科技碎碎念 EP15 - 人工智慧的兩面性:生產力提升與就業市場危機並存,AI如何改變世界又帶來挑戰?

更新於 發佈於 閱讀時間約 20 分鐘

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快速重點摘要

  1. 人工智慧(AI)發展及其影響的兩面性
    • 企業應用與生產力提升: AI 是企業 IT 優先事項,能顯著提升生產力(例如:透過 AIOps 提升 IT 基礎設施管理效率達 30-40%),且正在重塑數位轉型策略。代理式 AI 更深入整合企業流程,解決以往自動化難以應對的例外情況,並推動企業從單純的效率提升轉向創新優勢。
    • 潛在風險與挑戰
      • 就業市場衝擊: AI 導致履歷與求職流程自動化,但也使部分初階職位流失,並可能導致裁員與現有員工工作量增加。
      • 醫療應用複雜性: 儘管 AI 展現出診斷潛力並被醫療專業人員使用,但一般大眾單獨使用 AI 進行醫療諮詢效果不佳,且涉及複雜的法律責任與隱私問題。
      • 環境與資安疑慮: AI 運算耗能巨大,較複雜的 AI 模型碳排放更高。同時,AI 相關系統(如 MCP 伺服器)存在資安漏洞,可能被駭客利用進行攻擊或資料竊取。
      • 著作權爭議: AI 模型訓練涉及大量版權資料的「合理使用」界線尚不明確,相關訴訟裁決仍存在矛盾。
  2. 科技基礎設施與個人數位生活新貌
    • 儲存技術演進: 固態硬碟(SSD)已成為主流,顯著提升遊戲載入速度與性能,但超越特定速度後效能增益會遞減。
    • 連網與隱私工具: 虛擬私人網路(VPN)提供加密保護,但並非萬能,無法保證完全匿名或防禦惡意軟體,且可能影響連線速度和電池續航。免費 VPN 甚至可能存在資料洩露風險。
    • 便利的行動科技: 行動錢包功能持續擴展,例如 Samsung Wallet 將支援 Mercedes-Benz 數位車鑰匙,提升生活便利性。
    • 半導體技術的持續推進: 儘管命名存在行銷成分,摩爾定律的預期仍在持續,預計到 2039 年單一晶片上的電晶體數量可能達到數千億個。
    • 個人數據安全警示: 新型惡意軟體 SparkKitty 專門竊取手機截圖中的敏感資訊,提醒使用者需警惕並妥善保護個人數位資產。
  3. 數位時代的社會與人文反思
    • 資訊獲取與付費意願: 大多數美國民眾不願為線上新聞付費,即使遇到付費牆,也傾向於尋找免費替代品或放棄資訊。
    • 工作與生活的平衡: 個人經歷啟發了對「足夠」生活哲學的追求,強調透過自動化和精準聚焦核心工作,實現更可持續的生產模式。
    • 遊戲對心理的影響: 最新研究顯示,玩電子遊戲(包括暴力遊戲)能有效降低生理壓力水平,挑戰了傳統觀念。 

人工智慧(AI)市場與應用趨勢

  1. AI 成為企業 IT 領導者的首要任務
    • AI 在 2025 年仍是企業 IT 領導者的最高優先事項。
    • 企業對生成式 AI(Generative AI)和代理式 AI(Agentic AI)的支出持續增長,組織正在擴大其生產用途。
    • 在 ServiceNow 於 2025 年進行的第二次 AI 成熟度調查中,儘管全球 4,500 多名公私部門領導者的 AI 成熟度平均得分下降,但這被視為產業將進入「嚴肅 AI 整合與生產級實施」的積極信號。
  2. AI 在提升生產力與效率方面的應用
    • AI 技術整合至主要 SaaS 平台,正透過 DevSecOps 和 AIOps 等營運模式,提升 IT 環境的生產力。
    • AIOps 在管理 IT 基礎設施方面,已為採用者帶來 30% 至 40% 的生產力提升。
    • 生成式 AI 在軟體開發生命週期中,也帶來了 20% 至 30% 的生產力提升。
    • 低程式碼(Low-code)和無程式碼(No-code)平台正在普及科技應用,使更多員工能參與應用程式開發與流程自動化。
    • 這些平台透過減少傳統開發瓶頸,大幅加速創新與上市時間,並有助於彌補開發人員短缺。
    • 自動化技術的應用使個人工作者能專注於核心任務,例如 Simon Theakston 透過自動化系統實踐每天四小時的工作模式。
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    (Image credit: pexels / Hyundai Motor Group)
  3. AI 推動企業數位轉型與策略變革
    • 數位轉型正在被 AI 重新定義,企業必須簡化技術堆疊、資料模型和營運模式,以利 AI 的導入與應用。
    • Rebecca Fox 認為,資訊長(CIO)應積極參與塑造策略、影響決策並交付成果,這意味著需更具能見度、建立信任並帶領團隊迅速行動。
    • 企業 IT 市場的最新趨勢,包含對大量結構化與非結構化資料的深度分析,透過機器學習、資料科學與 AI 來實現。這將有助於創造更無縫、個人化的客戶體驗,並影響組織的角色、人才招募與員工培訓。
    • 資訊長需設計能夠擁抱分散式雲端環境、管理日益複雜的操作、強化多平台資安與治理,並確保應用程式與資料可攜性及互通性的 IT 策略。
  4. 代理式 AI 的進階整合與多代理協同
    • 代理式 AI 的導入比生成式 AI 需要更深層的整合,因為它旨在執行任務並協調跨企業流程的工作流程,例如客戶關係管理(CRM)、供應鏈管理、企業資源規劃(ERP)、人力資源與財務。
    • 代理式 AI 在處理複雜性方面表現出色,尤其在供應鏈和財務營運等以往需要大量手動處理例外狀況的領域。
    • 根據 PwC 的調查,83% 的高階主管認為代理程式能更快、更有效地解決業務問題。
    • 成功的企業正採行「多代理程式方法」,部署 10 個或更多代理程式與業務專用生成式 AI 智慧應用程式,將其應用範圍擴展到傳統客服之外的供應鏈、行銷內容與自動化等領域。
    • 企業開始重新思考其架構,結合現有企業應用程式供應商的 AI 代理程式與外部專業供應商的代理程式,並強調「自主資料與 AI 平台」的重要性。 

人工智慧的影響與挑戰

  1. AI 對就業市場的衝擊
    • AI 生成的履歷正充斥求職市場,導致 LinkedIn 上的申請量在過去一年中激增 45%,平均每分鐘有 11,000 份申請。
    • 由於生成式 AI 聊天機器人(如 ChatGPT)和 LinkedIn 自身的 AI 工具,許多履歷變得「異常相似」,使招募人員更難找到真正獨特且合格的候選人。
    • 雇主為應對此情況,也越來越多地使用 AI 工具來篩選申請,形成一種「軍備競賽」。
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    (Image credit: pexels / Matheus Bertelli)
    • 有報導指出,AI 已經導致一些初階程式設計工作被淘汰。
    • Salesforce 執行長聲稱 AI 已承擔公司 30% 至 50% 的工作,包括軟體工程和客戶服務。
    • 然而,有員工反映,AI 導入可能導致裁員(如 CrowdStrike 裁員 500 人),並迫使留任員工以更少資源完成更多工作,反而增加工作複雜性。
  2. AI 在醫療領域的應用與局限性
    • AI 已經展現出在醫療診斷方面的潛力,例如 ChatGPT 曾正確建議使用者就醫並診斷出敗血症。
    • 醫療專業人員正在使用專業 AI 工具,例如 OpenEvidence 是一個 AI 診斷引擎,已被約 25% 的美國醫生使用,並在複雜案例中提供幫助,特別是在腫瘤學領域。
    • 然而,牛津大學的一項研究發現,一般人單獨使用 AI 聊天機器人進行醫療諮詢時,表現明顯不如僅使用 Google 的人。
    • 主要原因在於使用者提供的資訊不完整,無法有效評估 AI 建議的正確性,甚至會忽略正確的建議。
    • AI 模型雖具備知識,但缺乏「人際互動技巧」和「在地情境知識」(如醫生對特定季節疾病的經驗)。
    • 醫療機構因擔憂法律責任,對 AI 在臨床上的應用仍持謹慎態度。目前的法律環境對 AI 醫療建議的責任歸屬尚不明確,醫生可能面臨因 AI 建議錯誤而產生的醫療糾紛風險。
  3. AI 的環境成本
    • 回答一個 AI 問題所需的能源,可能比一次普通的 Google 搜尋多達 10 倍。
    • 研究顯示,更「聰明」、推理能力更強的 LLM 模型,可能產生比簡單系統多達 50 倍的碳排放來回答相同的問題。
    • AI 耗費大量能源來生成冗長的解釋和「禮貌性」用語。
    • 建議使用者在與 AI 互動時更直接、明確地指定回答長度,並選擇任務專用的 AI 模型,以降低能源消耗。
    • AI 公司通常不公開其能源消耗資訊,這使得準確衡量 AI 的環境影響變得困難。
  4. AI 訓練資料的著作權爭議
    • 多位知名作家(包括 Sarah Silverman 等)對 Meta、Anthropic 和 Microsoft 提起著作權侵權訴訟,指控這些公司未經許可使用盜版書籍訓練其 AI 模型。
    • 美國聯邦法院的裁決存在矛盾:Anthropic 案的法官裁定,AI 系統從數千份書面作品中提煉資訊以生成自己的文本,符合美國著作權法下的「合理使用」原則,因為其本質上具有「變革性」。然而,該公司可能仍需因從盜版網站非法獲取這些書籍而面臨審判。Meta 案的法官則駁回了作者的訴訟,但主要原因是原告未能提出足夠的證據支持其論點,而非完全認可 Meta 使用版權材料訓練 AI 的合法性。
    • 法官對於 AI 訓練資料的合理使用界線仍未達成共識,這使得 AI 產業的法律環境仍不明朗。有法官認為,如果使用受版權保護的作品對 AI 公司來說是必要的,那麼他們應該找出方法來補償版權所有者。
  5. AI 相關系統的資安漏洞
    • Model Context Protocol(MCP)伺服器是連結大型語言模型(LLM)與第三方服務、資料來源及工具的關鍵基礎設施。
    • 安全研究人員發現,大量公開的 MCP 伺服器存在預設組態不安全的問題,例如對非受信任網路開放連線,可能導致未經授權的作業系統指令執行。
    • 這些漏洞可能導致駭客查詢專有資料來源、透過憑證存取第三方服務,甚至在某些情況下,在底層作業系統上執行任意指令。
    • 攻擊者還可以利用「提示注入」和「上下文中毒」技術,透過惡意輸入來操縱 LLM 的行為或竊取敏感資料。 

科技與資安發展

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(Image credit: pexels / Markus Spiske)

  1. 固態硬碟(SSD)對遊戲性能的影響
    • 固態硬碟已取代傳統硬碟(HDD)成為電腦和當前世代遊戲機的預設儲存元件。
    • 對於某些大型 AAA 遊戲,例如《柏德之門 3》,固態硬碟已是強制性要求。
    • 固態硬碟的讀寫速度直接影響遊戲的載入時間和「串流」性能,尤其對於開放世界遊戲,快速的儲存可避免延遲、卡頓甚至當機。
    • 從 SATA 固態硬碟升級到 PCIe 固態硬碟,依遊戲不同可帶來顯著(高達 35%)的載入時間改善。
    • 然而,固態硬碟速度的提升並非無限地帶來遊戲性能的線性增長;從 PCIe 3.0 升級到 PCIe 4.0,或從 5,000 MB/s 提升到 7,500 MB/s,對遊戲性能的影響可能微乎其微。
  2. 虛擬私人網路(VPN)的迷思與實用性
    • VPN 並不能提供完全的匿名性: 儘管 VPN 能隱藏您的 IP 位址並加密流量,但瀏覽器指紋、追蹤碼和登入習慣仍可能識別您的身份。完全匿名需要多層次的保護措施。
    • VPN 無法繞過所有地理限制: Netflix、Hulu 等串流平台會積極偵測並阻擋已知的 VPN IP 位址。
    • VPN 不提供惡意軟體防護: VPN 無法掃描或阻擋惡意軟體威脅,需搭配專用的防毒軟體、電子郵件過濾器和良好的瀏覽習慣。
    • VPN 通常會降低網路速度: 由於資料需要通過加密通道和遠端伺服器,使用 VPN 通常會增加延遲並降低下載速度。
    • VPN 在不同裝置上功能不同: VPN 應用程式的功能因作業系統的限制而異,桌面版通常功能最完整,而行動裝置、智慧電視或遊戲主機可能受限。
    • VPN 會影響電池續航: 網路流量的加密和解密過程,以及與遠端伺服器的持續連線,都會增加裝置的處理器負載和耗電量。
    • 免費 VPN 服務存在風險: 免費 VPN 通常有頻寬限制、速度受限,更甚者可能插入廣告、記錄活動或販售用戶瀏覽歷史和資料。為了安全、穩定的速度和真正的隱私,付費 VPN 服務通常是更可靠的選擇。
  3. 行動錢包與數位車鑰匙的發展
    • Samsung Wallet 將從 2025 年 7 月起支援 Mercedes-Benz 的數位車鑰匙功能。
    • 此功能將允許 Galaxy 智慧型手機使用者直接透過手機鎖定、解鎖和啟動特定 Mercedes-Benz 車輛,無需將裝置從口袋中取出。
    • Android 數位車鑰匙結合了藍牙低功耗標準和超寬頻技術,提供安全、精確的車輛定位、鎖定和點火功能。
    • Samsung 錢包不僅儲存數位車鑰匙,還能儲存支付卡、身分證件、登機證等,並受到 Samsung Knox 的高標準安全保護,支援生物識別或 PIN 碼驗證。
    • Samsung 正積極擴大其支援的汽車品牌列表,以追趕 Google Wallet 在汽車數位鑰匙領域的領先地位。
  4. 半導體技術的持續演進與摩爾定律
    • 摩爾定律(集成電路上電晶體數量大約每兩年翻一番)被認為「遠未消亡」,預計將持續有效。
    • 晶片製造商使用的「奈米」數字,例如「2nm」和「3nm」晶片,更多是行銷術語而非實際物理尺寸,真實電晶體閘極長度通常更大。
    • 儘管如此,基於當前預測,到 2039 年,晶片上的電晶體數量可能從當前的 180 億個增加到約 3000 億個,顯示半導體技術仍有巨大發展潛力。
  5. 個人數位安全警示
    • 一種名為 SparkKitty 的新型特洛伊木馬惡意軟體正在針對手機截圖中的敏感資訊,特別是加密貨幣錢包的助記詞(seed phrases)。
    • 此惡意軟體曾透過官方應用程式商店傳播,並以合法的應用程式(如通訊軟體、加密貨幣交易應用程式、遊戲等)偽裝。
    • 強烈建議使用者不要在手機中保留敏感資訊的截圖(如身分證件、護照、助記詞、密碼和雙重驗證備份碼),應將其刪除或移動到受密碼保護的資料夾中。
    • 同時,應定期檢查應用程式權限,僅從官方應用程式商店下載應用程式。

 

個人與社會觀點

  1. 線上新聞付費牆與閱聽習慣
    • 大多數美國成年人(83%)在過去一年中沒有為線上新聞付費。
    • 即使 74% 的人表示他們有時會遇到付費牆,但其中只有 1% 的人會選擇付費訂閱。
    • 最常見的回應是尋找其他免費資訊來源(53%),或直接放棄獲取該資訊(32%)。
    • 不付費的主要原因是認為可以找到足夠多的免費新聞(49%),其次是缺乏興趣(32%)。
    • 受過高等教育者、民主黨支持者和年長者,以及高收入群體,更有可能為新聞付費。
  2. 工作與生活平衡的「足夠」哲學
    • Simon Theakston 因中風經歷而改變了對成功的看法,從追求「更多」(更多客戶、收入、認可)轉向定義「足夠」的生活。
    • 他的「足夠」定義包括:每天專注工作四小時、維持家庭所需收入、使用能減少摩擦而非增加複雜性的工具、創造自己關心的事物,以及保留足夠精力去享受生活。
    • 他透過精簡工作流程、利用 Apple 科技進行自動化(如捷徑、行事曆自動化、Readwise Reader 儲存資料、Notion 追蹤進度),實現了高效的四小時工作制。
    • 「足夠」是一個動態目標,需要持續維護,因為追求「更多」的誘惑始終存在。
  3. 電子遊戲對壓力的影響
    • 一項研究旨在消除電子遊戲的迷思,結果顯示暴力和非暴力遊戲都能有效降低壓力水平。
    • 研究對象在經歷壓力測試後,分別玩了暴力或非暴力片段的遊戲《瘟疫傳說:安魂曲》(A Plague Tale: Requiem)。
    • 儘管玩暴力場景的組別自稱壓力較高,但生理數據(如心電圖和唾液樣本)顯示,兩組在 25 分鐘的遊戲後,壓力水平都顯著降低。
    • 這表明人們對自身覺醒狀態的評估可能不準確,且遊戲的客觀生理影響可能與主觀感受存在差異。 

資料來源

  1. Moore's law isn't dead — it's just buried under six feet of silicon spin
  2. Do SSD Speeds Really Matter For Gaming?
  3. Judge dismisses authors' copyright lawsuit against Meta over AI training
  4. Anthropic now lets you make apps right from its Claude AI chatbot
  5. Study shows gaming can reduce stress, even the violent kind
  6. Don’t Be Fooled: 7 VPN Myths That Could Put You at Risk
  7. Flood of AI-generated resumes causes chaos for recruiters, who resort to AI to screen them
  8. Misconfigured MCP servers expose AI agent systems to compromise
  9. ChatGPT Isn’t Replacing Doctors, But It Might Be the Paranoid Friend You Need at 2 AM
  10. Leave your keys at home, Samsung Wallet now works with this major car brand
  11. Study reveals how much energy AI uses to answer your questions
  12. Few Americans pay for news when they encounter paywalls
  13. WhatsApp Now Summarizes Your Unread Messages Using AI
  14. The agentic AI reset is here
  15. 8 trends defining the enterprise IT market today
  16. You should probably delete any sensitive screenshots you have in your phone right now. Here's why
  17. I Stopped Chasing ‘More’ and Built a Life Around ‘Enough’
  18. Thu. 06/26 – Conflicting AI Legal Rulings

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