近年來，「AGI 倒數計時」（Artificial General Intelligence Countdown），頻繁出現在科技圈、政策文件與公共輿論之中，而且，帶著一種銳不可擋的趨勢。人類即將迎來一個比自己更聰明、更快速、更全面的智能存在。
技術層面成功與否，比較不令人擔心；但在尚未釐清「我們究竟在倒數什麼」，人們却已悄然改變看待自己的方式。
▪︎什麼是「AGI 倒數計時」？所謂「AGI 倒數計時」，並不是一份精確的工程時間表，而是一種逐漸成形的集體預期。
隨著大型語言模型、跨模態系統與自動化推理能力快速疊加，科技產業與政策圈已經形成共識——人類社會即將全面使用人工智慧。至於何時到來，只剩時間問題。
於是，「倒數」成為敘事框架：用以動員資源、加速競逐，也為制度調整與政策鬆綁，提供正當性。
但這樣的倒數，真正測試的，未必是技術是否成熟，而是另一個更深層的問題：當人類相信很快就會被Al超越，是否同時理解到在縮減自身的價值？
因此，「AGI 倒數計時」的意義，不僅指向未來某個節點，也影響我們如何談論學習、工作、能力，以及「人之所以為人」的根本問題。
▪︎當「智能」不再專屬於人
會理解、會創造、會推理，懂得使用語言，一直是我們確認自身尊嚴的標籤。人類透過理解世界、命名經驗、傳遞意義，確立自己在世界的位置。
但在今日，這道邊界正在鬆動。語言模型能寫作、會歸納、懂模擬推理；智慧系統可以規劃可以修正、能在多重任務間轉換。這些能力未必等同於真正的理解，卻與人類心智高度疊合。
於是，一個微妙的轉折出現了：人們不再只問機器能不能做到，而是開始反問：如果它也能做到，那人類還剩下什麼？
▪︎倒數計時真正帶來的，是自我工具化
「AGI 倒數計時」最深層的影響，未必是未來，即便在當下，都已非常明顯。
在效率與預測被推升為「最高價值」之後，人們逐漸以演算法語言來理解自己，「量化我們的能力」、「為表現評分」、「優化我們的行為」。
當我們愈來愈習慣和機器比快、比準、比價格，並就此衡量自身價值時，其實已默默接受一個前提——人，也可以被視為「可優化的系統」。
於是，倒數的將不只是 AGI 的出現；而是人類在尚未被取代前，已先將自己降格為「可被取代的對象」。
▪︎教育現場｜當學習被重寫為效率訓練
在教育現場，這種轉變尤為具體鮮明。教育單位浮現一種隱而未宣的焦慮：「既然 AI 能寫作、能解讀、能總結，那麼學生們還需要學習目前這些課程嗎？」於是，學習的本體逐漸重構為「產出速度」、「工具操作」與「成果展示」訓練。
在這樣的邏輯下，學習不再是一段理解世界的過程，而被壓縮為能力部署與任務完成。真正受擠壓的，往往是那些無法立即產出效益的學習歷程。比如：猶豫、反覆、挫折，以及價值的掙扎。
問題並不在於學生是否使用 AI，而在於：當教育現場默默接受思考可以被Al外包、理解可以被Al替代，我們是否仍在培養能為自己的判斷負責的人？
若教育只剩下「跟上未來」，卻不再追問「要成為怎樣的人」，那麼，即使工具再先進，也只是訓練更熟練的「執行者」，而非真正的「思考主體」。
▪︎在競爭語言中，提前自我收編
在台灣社會，「AGI 倒數計時」往往與另一套熟悉的語言並行出現——競爭、落後、快速。
面對少子化、產業轉型與地緣政治壓力，AI 被期許為解方，也被賦予一種近乎救援性的期待。公共討論逐漸轉向「判準式思考」：哪些工作遲早會被取代？哪些人必須盡快轉型？哪些價值已不再被需要？
當社會過早接受這套預期，率先被淘汰的，將不是技術落後，而是那些無法即時轉化為「效率指標」的人文領域。「長時間思考」被視為不合時宜，公共討論越來越簡化為二元立場，不容許「沒有共識」，這些才是台灣社會真正的風險。
這正呼應了漢娜·鄂蘭的提醒：當人不再思考自身行動的意義，只剩下執行與順應流程時，真正的危機，往往不是外在壓迫，而是內在的自我放棄。
▪︎ 人之為人的價值，並不在競速場
真正需要被守住的，或許並非「人類優於機器」，而是那些從一開始，就不屬於競賽邏輯的領域。
理解，不只是推理的結果，而是承擔後果的能力；語言，不只是生成文本，而是願意為言語負責；判斷，也不只是選擇最佳解答，而是知道何時拒絕效率本身。這些能力，無法被倒數，也不該被催促。
▪︎結語｜真正需要完成的，不是技術，而是自我定位
AGI 是否到來，終將由工程與時間回答。但在人類等待答案的過程中，更關鍵的不是預測成功與否，而是：我們是否在倒數之中，仍保有不被人工智能吞沒的主體性。
或許，真正需要完成的，並不是一個全能的智慧系統；而是在技術不斷逼近之際，人類仍能清楚地站穩自己——為不可計算之價值停下腳步、為無法量化的尊嚴保留位置，持續思考：我們究竟要成為怎樣的人類？
