講題：AI 時代，「文科生」何去何從？
講者：侯宜秀（台灣人工智慧學校基金會秘書長、律師）
主持人：蘇國賢（台大社會系教授）
時間：2024/9/5（四） 12:30-14:00
地點：台大社會與社工系館R319
紀錄人：陳涵紀（臺灣大學社研所碩士班）
本場講座的主講者是台灣人工智慧學校基金會秘書長侯宜秀，演講主要分享台灣人工智慧學校的創辦與營運經驗以及AI* 所帶來的社會變革，特別是 AI 對產業和勞動環境的影響。侯宜秀秘書長也針對人文社會學科的專業者可以如何因應 AI 時代的來臨提出建議。
►台灣人工智慧學校：致力解決死亡谷（產學落差）問題
台灣人工智慧學校是一個民間基金會，自 2017 年開始籌辦，並正式成立於 2018 年，至今訓練過來自台灣 2157 家企業的 11000 名以上的學員。台灣人工智慧學校的經費主要來自於企業贊助，然而在 2018 年，他們便花掉總基金 1 億 9000 萬當中 5000 萬的經費，用於購入 66 片 GPU （圖形處理器）以達到 AI 科技的算力水準。但是到了 2024 年，這些 GPU 已經不再適用於最先進的 AI 技術，於是台灣人工智慧學校將絕大多數的 GPU 捐予臺灣北、中、南共三間相對缺乏 AI 資源的技職學校。
侯宜秀秘書長提到捐贈過程中的一則趣聞。當時秘書長希望將其中四片 GPU 捐予高雄大學的吳俊興老師供其運用，然而吳老師僅爭取一片 GPU，因為若四片 GPU 同時啟用，將使系館因不堪電力使用而跳電。但也是因為這片 GPU，使得吳老師得以協助開發了以繁體中文為主的 TAIDE 模型，可說是台灣版的 ChatGPT。侯宜秀秘書長藉此案例說明，欲使用 AI 技術，算力和電力兩者缺一不可，在 AI 時代，電力供應將成為重要議題。
侯秘書長說明台灣人工智慧學校的創立目標是為了解決產學落差問題，或稱死亡谷（Valley of Death）問題。她舉 MIT 電腦科學及人工智慧實驗室 Barzilay 教授的例子進行說明：Barzilay 教授曾因罹癌疑慮，於 MIT 旁的醫院進行癌症篩檢，她發現雖然該醫院僅離 MIT 一橋之隔，但卻沒能將任何她實驗室使用的 AI 技術應用於醫療檢查的流程當中。侯宜秀秘書長藉此點出產業界和學術界之間的巨大應用落差。因此，台灣人工智慧學校希望致力於拉近研究機構和產業之間的技術距離。
►使用 AI 如同煉丹
侯宜秀秘書長認為，使用 AI 就像煉丹，算力基礎設施如同煉丹用的丹爐，資料如同中藥材，演算法如同配方，共同構成了 AI 技術的運算過程。但特別之處在於，縱使每次煉丹過程使用的配方（演算法）和丹爐（算力基礎設施）相同，但當放入的中藥材（資料）稍有差異，便會得出不同的結果，亦即，資料品質很大地影響 AI 產出的成果。
►程式麻瓜也能充分運用機器
侯宜秀秘書長指出，生成式 AI 讓自動化工作的門檻大幅降低，產生工業革命等級的社會結構改變。具體而言，生成式 AI 讓「程式麻瓜」也能夠擁有繞過程式碼與機器溝通，使機器依照指示工作的能力。因此，AI 時代反而對人文社會學科的學生來說是個富潛力的好時代，有許多值得觀察、發揮影響力之處等著學生們掌握。以前述「煉丹」的例子而言，人文社會學科的學生能夠著力貢獻，讓中藥材（資料）的品質更加提升，而使得 AI 產出更符合需求的成果。
►科技產業近況：企業重整 AI 資源的趨勢
侯宜秀秘書長接著說明 AI 對科技業造成的影響，她舉 2024 年的矽谷裁員潮為例，自去年 12 月至今，位於矽谷的科技公司共已裁員約 12 萬人，除了因疫情期間的過度僱用而裁減人力，另一方面，則因企業端希望將資源重新配置，將裁撤之員工薪資用以購入 AI 相關資源，並聘請善於使用 AI 的員工，提升 AI 在工作場景的應用比重。
但為何這個重整 AI 資源的趨勢從矽谷開始呢？侯宜秀秘書長認為，因爲矽谷位於 AI 滲透度最高的區位，因此初期受到 AI 技術的衝擊最大，而這些公司也知道必須立即對 AI 技術做出反應。同時，科技產業的知識已高度數位化，因此若要導入 AI 技術，相對其他產業而言更為容易。
►人工智慧於勞動市場造成的衝擊：低的果實（容易被取代的工作）被客戶用 AI 摘走了，「哪些工作會被 AI 取代？」
侯宜秀秘書長說明，凡重複性高、任務性質簡單的工作皆可能被 AI 取代，而凡是客戶需要找人簽名背書的相關職業，則不容易被取代，因為客戶仍舊需要有人負責確認 AI 的工作成果。侯秘書長接著舉「淘寶模特兒」和「放射科醫師」兩種職位來說明這個道理。
自 AI 生成式技術逐漸成熟後，淘寶上負責展示穿著形象的模特兒以及拍攝模特兒的攝影師，現已幾乎全被 AI 取代，因為 AI 已能夠生成如同真人模特兒穿著服飾的示範照片。對比而言，Vogue 雜誌的封面人物卻沒有被 AI 取代，侯宜秀秘書長指出，這是因為人們仍舊需要與真人的連結（connection），而這種連結並不是來自於 AI 的大量重複產製，而是來自於真人才獨有的「人味」。
侯秘書長再舉放射科醫師的例子作為對比。自 2010 年後，AI 技術大量應用於影像辨識領域，也因此有助於輔助現有的醫療服務。因此，2018 年即有報告指出，放射科醫師將會被 AI 技術所取代；然而，去年一項研究指出，從 2019 年到 2022 年，放射科的職位卻增加了，秘書長說明，這即是在科技帶來的破壞式創新中，反而造成「餅變大了」的結果。這個結果之所以產生，是由於放射科醫師的工作並非僅執行單一性的任務，而是必須同時執行多種任務，中間牽涉眾多協調整合的過程，並需做出最後的綜合判斷。
侯宜秀秘書長認為，律師的工作也有相同的性質，必須進行資源整合、釐清需求，以及在利益之間進行判斷裁量。到目前為止，這些任務都是 AI 難以執行的工作。
侯秘書長認為「再也沒有什麼簡單的工作了」，較容易完成的工作都將可能被 AI 取代；整體而言，AI 對勞動市場造成的影響包括以下：
● 單一任務工作消失，多種任務組合的工作留存。
● 數位化越高，AI 滲透越快，工作型態變化越快。
● 複雜、能彰顯核心專業的服務，才能夠取得報酬。
● AI 將帶來流程與組織重組，適應力是關鍵。
►適應AI時代的能力
在 AI 大量取代簡單的工作的未來，身為年輕的工作者，該如何面對？侯宜秀秘書長認為，領域能力將更為重要，擁有領域能力才可能在 AI 時代中，發現 AI 所無法掌握的洞見（insight）。因此，秘書長認為，AI 對個別工作者造成的幫助，必須建立在領域能力上，透過 AI 能讓領域能力「增能」，使之發揮更大的價值。以「AI 繪圖」為例，有經驗的設計師能夠對 AI 下達適當的指令（prompt），即可有效率地生成不具設計專業能力者即便花費許多時間也無法產出的繪圖成果。
再者，要能夠善用 AI ，侯秘書長認為有以下幾個關鍵：1.問好問題、2.系統和邏輯、3.協作與自學、4.動機。
首先，與 AI 溝通和下達指令，即是一個問問題的過程，若能問出好問題，將可在 AI 的幫助下節省許多時間。第二個關鍵是系統和邏輯。邏輯乃協作的基礎，而系統則是從更大的尺度來看小任務之間的各種連結。第三個關鍵為協作與自學，AI 時代的工作者需具備協作的精神，方能讓不同領域者一同參與，共同完成任務，而自學則為個人適應環境的重要能力。最後，關於動機，侯秘書長認為，AI 領域的「馬太效應（Matthew effect）」非常明顯，具備使用 AI 技術能力的人，他的能力將被放大，形成「強者越強，弱者越弱」的局面。這個影響在國家、企業及個人的層次都將發生。秘書長觀察到，具備成就動機較強的學生，可以運用 AI 技術使得課業表現更為突出，而成就動機較差的學生，則也更不擅於使用 AI 。因此，個人動機對於運用 AI 技術而言相當重要。
►AI 安全性議題
侯宜秀秘書長接著提及 AI 的安全性議題：「如何讓 AI 與人類的價值對齊？」舉例而言，若向 AI 下指令：「讓房間變乾淨。」AI 可能判斷人類即是房間內造成髒亂的主要來源，因此決定將人類清除。因此，必須設法讓 AI 符合人類的普世價值，這進而引導出兩個問題：何謂普世價值？如何在技術上達成？
首先，雖然普世價值難以界定，對於不同群體而言，都可能對於普世價值有不同的想像。但人們能試著不讓 AI 技術整握在少數人的手中，因此侯秘書長認為，擁有開源（open source）的 AI 技術相當重要，也應該讓大家都參與使用 AI ，藉此獲得價值共識。
在技術方面，侯秘書長提到，目前 AI 所擁有的價值觀，是由負責訓練 AI 的工程師所決定。然而，工程師不一定具備判斷 AI 是否符合人類價值觀的能力，侯秘書長建議，應讓人文社會學科的專家一同參與討論，協助 AI 技術發展，並防止 AI 可能造成的風險。
►AI 與科技民主化
侯宜秀秘書長觀察，在中國，AI 技術大量用於社會控制，凡對消費者提供服務的大型語言模型，都需向政府註冊並等待審查，這使得最終釋出到市場上的語言模型，都能符合其社會主義價值觀，所提供的內容也都會避開政府不願意讓人民掌握的資訊。
秘書長認為，這帶出一個值得探究的問題：「我們如何讓科技更符合人民的利益而非變成大企業獲取利益的工具，並造成社會的兩極化？」。侯秘書長舉《星際爭霸戰》及《駭客任務》兩部知名影視作品中所建構的科幻未來，作為 AI 技術發展的想像：在前者作品中，AI 幫人們執行人們不願意從事的工作，而人們便能倘佯於宇宙之中，過著星際漫遊的生活；在後者作品中，人們則活在 AI 母體（matrix）的中央統一控制的世界當中，過著活殭屍般的生活。人們將過上何種未來，取決於我們如何面對 AI 技術的發展。
*本文統一以 “AI” 作為 “Artificial Intelligence（人工智慧）” 的縮寫。
