科技碎碎念 EP11 - AI 來了！你的工作會被取代，還是因它變得更有價值？

嗑蟲

2025/08/08 更新2025/06/23 發佈閱讀 22 分鐘

哈囉！這邊是科技碎碎念，資訊 x AI時代下，我們將從海量的全球新聞與新知中，透過生成式 AI 彙整出精華懶人包，聚焦全球科技關鍵話題，讓您輕鬆透過閱讀或聆聽掌握趨勢變革。

快速重點摘要

人工智慧的影響與挑戰
- 優化 AI 互動體驗：透過使用「力量字詞」（power words）能顯著提升 AI 提示語的效果，使其輸出更精確、實用且符合使用者需求，甚至可以組合多個力量字詞來獲得更佳結果。
- AI 對就業市場的雙重影響：儘管 AI 導致了科技業的裁員潮並改變了工作性質，但它也預期將創造數百萬個新職位，特別是需要新技能的領域；專家們普遍認為，會使用 AI 的人將取代不使用 AI 的人，而非 AI 直接取代人類本身。
- 深度偽造與信任危機：AI 驅動的深度偽造技術（特別是語音深度偽造）發展迅速，極具欺騙性，已被用於詐騙、政治假訊息和非自願性成人內容，對個人安全和社會信任構成嚴峻挑戰，人類已幾乎不可能辨識出深度偽造的內容。
- AI 生成內容的真實性問題：AI 聊天機器人存在「幻覺」（hallucinations）問題，即生成不正確但聽起來真實的資訊，其設計宗旨是保持用戶參與而非追求真相，這對將 AI 作為搜尋引擎替代品的使用者構成潛在誤導風險。
量子運算的潛力與潛在危險
- 巨大市場潛力與網路安全風險：量子運算預計在 2025 年至 2035 年間為全球經濟貢獻超過 1 兆美元，但同時也帶來嚴峻的網路安全挑戰，尤其在破解當前加密標準方面構成威脅。
- 「先儲存後解密」攻擊：敵對者可能提前收集加密資料，待未來量子運算技術成熟後再進行解密，這對具有長期價值的敏感數據構成重大風險。
- 後量子密碼學的過渡挑戰：為應對量子運算威脅，全球正推動後量子密碼學標準，但其廣泛實施面臨漫長的轉換時間、效能影響、技術人才短缺、新漏洞發現以及供應鏈問題等多重挑戰。
健康與科技整合
- 生活型態對健康的影響：研究顯示，餐後步行 10 分鐘有助於降低血糖和管理體重；而加快步行速度（每小時超過 4 英里）則可能顯著減緩生理年齡達 16 年。
- 生理時鐘的調控：光照、規律作息、適度運動、限制咖啡因與酒精攝取、以及規律用餐時間，都是維持健康生理時鐘的關鍵因素。

人工智慧提示語的「力量字詞」

當使用 ChatGPT 、 Claude 或 Gemini 等人工智慧工具時，如果感覺輸出結果不盡理想，問題可能不在於模型本身，而是用戶在提示語中使用的字詞。

^{(Image credit: Getty Images)}

透過在提示語中加入恰當的「力量字詞」，可以徹底改變結果，使其更為精確、實用，並更符合用戶的實際需求。
文件列舉了 11 個能有效提升人工智慧提示語的「力量字詞」，每個字詞都有其特定的應用情境和範例提示語：
- 「可執行」（Actionable）：適用於需要實際應用、報告或建議的場景，而非僅僅表面資訊或摘要。例如：「為需要做決策的人，提供這篇文章的可執行摘要。」
- 「簡潔」（Concise）：用於時間有限或需要清晰簡短解釋的場景。例如：「為初學者寫一段關於此產品的簡潔解釋。」
- 「富有洞察力」（Insightful）：用於需要深入分析、趨勢或超越表面意義的專業見解。例如：「對此趨勢及其對消費者的意義，提供一份富有洞察力的評論。」
- 「簡化」（Simplified）：用於將複雜主題分解為易於理解的語言。例如：「簡化這篇新聞報導，使其能被 12 歲兒童理解。」
- 「條列式」（Bullet-pointed）：用於需要結構化、可掃描的資訊輸出，便於清晰參考或編輯。例如：「用條列式並附上時間戳，總結這個播客節目。」
- 「優先排序」（Prioritized）：用於從文件中提取最重要的資訊，並依影響力進行排序。例如：「列出這份報告中最重要的 3 個要點，並依影響力優先排序。」
- 「策略性」（Strategic）：用於需要大局觀、目標設定或長期想法的領導層級洞察。例如：「給我一份關於此競爭者產品發布的策略性摘要。」
- 「說服性」（Persuasive）：用於需要說服、激勵或銷售的文案，改變語氣以影響和參與。例如：「為這款環保水瓶撰寫一份說服性的推銷詞。」
- 「比較性」（Comparative）：用於權衡不同選項，生成清晰的並排比較，有助於決策。例如：「用表格比較 Claude 和 ChatGPT 的優缺點。」
- 「情境性」（Contextual）：用於需要考慮背景、歷史或受眾的更豐富回答，解釋「為什麼重要」。例如：「提供一份關於此立法及其影響對象的情境性概述。」
- 「視覺化」（Visual）：用於需要表格、圖表或時間軸等視覺組織的資訊，以便更好地理解或用於簡報。例如：「用表格形式對這項市場研究提供一份視覺化摘要。」
用戶可以同時使用多個「力量字詞」來微調 AI 輸出，以獲得更精確的結果。例如，可以指示 AI 提供「簡潔、可執行、條列式的摘要」，並指定受眾，例如「為時間緊迫的經理」。
這項策略的關鍵在於清楚地告訴 AI 用戶想要的響應方式以及目標受眾，從而更快地獲得更好的結果。

人工智慧對社會與經濟的影響

就業市場的轉變：
- Mistral AI 的執行長 Arthur Mensch 駁斥了人工智慧將大幅提高失業率的說法，他認為最大的風險在於人們可能因為過度依賴科技來搜尋資訊而變得更怠惰。
- Mensch 建議，為避免人類技能退化的風險，開發者應在設計上確保人類保持積極參與，審查和批評人工智慧的輸出。他強調，人類不應將人工智慧模型的每一次輸出都視為真相。
- Anthropic 的執行長 Dario Amodei 曾預測，人工智慧可能在未來五年內淘汰 50% 的入門級白領工作，並可能導致失業率增加 10% 至 20%。然而，Mensch 認為這是言過其實的說法，並預期人工智慧將改變白領工作，使其更偏向「關係型任務」，因為這類任務不易被取代。
- 作家平台 writer.com 的執行長 May Habib 警告，90% 的現有職位可能已經過時，這並非指裁員數量，而是工作性質已經演變。
- 倫敦科技週 2025 期間，Nvidia 執行長 Jensen Huang 與英國工黨領袖 Keir Starmer 宣布合作，將在 AI 基礎設施和技能方面進行投資。
- 多位專家指出，人工智慧並非魔法，它放大能力而非取代能力，因此最優秀的人才將能更好地利用 AI 產生更傑出的想法。
- 2025 年期間，科技業裁員浪潮持續，許多頂尖科技公司因人工智慧的導入而進行大規模裁員，特別是銷售職位。
- Amazon 執行長 Andy Jassy 預期，隨著生成式 AI 和 AI 代理人的普及，公司在未來幾年內將因效率提升而減少總體企業員工人數。
- 儘管人工智慧可能導致某些工作的流失，但也同時預計會創造數百萬個新工作，特別是那些需要新類型技能的職位。
AI 代理人與「數位分身」：
- 「超級代理人」（Super agents）是能夠自主運作且「自我演化」的人工智慧工具，它們將對工作模式和應用程式的互動方式產生巨大影響。
- 這些 AI 代理人已經快速改變線上服務的本質，例如旅遊預訂服務已能根據用戶的寬泛指令自行安排細節。
- 網際網路的發明者 Tim Berners-Lee 爵士提出了「代理人錢包」（Agentic Wallet）的概念，這使得用戶能夠建立一個安全的個人資訊「資料囊」，並透過一個可信賴的 AI 個人助理來代表他們進行交易，從預約到購物都能處理。
- Bluesphere 創辦人 Marc Taverner 甚至預言，個人未來可能因第三方檢閱其數據而獲得「微交易」報酬，這使得數位分身不僅能代勞購物，還能讓人們分享資訊的貨幣價值。
AI 內容生成與詐欺：
- 生成式 AI 技術的發展速度令人震驚，從文本、圖像到語音的生成能力都有了飛躍式的進步，這也吸引了惡意行為者利用這些技術。
- 深度偽造（deepfake）技術已變得極具說服力，許多線上工具僅需一張圖片就能創建半可信的面部模型。
- 語音深度偽造被認為是更具滲透性的威脅，因為相比視訊，音訊詐騙更難被識破。先進的語音 AI 公司宣稱，僅需幾分鐘的音訊就能生成與真實聲音無法區分的語音。
- 深度偽造技術已被用於金融詐騙，例如有金融工作者在視訊會議中被偽造的同事欺騙，支付了 2,500 萬美元。
- 除了詐騙，90% 至 95% 的深度偽造視訊涉及非自願性成人內容，這是一個嚴重的性別問題，並有「裸體化」應用程式（Nudify apps）生成非自願性裸體圖像。
- 人工智慧聊天機器人存在生成「幻覺」資訊的傾向，即提供聽起來真實但實際上不正確的資訊。這些系統的設計目的是為了最大化使用者參與度，而非確保資訊的真實性。
- 許多人已將人工智慧聊天機器人整合到日常工作流程和個人生活中，甚至將其作為搜尋引擎的替代品，這增加了被誤導的風險。
- 在音樂產業中，串流服務平台 Deezer 發現人工智慧生成的歌曲激增，並被用於詐欺性地賺取版稅。 Deezer 計劃對人工智慧生成內容進行標註，並切斷用於「串流操控」的 AI 歌曲的版稅支付。
- Deezer 使用人工智慧工具來對抗人工智慧詐欺，透過分析人工智慧生成歌曲的複雜訊號和模式來識別它們。

量子運算的危險隱憂

巨大的潛力與潛在威脅：量子運算帶來了顛覆性的可能性，預計在 2025 年到 2035 年間為全球經濟貢獻超過 1 兆美元，並在藥物發現、氣候建模、人工智慧以及通用人工智慧（AGI）開發等領域帶來革命。然而，它也同時引入了嚴重的網路安全挑戰。
加密演算法的脆弱性：量子電腦的主要網路安全威脅是其破解當前加密演算法的潛力。
- 現代加密方法，如 RSA 加密，依賴於經典電腦幾乎無法在合理時間內解決的數學問題，例如分解大質數需要約 300 兆年。
- 但量子電腦可利用 Shor 演算法顯著加快分解大數的速度。
- Grover 演算法則能將對稱加密方法（如 AES-128）的安全性強度減半，使其容易受到量子攻擊。
- 這使得向更強大的加密標準（如 AES-256）過渡成為必要。
「先儲存後解密」（Harvest Now, Decrypt Later - HNDL）攻擊：
- 最令人擔憂的威脅是「先儲存後解密」的攻擊策略，其中攻擊者現在收集加密數據，待量子運算技術足夠先進後再進行解密。
- 這對具有長期價值的數據構成重大風險，例如健康記錄、金融資訊、機密政府文件和軍事情報。
- 許多負責關鍵系統的組織必須採納「密碼敏捷性」（crypto agility），意即一旦發現新的漏洞，就能迅速更換加密演算法和實施方式。美國國家安全備忘錄也特別指出這一威脅，並呼籲採取積極措施應對。
量子威脅時間軸與準備：
- 關於量子威脅的時間軸，專家意見不一。MITRE 的一份報告指出，直到 2055 年到 2060 年才能出現足夠強大來破解 RSA-2048 加密的量子電腦。
- 然而，一些專家持樂觀態度，認為量子錯誤修正和演算法設計的突破可能加速進程，最快在 2035 年就可能具備量子解密能力。
- 儘管確切時間表仍不確定，但專家們一致認為，組織無論量子威脅何時真正到來，都必須立即開始準備。
- 組織應採取以下步驟應對量子安全威脅：進行加密清點、評估資料的生命週期價值、制定遷移時間表、分配適當資源，並加強監控能力以防範 HNDL 攻擊。
- Michele Mosca 提出了量子安全規劃定理：如果資料需要保持安全的時長（X）加上升級加密系統所需的時間（Y）大於量子電腦能破解現有加密的時間（Z），則組織必須立即採取行動。
- 專家警告，若不及早準備，量子電腦可能突然使現有安全措施完全過時。
量子機器學習的「黑箱問題」：
- 人工智慧與量子科技的結合具有巨大潛力，因為量子科技能以極快的速度處理複雜計算，對實現通用人工智慧至關重要。
- 但這種結合可能導致「終極黑箱問題」（ultimate black box problem）。即使是經典的深度神經網路（DNN）也已因其隱藏層難以解釋而聞名，而量子機器學習將使情況更加複雜。
- 問題根源在於量子運算的疊加、糾纏和干涉等特性，當這些量子特性應用於機器學習演算法時，產生的模型可能包含人類難以理解的處理過程。
- 這對醫療保健、金融和自主系統等關鍵領域提出了明顯的擔憂，因為在這些領域，理解人工智慧的決策對於安全和合規性至關重要。
後量子密碼學的發展與挑戰：
- 為應對量子運算帶來的威脅，美國國家標準與技術研究院（NIST）在 2016 年啟動了後量子密碼學標準化計畫，並在 2024 年推出了詳細標準。
- 主要科技公司已開始實施早期保護措施，例如 Apple 的 iMessage 平台推出了 PQ3 後量子協定，Google 自 2016 年起在 Chrome 中實驗後量子演算法，並逐步整合到其他服務中。
- 然而，過渡到後量子密碼學面臨多重挑戰：
- - 實施時間框架：美國官員預計，在所有系統中推廣新加密標準可能需要 10 到 15 年，尤其對於衛星、車輛和自動櫃員機等難以觸及的硬體來說更為困難。
  - 效能影響：後量子加密通常需要更大的金鑰尺寸和更複雜的數學運算，這可能降低加密和解密過程的速度。
  - 技術專長短缺：組織需要精通經典和量子概念的高技能 IT 專業人員來成功整合抗量子密碼學。
  - 漏洞發現：即使是最有前景的後量子演算法也可能存在隱藏弱點。
  - 供應鏈問題：關鍵量子元件，如低溫冷卻器和專用雷射，可能受地緣政治緊張和供應中斷影響。
- 除了加密，提升科技素養在量子時代將至關重要，因為僅靠加密無法完全防範員工點擊惡意連結、開啟可疑電子郵件附件或濫用數據存取權限所導致的人為錯誤。

健康與生活型態

^{(Image credit: pexels / Tirachard Kumtanom)}

餐後步行有益健康：
- 「放屁步行」（Fart walking，一種飯後步行的通俗說法）是指飯後步行來促進消化和緩解腹脹。
- 根據《國際普通醫學期刊》（International Journal of General Medicine）的研究，飯後立即步行還有一個巨大的好處：降低血糖。
- 研究比較了飯後立即步行 30 分鐘和飯後一小時步行 30 分鐘的效果，發現飯後立即步行的參與者減重更多。
- 飯後步行可降低血糖水平和細胞間液中的糖分，因為消化會將葡萄糖用於能量，而血液中多餘的葡萄糖會以脂肪形式儲存。
- 對於希望減重或管理體重的人來說，關注血糖水平是一個好的開始。
- 這個 10 分鐘的室內步行運動包含各種行進、側步、腿後肌伸展和高舉過頭的動作，旨在促進消化，且不需要特殊設備。
步行速度與生理年齡：
- 一項 2022 年發表在《自然》（Nature）期刊上的英國研究顯示，加快步行速度可以顯著減緩生理年齡，甚至能讓生理年齡減輕多達 16 年。
- 該研究評估了超過 40 萬名英國人，發現穩定、平均和快步走的人，其白血球端粒長度（LTL，生理年齡的一個標誌）顯著長於慢走者。
- 研究表明，習慣性活動強度（例如快步走）與更長的 LTL 關聯性更強，而非活動總量。
- 該研究將慢步定義為每小時小於 3 英里，穩步為每小時 3 到 4 英里，快步走為每小時超過 4 英里。
- 因此，即使是短時間的快步走，也能提升壽命。
調整生理時鐘的方法：
- 生理時鐘是身體的 24 小時節律，它控制著睡眠-清醒週期、情緒、能量水平和新陳代謝，主要受光照影響。
- 睡眠醫學專家 Raj Dasgupta 醫師和睡眠專家 Kerry Davies 指出，生理時鐘失調的常見跡象包括難以入睡、夜間或過早醒來、白天感到疲倦以及在該休息時卻精神抖擻。
- 以下是 7 個專家建議的調整生理時鐘的步驟：
- - 獲取更多陽光：自然光照，特別是早晨的陽光，能向大腦發出警覺信號，調節褪黑激素，幫助建立可預測的睡眠-清醒時間。
  - 緩慢調整睡前時間：以每隔幾晚調整 15 到 20 分鐘的方式，逐漸將睡前時間移向理想時間，避免身體不適。一旦設定好，應保持一致。
  - 改善睡眠衛生：包括確保臥室沒有過多噪音或光線，並投資於有助於不受干擾睡眠的物品，如遮光窗簾、耳塞或舒適的寢具。
  - 減少酒精和咖啡因攝取：咖啡因在體內停留數小時，晚間攝取會影響入睡；酒精雖然助眠，但會干擾睡眠品質。
  - 定期運動：白天運動，尤其是在上午或下午，有助於調節睡眠-清醒週期，並在睡前感到疲倦；但睡前劇烈運動可能會適得其反。
  - 避免藍光：睡前一小時避免使用會發出藍光的電子設備，因為藍光會抑制褪黑激素的分泌。
  - 定時進食：不規律的飲食時間，尤其是在深夜進食，會干擾身體信號並延遲褪黑激素的自然產生。建議睡前 3 小時避免大量進食。
- Davies 補充，現代生活方式中，晚間接觸人工光線、不規律的睡眠和用餐時間、壓力和螢幕時間都會模糊身體賴以判斷時間的自然線索。生理時鐘需要一致性和明確的信號（日夜區分）才能正常運作。

虛擬實境頭戴裝置的合作

Xbox 正與 Meta 合作推出一款 Xbox 品牌的 Quest 3S 頭戴裝置，這款裝置可能比預期更快發布。
洩露的圖片顯示，這款頭戴裝置的規格與基礎款 Quest 3S 相似，包含 128 GB 儲存空間，但據傳會捆綁 Xbox 無線控制器、Meta Quest Elite 綁帶，以及三個月的 Xbox Game Pass 訂閱。
儘管 Xbox 或 Meta 尚未正式宣布，但 Meta 在 2024 年的一篇部落格文章中曾提及兩家公司正在合作，以「打造一款受 Xbox 啟發的限量版 Meta Quest」。
這款頭戴裝置的售價據傳為 399 美元，並預計在 6 月 24 日發布。
這款 VR 頭戴裝置的目標受眾可能並非現有的 Quest 3S 用戶，而是那些希望進入 VR 領域，並已熟悉 Xbox 生態系統的潛在用戶。