配合。

二，應用獨門的隱性知識：建好模型之後，企業需要多年累積的經驗和知識餵給 AI，而且這些獨門的「隱性知識」（tacit knowledge）只有你自己掌控的模型才會知道，否則等於將資料餵給提供模型的科技公司，進而喪失「企業主權」。

當 AI 能自我進化，社會需要新的監管想像

然而，如果只把 AI 當作工具， 很可能低估了它的發展潛力。

阿莫迪預測，最快在 2026 或 2027 年，我們就能看到具備「諾貝爾獎得主」水準的 AI 模型。他的信心來自於 AI 的「自我改善迴圈」（Self-improvement loop），當 AI 聰明到能自己寫程式、自己改良 AI 時，技術將脫離人類工程師的效率限制，呈現指數級爆發，這就是所謂的通用人工智慧（AGI）。

但哈薩比斯相對保守，他認為要到 2030 年左右，才有機會看到通用人工智慧。因為 AI 雖然在數學、程式領域可以自主驗證並快速迭代，但在科學領域，需要透過實驗驗證，所以模型的發展會受到限制。

當語言不再專屬於人類，感受將成為我們最後的護城河

面對即將到來的超級智慧，《人類大歷史》作者尤瓦爾．哈拉瑞（Yuval Harari）則拋出了更深層的憂慮。一是社會應該思考是否以及如何賦予 AI 法律身分，否則當 AI 能自主決策，有能力打造複雜到人類也看不懂的系統，人類將難以監管。

他也警告，AI 正在奪走人類過去引以為傲的超能力，即語言與文字。

AI使用文字的能力愈來愈強。所以由文字組成的法律、書籍、宗教，都可能被 AI 接管，代表未來人類腦中的想法，是源於 AI ，而非他人或自己的心智。

在這樣的世界裡，人類與 AI 的差異在哪裡？他認為是「非語言的感受」，就像 AI 可以說「我愛你」，如果要它描述愛是什麼感覺，它甚至能給出極其精緻、動人的文字版本，但那終究只是文字。有些言語讓人痛苦、有些想法充滿愛，這些細微的感受，只有人類才能體會。

但這個結局是否成真，仍取決於人類。如同哈薩比斯所指出的，通用人工智慧不一定導致文明毀滅，「接下來會發生什麼，完全取決於我們如何書寫。」面對 AI，除了駕馭技術，人類或許更需要思考如何與它共存。

參考資料：YouTube(1)、YouTube(2)、YouTube(3)

核稿編輯：陳書榕