張瀞文專欄:「連結」是財富金鑰-為什麼AI更像是一場數位文藝復興而非泡沫

2026-04-17 05:45
李飛飛的ImageNet解決了數據標籤問題,結合輝達開發的擬並行計算架構,人類的算力在短時間內驚人地增長了1億倍。(資料照,取自李飛飛推特)
李飛飛的ImageNet解決了數據標籤問題,結合輝達開發的擬並行計算架構,人類的算力在短時間內驚人地增長了1億倍。(資料照,取自李飛飛推特)

在人類歷史長河中,真正的財富巨浪總是伴隨著「連結」而來。我們回頭看工業革命以來的260多年,若要挑選一個定義巨富與強權的關鍵字,那絕對是「連結」(Connection)。

從大航海時代的風帆到如今輝達(NVIDIA)的GPU,人類文明的每一次躍升,本質上都是一場關於「跨越邊界、重新連結」的革命。當前動輒被論及的AI浪潮,與 2000 年的網路泡沫邏輯截然不同;與其說它是一場投機,不如說它更像是一場科技版的「文藝復興」。

歷史的啟示:巨富源於「串連」

回顧19世紀,工業革命催生了大航海時代。英國與西班牙憑藉強大的艦隊,穿越海洋的阻隔,將歐洲、亞洲與美洲串連在一起。這種「全球性的連結」讓英國成為日不落帝國,因為它擁有了將全球資源轉化為本國財富的能力。

到了19 世紀下半葉,連結的媒介從海洋轉向陸地。公路與鐵路的鋪設,徹底打破了地理疆界,成就了鋼鐵大王卡內基(Andrew Carnegie)與鐵路大亨范德比爾特(Cornelius Vanderbilt)。當代馬斯克(Elon Musk)的星鏈(Starlink)計畫,則是將這種連結從地面延伸到了太空。

事實證明,凡是能突破邊界、實現高效串連的事物,就是財富的終極金鑰。2000 年後的網際網路公司──Google、Meta、亞馬遜到TikTok,本質上都是跨國界的社群或數據串連,而這正是AI爆發的前哨站:因為連結產生了大數據,而大數據則是AI的血肉。

從CPU到GPU:模擬人腦的「平行運算」革命

其實AI的概念早在1956年就已存在,卻沉寂了半個世紀,直到2012年才迎來真正的臨界點。這背後的關鍵,在於人類終於發現了「連結」的新密碼——從線性的串行運算,轉向模擬人腦的「平行運算」(Parallel Computing)。

過去四十多年,我們依賴摩爾定律推動CPU 發展。但CPU 的運作是線性的,像是在排隊走單行道;而人類大腦由860億個神經元組成,是無數訊息同時在「連結」與閃爍。正如「AI 教父」辛頓(Geoffrey Hinton)所指出的,要讓機器擁有智慧,就必須模仿人腦的運作。

被譽為人工智慧(AI)「教父」的電腦科學家傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)。(翻攝自多倫多大學)
被譽為人工智慧「教父」的電腦科學家傑佛瑞辛頓。(資料照,取自多倫多大學)

當李飛飛的ImageNet解決了數據標籤問題,結合輝達開發的擬並行計算架構,人類的算力在短時間內驚人地增長了1億倍。這就是質變的開始。

湧現能力:當模型超越人腦的閾值

AI發展中最令人震撼的,莫過於「湧現能力」(Emergent Ability)。

在OpenAI發展LLM(大語言模型)的過程中,曾有一個近乎瘋狂的假設:如果我們不告訴機器邏輯,只是無限制地擴大算力與模型規模(Scaling Law),會發生什麼?結果顯示,當參數從15億增加到GPT-3的1500億時,機器突然聽得懂「你在說什麼」,甚至產生了旁徵博引、聯想類比的能力。 (相關報導: 張瀞文專欄:當卓榮泰為「垃圾袋調查員」沾沾自喜,我們看到了治理的荒謬 更多文章

這就好比提到「蘋果」,它可能聯想到牛頓、賈伯斯或日常水果。這種「湧現」並非預先寫好的程式碼,而是當連結的複雜度超過人腦的860億神經元後,電腦展現出的模擬思考能力。

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