上一篇談到了人類與機器一路演進至今，當 AI 的能力快速逼近，甚至超越部分人類專業時，我們該如何維持獨立思考，避免被單一語言或文化視角牽著走，並嘗試與 AI 協作、共學，進而開展新的可能性。
但回到更具體的層面，AI 加入後，工作與生活正在被如何重組呢?
若抽象化來看，這一切其實可以歸結為一件事，簡立峰教授很直接表示，其實就是知識的外包。
AI 世代的本質轉變: 從勞力代工到知識代工
工業化時代，機器取代的是人類的勞力，而 AI 世代，就像是一種「智慧代工」。
知識本身開始被外包了。
現在，凡是能用語言描述、主要依賴思考與判斷的任務，都很容易被 AI 語言模型整批接手。這並不是某一個產業的特殊現象，而是一種跨領域、跨職能的結構性轉變。
值得留意的是，那些高度結合知識與實際行為的工作，例如醫療行為，由於需要同時具備理論、經驗與即時判斷能力，在現階段仍難以被 AI 或機器完全取代。
但即便如此，我們也很難斷言，這條界線在未來不會持續被推進。
這樣的劇烈轉變，確實帶來一些風險與不安，但同時也帶來了極為實際的改善，特別是在 B2B 領域。
當人機協作成為日常時，效率如何被重新定義?
以 Amazon 為例，人機協作已不只是概念，而是實際運作中的常態: 從倉儲搬運、庫存管理，到流程優化，原本高度仰賴人力、且重複性極高的工作，正逐步由 AI 與自動化系統分擔。
電商則是另一個 AI 特別容易發揮影響力的場域。
其原因不只在於資料量龐大，更在於這些資料本身就是數位化的，且不斷產生、累積大量人類行為與決策痕跡，為 AI 提供了極佳的學習與測試環境。
讓人驚訝的是， 2025 年下半年美國就已出現一個值得注意的轉折點: 透過 AI 推薦後導購完成消費的比例，已經超過了品牌官網購物完成消費的比例。
而這樣的黃金交叉，意味著消費決策的入口改變，消費軌跡改寫，而且比例只會持續放大。
這也連帶影響了行銷思維。
例如 SEO，或許將來不再只是「寫給人看」，而逐漸轉向讓 AI 更容易理解、擷取與引用的內容結構優化，來達到觸及消費者的目標。
當 AI 對上 AI: 工作與學術場域的反思
有趣的是，當我們以消費者身分大量使用 AI，企業端其實也正在做同樣的事。
在美國就業市場中，求職者早已大量使用 AI 生成履歷、自動搜尋職缺、批量投遞。而企業端，面對遠超人力可負荷的投遞量，也開始利用 AI 進行資料篩選和初步判讀。最終形成的，彷彿是一種 AI 對 AI 的互動結構。
學術界亦然。
學生用 AI 寫作業，教授用 AI 批改論文。相關的摩擦與誤判案例在各國已屢見不鮮，迫使教育體系重新思考對於「原創理解」以及「輔助工具」界線的定義與大量討論。
而中國近期關於生成式 AI 創作的智慧財產權判例，更像是一記警鐘：如何在 AI 輔助與人類原創之間取得平衡，恐怕早已不只是倫理層面的討論，而是迫在眉睫的實務課題。
算力與話語權：資源集中帶來的新局面
AI 所帶來的影響，並不只停留在個人或企業層級。
當 Nvidia 的市值換算成 GDP 已超越英國，一間私人企業所掌握的資源與影響力，開始逼近、甚至超越部分國家時，話語權的歸屬便不再那麼容易被界定。
當 G20 被戲稱為 G2、前五百大企業中實質握有決定權的可能只有前十家，公共利益、國家監督與民主制衡該如何運作，便成為無法迴避的問題。
天馬行空的想，甚至連「國家語言」與文化邊界是否仍有其必要性，也可能因為技術的快速飛躍，而出現截然不同的想像空間。
台灣的可能性: 充實人才，邊緣 AI，軟硬體合作
回到台灣。
我們擁有世界級的硬體實力，卻也面臨一個長期存在的結構性差異: 軟體與系統整合能力。
在競爭者表態下豪語，欲以 AI 作為突破口的情況下，這不再只是單一產業或企業的選擇，而是我們必須正視的風險。
同時，台灣即將全面進入高齡社會，隱性缺工與人才斷層，可能進一步放大這個問題。
從人口結構來看，台灣或許仍握有一段「黃金十年」，能為下一階段奠定大放異彩的基礎。演講中提到了幾個方向，值得反覆思考:
第一，是擴大人才來源。如同日本因人口下滑而擁抱外來技術與移民，台灣若能以「大台灣區域」的視角整合周邊國家與人才，才有機會形成足夠厚實的基底。
簡立峰教授也分享到，台達電 / 泰達電在泰國當地扎根深厚，菲律賓的 7-11 成長快速已成統一集團海外獲利的重要來源，台積電更是在熊本設廠，默默塑形九州高雄一日生活圈。
這些龍頭企業已經踏出第一步，這麼做除了市場更廣，同樣的人才與資源也會一起擴大，根基大了才有更多機會。
第二是 邊緣 AI 的發展與應用。 相較於雲端與手機，離線、低耗能且高度重視安全性的裝置，例如汽車，無人機，醫療設備，工業機器等，這些裝置都有耗電量的考量，與網路安全性顧慮，反而更符合台灣硬體優勢與軟硬整合的潛力。
至於在社會層面，北歐國家的高齡社會經驗，也可作為預演與參考。哪些模式值得借鏡，哪些需要因地制宜，將會是影響深遠的關鍵選擇。
簡立峰教授最後也提醒，現在是個廣度大於深度的時代。人類其實擁有許多 AI 尚未具備的能力，但我們卻常花大量時間學習 AI 已經做得更好的事情，反而忽略了自身的優勢。
學習如何問聰明的問題，比是否會快速的解題還要重要。
短期內，AI 帶來的衝擊無可避免。但長期來看，人類仍需要在不確定性中持續做出判斷與選擇。雖然 AI 從「會人類會的」進展到「會人類不會的」可能花的時間會比想像中短，但也許未來，我們能用更短的時間完成過去長時間的訓練，把更多心力放在培養那些真正做出差異的軟實力上。
如何在這樣的變動中站穩腳步，找到自己的方法，並持續學習與前進，就是這個階段最值得被思考的問題吧。
