AI科普淺談
AI會越來越像人，人必須越來越不像機器人。
AI的進程發展非常快速，每個月都有重大發展與突破，
去年年中OpenAI曾提出AI的發展分級共分成五個階段，
這篇文章會告訴你，目前我們處於哪個階段。
OpenAI 的五級 AI 分級系統
Level 1：聊天機器人（Chatbots）- 具備自然語言對話能力的AI，例如ChatGPT。
- 能理解並回應人類語言，應用於客服、虛擬助理等。
Level 2：推理者（Reasoners）- 具有人類水準的問題解決能力。
- 能進行邏輯推理和複雜分析，應用於醫療診斷、法律諮詢等。
Level 3：代理人（Agents）- 能代表使用者執行實際行動的AI系統。
- 具備自主性和反應能力，應用於自動駕駛、智能家居等。
Level 4：創新者（Innovators）- 能協助發明和創新的AI。
- 具備創造力，能在科學研究和技術發明中提供幫助。
Level 5：組織（Organizations）- 能執行整個組織工作的AI。
- 具備全面的任務執行能力，能在多個領域協同工作，
類似於一個高效的團隊或公司。
以下分別介紹各個分級AI能做哪些事情。
📍Level 1：「聊天機器人」
Level 1 是 OpenAI 分級中的起點，
它必須具備能夠正常與使用者對話的基本能力。
滿足下面兩個標準:
▊1.自然語言理解與生成
AI必須能理解使用者的語句結構與語意，
並給出語法正確、上下文連貫的回應。
不能你問A，它回答B。
回答要「像個人」，不是機器人的罐頭回覆，
還要能使用多種語氣、風格說話。
不只是「你懂我在說什麼」，
而是你講的話像是有對話感的回應。
▊2.上下文記憶與語境維持
AI要能記住對話前後的邏輯關聯，不斷重複、跳針或斷章取義。
例如：你問「他是誰？」，AI 能知道「他」是剛剛提過的某人。
▊3.知識資料回應能力
能夠透過訓練模型回答知識類型的問題，
像是基本常識、百科大集、基本專業領域等。
而且這些知識內容，需要是引經據典有憑有據，
不能是自我推理貨者主觀判斷。
可以理解成它就是一本可以互動的百科全書。
▊4.語言風格模仿與簡易任務輔助
除了剛剛第一點說到的，說話語氣的模仿外，
還要能夠模仿寫作風格，並協助產生內容。
像是寫文案、整理筆記等。
也要能進行結構性的文字轉換，簡單說就是幫你過濾雜質整理有用的資訊，
還能幫忙分類、列清單等等。
以上四點，基本上ChatGPT都已經能夠很好的掌握，
所以目前AI的發展五個階段，LV.1是確定能達到的。
📍Level 2：「推理者」
OpenAI 所定義的 Level 2是指 AI 能夠展現出
人類中等教育水準的推理與問題解決能力。
具體來說，以下幾項是關鍵指標：
▊1. 多步邏輯推理能力
不只是記憶資料，而是能根據上下文一步步推出結果。
例如:可以解更困難的數學的推理題與證明題，
又或者根據一段文章或情境，進行歸納、假設、驗證。
▊2. 跨領域整合資訊解題
例如你問：「如果在火星建立農業，該怎麼設計生態系統？」
也就是AI 需要整合物理、生物、工程與人類行為的知識，
然後提出具體邏輯方案。
▊3. 處理模糊與不確定資訊
不再是「有標準答案的題目」，
而是能根據有限資訊提出合理假設並推進。
▊4. 擁有「可驗證」的解題過程
它的答案不只是對的，而是具有推理邏輯能力，
並且可以驗證其邏輯正確性。
簡單說，就是一段推理過程中，
從之前提到結論的每一個思考步驟。
所以怎樣才算達標 Level 2？
簡單來說：
若一個大學生能做到的解題程度，AI 也能做，
並有邏輯解釋過程，那它就是符合Level 2的門檻。
這不是「能生成漂亮答案」就行，必須要能回答出
為什麼是這個答案？我怎麼一步步想出來的？
而且AI 是否能像人一樣，
在資訊不足、條件模糊、沒有標準答案的情況下，
還能做出合理判斷。
這其實就是人類智慧的高階表現，
也正是讓 AI 從「工具」變成「思考夥伴」的關鍵。
還有一個重點，就是它能廣泛的應用在跨領域問題中。
出題測試ChatGPT是否達標Level2
我出了一個綜合型題目考ChatGPT:
如果人人都能使用Vibe Coding，不寫程式碼也能開發產品。 那當程式碼AI無法除錯時，自己又無法Debug時，該怎麼做?
▊第一步:明確問題陳述
在未來「人人皆開發者」的時代，如果開發過程出錯，而使用者不懂程式也無法 Debug，會導致什麼後果？應如何因應？
▊第二步:邏輯推理展開
① AI 工具普及 → 「程式能力不再是門檻」
✅ 優點：大量創意能快速實現、進入產品創造民主化時代
⚠️ 風險：創造者理解邏輯結構的能力薄弱，更依賴黑盒工具
② AI 無法除錯 → 出現「失控系統」、「無法維護」的風險
- 所有 AI 系統都有容錯極限，尤其是複雜互動與邊緣場景
- 使用者無 Debug 能力，等同無法修復、無法擴充
- 最終導致「開發出來 → 出錯 → 無法維護 → 產品壽命縮短」
③ 推論：這不是技術問題，而是「系統性失能風險」
這問題類似「你會開車但完全不懂引擎」，當車壞了，你就只能叫拖吊。
那如果你連「車壞了是什麼問題」都講不出來，技術支援也幫不了你。
▊第三步:解法方向推演(多元選項+利弊分析)
💡 選項 A：建立「AI 可解釋性與回溯系統」
提高工具的回報機制，讓 AI 能在錯誤發生時清楚標示流程與風險位置
👍 優點：降低完全不懂技術者的學習門檻 👎 缺點：仍無法處理深層架構錯誤
💡 選項 B：導入「中階技術思維教育」（不學語法，但學邏輯）
類似“駕駛訓練課”——不教你造車，但教你看儀表板、了解怎樣是出錯
👍 優點：提高全民系統識讀力 👎 缺點：需教育體系轉變，成本高
💡 選項 C：形成「AI Debug 專業者」的新職業群
創造一群不寫程式但專職處理 AI 工具錯誤的半技術人員
👍 優點：市場新職缺、分工精細化 👎 缺點：增加專案協作與溝通成本
💡 選項 D：透過「多人協作式開發 + 社群支援」解風險
複製開源社群文化，讓錯誤不由個人扛，而是用眾包協助 debug
👍 優點：分散風險、快速修補 👎 缺點：需有治理機制，防資訊混亂
▊ 結論
✅ 總結性觀點：
在 AI 產品民主化時代，最核心的風險不在技術，而是「失能與過度依賴」。
解法不該是讓人人都會寫程式，而是讓每個創作者都有「系統性思考與判斷」的能力。 這是產品責任、教育設計、AI工具架構共同要承擔的事。
最後請AI自己評測看這回答是否有符合LV2的門檻標準，
上述幾個關鍵指標來看，應該是有符合推理者的標準。
如果Level 1 的 AI 像助理，Level 2 的 AI 像顧問，
它可以幫你思考、比較、推理、決策，
但還無法自己採取行動或主導一整個任務流程，
那就是 Level 3 代理人的事了。
篇幅過長，下次再來寫LV3到LV5這漫長的過程演進。
