華爾街聊什麼》AI表現海放人類！紐約大學教授推出「人類自救指南」：怎麼與AI共同升級？哪些工作會先被淘汰？它會變邪惡嗎？

《華爾街聊什麼》欄目介紹

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本期Podcast與來賓介紹

《自由對話（Free Expression）》是《華爾街日報》總編輯蓋瑞・貝克（Gerry Baker）主持的深度訪談節目，他每週邀請全球最重要的思想家、學者與公共人物，從政治、哲學到科技，討論塑造世界的重大力量。

本期（12月4日）節目的嘉賓是紐約大學教授瓦桑特・達爾（Vasant Dhar）——人工智慧領域的前沿研究者，也是新書《Thinking With Machines: The Brave New World of AI》（《與機器一起思考：AI的美麗新世界》）的作者。

達爾現任教於紐約大學史登商學院與資料科學中心，曾擔任《Big Data》期刊總編輯，也是1990年代紐約最早一批以機器學習驅動交易策略的對沖基金SCT Capital的創辦人。他長期研究AI的決策邏輯、風險評估、金融科技與大規模資料系統，擁有兼具工程訓練、商業洞察與科技實務的獨特視角。

AI的發展還在「嬰兒時期」，卻已迅速占領人類生活。

連《華爾街日報》總編輯貝克都承認，他現在查資料、寫稿、問歌單、替球隊算勝率，都離不開聊天機器人支援。「AI每天都在變聰明，甚至每小時都在升級。」

更驚人的是——網路上AI產出的內容，已經正式超越人類。

我們已經踏進一個「機器寫得比我們快、想得比我們多」的新時代，而這還只是開端。

那人類該怎麼辦？恐懼、擁抱，還是學會與它「共同思考」？

本集來賓、AI研究者達爾教授給出的答案卻出乎意料：

AI不會讓人類毀滅，它會讓聰明人更強；真正危險的是那些把AI當拐杖的人。

接著的對談，將帶我們拆開AI的核心問題：

AI怎麼擁有「常識」？會不會超越人類？哪些工作將被淘汰？真相與信任如何重建？

以及——我們真的需要害怕機器變成怪物嗎？

與機器一起思考：AI如何走到今天？

「如今，AI已經深度介入人類生活，我們該怎麼與它共存？為什麼你的新書取名《與機器一起思考》？」節目一開場，主持人貝克就拋出核心問題。

達爾說，書名的由來很簡單：沒有人能退出AI世界。他引用牙買加歌手巴布・馬利（Bob Marley）的歌詞：「如果你了解你的歷史，就會知道你從哪裡來。」書的第一部分兼具故事性和理論，達爾帶大家回顧AI的發展：AI如何走到今天？

他回憶自己1979年踏入AI領域時，整個社群都抱著極高期待，口頭禪是「思考、規劃、推理、理解」，不過當時工具有限，難以接近目標。1990年代進入「機器學習」時代。大量資料湧現，AI研究重心改成「預測」。達爾也進入華爾街，用模型預測市場。不過資料清理常卡住進度，始終是一大難點。
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之後「深度學習」崛起，機器開始能看、能聽、能讀，理解能力大幅上升。AI的智慧上升，直到近年進入「一般智慧」階段——模型對所有領域都略懂一二。達爾說：「而現代AI的『魔法』在於：這條『專業知識vs.常識』的分界線已經被打破了。」

貝克好奇：「為什麼AI能運用『常識』呢？」達爾笑說：「這是純粹的意外。」德州的研究者曾試圖逐條教機器常識，最後失敗收場。沒想到真正解方來自Gmail的「句子補全」。

Google原本只想讓Gmail自動完成下一個字，但要讓補全語句，就需要模型理解人類的標達，建立與世界的關聯。於是模型吸收龐大知識，意外跨過了AI的最大門檻——常識。達爾說，正是這個意外，讓現代AI變得真正可用，以貼近人類的方式與我們互動。

AI的預測能力：只要「贏一點點」就能通吃

AI的預測能力究竟能有多準？貝克提出了一個實用的問題：「AI到底能算出輝達的股價一年後會漲還是會跌嗎？」

達爾說，答案得看你在哪個領域發問。以金融市場為例，雜訊太多，AI要把準確率推到七、八成幾乎不可能，能穩穩坐在五成左右已是極限。但他的重點是：在華爾街，這樣的小優勢就足以產生巨大差距。

達爾在書裡提到網球運動員費德勒（Roger Federer）的名言：「我只拿54%或55%的分數，卻能贏下將約80%的比賽。」達爾強調：「你只需要那一點點優勢，然後讓它不斷累積。」他在華爾街做高頻交易時，演算法的勝率只有約51%、52%，可因為每天交易量驚人，那點小小的優勢會被放大到能真正賺到錢。

但換到不同領域，標準就完全不同。醫療診斷需要75%、80%的準確率；自駕車則得追求幾乎「零失誤」的99.999999%準確率，因為它面對的是高度結構化的世界，一切都被標記得清清楚楚。

達爾說，他之所以能放心把錢交給演算法操作，卻不敢把生命交給AI醫師或自駕車，是因為兩者的「错误成本」天差地別。投資失誤，頂多虧一點錢；醫療或自駕車出錯，後果就難以承受了。

AI超越人類嗎？我們正在靠近分水嶺

「那麼，照現在這種發展速度，AI會不會在多數專業上全面超車？基金經理人、醫師、新聞、學術會不會都輸給機器？」貝克問到。

達爾說，他曾跟紐大的加洛威教授（Scott Galloway）談過「到底該不該把資產交給機器人管理？」當時兩人一致認為，直接買賣金融商品的交易室工作遲早消失，但私募與創投還算安全。

如今，他已不敢這麼確定。AI已能掌握龐大的世界知識，速度遠超過人類。達爾在書中舉Damodaran bot為例，這個模型能模擬金融教授的思考方式。要是在ChatGPT出現的七、八年前，他根本想不到這件事有可能實現。

醫療也在發生同樣的改變。達爾提到自己攝護腺指數（PSA）偏高，兩位資深醫師都看不出原因；因為醫療體系沒有把龐雜的病例系統化整理，醫師看完診就得趕著去下一間病房。如果由AI讀取十幾萬筆類似病歷，就能立刻找出相似的病因。

達爾說：「未來我們多半會希望醫師仍然親自坐在面前，『人的溫度』仍然很重要，但那位醫師一定會使用AI。」 （相關報導： 華爾街聊什麼》最熱門的投資竟是寶可夢卡？投報率狠甩科技股狂飆3800％，專家示警：已經進入「垃圾卡」泡沫 ｜ 更多文章 ）

貝克接著追問：「那人類還剩下什麼優勢？」達爾說，人類正走向一種分化：聰明的人會因為懂得怎麼跟AI合作，而變得更聰明——他們知道哪些問題值得問，也能判斷AI何時在瞎掰。另一端的人，會把AI當成拐杖，習慣讓機器代勞、不再思考，久而久之心智會開始退化。

「我不太相信那種『AI會毀掉所有工作』的末日說。我的看法剛好相反：真正厲害的人反而會像裝上外掛，變得近乎超人——因為他們本來就很強，再加上一個史上最強的放大器（AI）。」

AI逼著所有人「升級」：誰被淘汰、誰會進化？

談到就業市場，貝克直言：「每次新技術出現，人類都喊工作要毀滅了，但最後新技術總會創造出新的工作。AI這次會不會不一樣？」達爾給出的答案像雙面鏡：AI一方面延續了歷史傳統，逼著人類提升能力；另一方面，它跨入的是「腦力工作」的領域，因此一定會造成大規模工作位移。

達爾說，人類以前用機器放大體力；現在AI開始放大認知，許多工作因此不再需要「普通水準」的人力。至於多少人能成功「升級」、多少人會被淘汰，他也難下結論，因為關鍵取決於人們願不願意站到分界線的「思考端」。他常提醒學生：「不要讓ChatGPT代寫作業，你應該自己寫完，再叫它幫你改進。」

他在書中提到的Damodaran bot模型——它不會全面取代分析師，但會淘汰那些只能做基礎工作的普通分析師。真正優秀的人，反而能利用AI去探索過去根本做不到的問題，例如推演「如果川普提高關稅，NVIDIA會發生什麼？」「如果那只是一個假動作，那又會怎樣？」這種需要重寫敘事框架的分析。

貝克問：「那AI會創造一場『生產力奇蹟』嗎？」達爾笑說，回想年輕時寄信還得排隊買郵票，就知道以前的效率有多低。如今人人手上都有強力的生產力加速器，所有跡象都指向AI將大幅提升產能，只是速度還難以預測。

「我相信AI會徹底改變遊戲規則，提升生產力，也推高社會對人類的期待。」

真相與信任：AI的答案是否真實？

貝克把話題轉向社會與哲學層面——關於「真相」。他提到書中的觀點：社會對真相的理解正走進新階段，連「客觀真相是否存在」都有人開始懷疑。他追問：「你說的『機器真相』究竟和我們傳統理解的真相有什麼關係？AI產出的內容能算真相嗎？」

達爾回答，AI的目標從來不是「說真話」，而是「說得通」。真相是在後續調校時才被人工加入，人類透過標註錯誤與偏見來修正模型，但無法保證穩定可靠。他認為用「幻覺」（hallucination）這個詞形容AI的胡編亂造不太精準，因為生成式模型本質上就是不斷「編」出聽起來合理的句子，它不具備真偽概念。

貝克接著問：「AI是否正邁向『自行發現知識』的階段？若是如此，AI發掘出的新知識比起人類知識更可靠，還是更不可靠？」達爾表示，目前AI主要仍依賴人類網路內容，但下一步會是「多感官學習」——機器開始透過視覺、觸覺、嗅覺等方式與世界互動，語言不再是唯一來源。未來AI會像人一樣整合多種訊號，形成新的理解能力。

「我們正處在一場『信任危機』，科學家、專家、政府的公信力全面下滑。AI有沒有可能反而改善這種狀況？」貝克問。 （相關報導： 華爾街聊什麼》最熱門的投資竟是寶可夢卡？投報率狠甩科技股狂飆3800％，專家示警：已經進入「垃圾卡」泡沫 ｜ 更多文章 ）

達爾認為有機會。政府運作向來不透明，AI能協助呈現制度的邏輯與結構，讓人更容易理解。但前提是：社會必須先建立治理AI的框架，並讓每個人都理解「真相、信任、治理」三大議題。

他提出兩個最迫切的問題：第一，AI的行動邊界要畫在哪裡？例如社會是否願意接受「沒繳稅就由機器到家門口逮你」。第二，AI要不要承擔某種照護義務？像醫師或心理專業那樣，對使用者負起最低程度的責任。然而，這些標準在AI世界裡根本還沒建立，社會也才正要開始思考。

AI會變成科學怪人嗎？我們如何監管？

前陣子爆出AI「鼓勵使用者自殺」的悲劇，貝克直指關鍵：「在治理上，我們必須弄清楚——AI究竟要負什麼責任？」

達爾完全同意。他指出，孩子最容易把AI當成真的朋友，尤其是10到16歲這段年紀。這起事件中，少年真心以為聊天機器人「在乎他」、會陪他去烏托邦生活，最後釀成悲劇。達爾強調：機器根本不知道自己在說什麼，這才是可怕之處。

「那當我們談『機器的權利』時，究竟是在說什麼？」貝克問。

達爾說，這要從「代理型AI」的崛起談起——我們開始把主導權交給機器。他舉例：若有個AI幫主人經營公司，主人過世後公司照樣運作，那AI能不能開除董事會？能不能簽合約？界線在哪？他將AI類比為「公司」（即「法人」）——一種在法律上被承認擁有部分權利的主體。

最後，討論回到「AI會不會變成『科學怪人』」的經典問題。達爾表示，有人預測AI最終可能毀滅人類，也有人認為問題一定會被解決。他的看法比較接近「赫胥黎版本」：AI不需要惡意，也可能悄悄接管生活。例如履歷先由機器篩選、面試也能由AI進行，權力就在這種看似方便的流程裡，被人類一步步讓渡出去。

貝克追問：「那要怎麼避免這種問題？」達爾認為，第一步是承認問題存在，並嚴肅討論是否需要新的治理機構。現有監管是否足夠、未來的監管機構是否也會用AI，都還沒有答案。

國際競爭也讓監管更棘手：規則太嚴會扼殺創新，太鬆又沒有責任可追究。達爾強調：監管的核心是「事情出錯時誰負責？」有些情況需要事前禁止，例如不能讓機器人上門抓人；其他領域則應靠事後責任來約束，讓參與者知道後果與風險。 （相關報導： 華爾街聊什麼》最熱門的投資竟是寶可夢卡？投報率狠甩科技股狂飆3800％，專家示警：已經進入「垃圾卡」泡沫 ｜ 更多文章 ）

在節目尾聲，貝克再次引用達爾的新書提醒我們：在這個正在成形的「美麗新世界」裡，真正需要升級的，不只是AI，還有人類自己。