AI其實不是一種技術 #
以前喔，那些徹底改變世界的科技，吞噬產業的速度，可沒那麼快。
你看，汽車在1886年就製造出來了，但馬匹數量真正開始減少，已經是1920年代的事了。同樣的道理，萊特兄弟在1903年就飛上天了，但商業航空真正廣為普及，得等到上個世紀60年代了。
就連網際網路，普及起來步調也挺慢的。像AOL這些早期的網路服務商，大概1990年左右才大規模普及，但到了2000年，北美地區也才一半人能上網而已。
這些改變世界的科技之所以普及得慢，就是因為它給了社會足夠的時間去反應、去適應——有時候，這個適應過程甚至需要一代人，或者更久的時間。
但AI呢，它顛覆產業、接管現代工作的速度，比以前那些顛覆性的科技快了好幾個層級。
這可就對AI的普及會怎麼影響社會、以及我們人類該如何因應，產生了巨大的影響。
ChatGPT吞噬世界 #
ChatGPT可以說是第一個真正強大、並且一般人也能廣泛使用的AI技術。這個技術是2022年11月才上線的。
僅僅5天，ChatGPT就有了100萬使用者。短短2個月，使用者數量就飆升到1億。
今天，距離它上線才兩年多一點，這個聊天機器人聲稱使用者已經超過8億了，差不多佔了全球人口的10%！更誇張的是，現在至少有76%的公司都在經常使用ChatGPT——這還只是那些承認有在用的公司喔！
像Anthropic的Claude這樣的競爭對手，也已經有了龐大的使用者群。Google估計，每個月有15億人會看到他們的AI概覽功能，這玩意兒可是直接出現在搜尋結果頁面最頂端的。
短短兩年時間，AI就從一種主要被高階軟體開發者和學者使用的技術，變成了幾十億人每天都在用的工具，而且用途……幾乎無所不包。更嚇人的是，這種瘋狂的成長可不只侷限於數位領域，它也蔓延到了實體世界。
Waymo這家自動駕駛公司，靠的就是AI技術，它2024年在舊金山向公眾開放了叫車服務。當時啊，它就給自己員工和媒體記者提供少量服務，市佔率幾乎微不足道。
到了2024年8月，Waymo每個月能提供31.2萬次自動駕駛服務。到了2025年初，Waymo就已經超越了Lyft，成了舊金山第二受歡迎的叫車公司——直接取代了數百名人類司機，贏得了將近30%的市佔率。而且，它還在持續成長。
就連高階的「知識型工作」也難以倖免。據《華盛頓郵報》報導，截至2025年3月，超過25%的電腦程式設計工作已經消失了。OpenAI的Codex和Anthropic類似的產品，據說正在迅速取代它們。
以前我們都覺得，學習程式設計這種高難度技能，原本應該能確保人類工人擁有一份高薪、不可取代的工作和高品質的生活。
現在可不是了。
它的崛起之道：基礎設施的秘密 #
為什麼AI吞噬產業的速度這麼快，而以前那些顛覆性技術卻要幾十年才能造成類似的影響？關鍵就在於，AI對基礎設施的依賴相對較少，而且它能非常快速、輕易地取代人類勞動力。
以前的科技一推出，要完全發揮潛力，那可需要創造出整個全新的產業才行。
拿汽車來說吧。是啊，最早的內燃機汽車維多利亞時代就有了。但要讓它們真正派上用場，整個世界都得從根本上改變才行。那時候的路啊，坑坑洞洞的，很多還沒鋪好路——馬車跑跑沒問題，但對於早期汽車的輪胎和簡陋的懸吊系統來說，簡直是場災難。同樣地，當時也沒什麼基礎設施來開採、提煉和經銷石油燃料——早期的司機們只能去當地的雜貨店買罐裝汽油。
汽車當時往往是客製化的，在當地小作坊裡製造出來，或者愛好者自己買零件組裝。直到像亨利·福特這樣的人開始創新——投入了鉅額資金——才讓汽車變得足夠便宜、足夠標準化，一般民眾也才買得起。想讓汽車維持良好狀態，還要能有地方停，那都意味著要建立起修車網路，還要用新的方式來建造房屋和商業設施。
簡而言之，就算創新本身已經存在了，也需要幾十年才能把所有必要的基礎設施和系統都建置起來，讓這項技術真正發揮作用。
AI就不同了。
是的，如今的AI模型背後也有大量的實體基礎設施支撐著。但大部分都藏在遠方的雲端運算中心裡——一般使用者根本不用操心，甚至根本不用知道。而且因為它高度集中，AI基礎設施的建置相對來說就容易多了。雖然對AI資料中心的需求每年成長33%，但除了偶爾的服務中斷，供應基本上沒什麼問題。
人類，讓開！ #
除了基礎設施需求少這個特點，AI還和別的技術不一樣。在很多情況下，AI技術可以直接一對一地取代人類勞動力。
比如說，像Uber這樣的傳統叫車公司，如果想在一個城市增加運能，那就得招募好幾百人，把他們納入Uber系統，再提供基本的駕駛訓練。這代價可不小。光是2021年，Uber就花了2.5億美元來訓練和激勵司機，讓他們在疫情後回來上班。而且，那些不做了的司機，或者乾脆選擇在節假日高峰期、午餐高峰期休息的司機，都會限制他們的成長能力。
Waymo的營運方式就不同了。它要是想增加運能——或者擴展到新城市——只需要多造幾輛車，然後投入服務就行了。據說舊金山已經有300輛車在路上跑了。
它們做的工作跟人類司機一樣（甚至可以說更好），卻不用領薪水，從不生病，可以每週7天、每天24小時不間斷地工作，不用休息，也不需要假期。
知識型工作也是一樣的道理。十年前，你想建置一個網頁應用程式，可能需要僱用大量的程式設計師，有專業知識的後端工程師來建立資料庫系統，前端工程師來撰寫JavaScript，還有設計師來製作CSS樣式表和響應式設計。但現在，「隨心所欲地寫程式」（vibe coding）的興起意味著，你一個人，幾天時間，基本上不需要什麼程式設計知識，就能建置出同樣強大的網頁應用程式。我最近就用AI自己做了個工具，能修正Siri的語音轉錄內容，這樣我就可以直接對著手機口述郵件和文章，然後得到一份乾淨的文本。只花了35分鐘，而且一毛錢都沒花。
基礎設施需求少，加上能立刻取代人類勞動力，這兩點結合起來，就解釋了AI為何能如此迅速地崛起。說真的，這些特性讓AI與其說是一種技術，不如說是一種能從多個層面帶來社會變革的基礎性發現。
Google執行長桑達爾·皮查伊曾把AI比作火和電，說它對世界的潛在影響同樣巨大。這可能聽起來有點誇張。
但從根本上來說，他是對的——就像那些強大的工具一樣，AI幾乎能融入人類活動的方方面面，讓它更有效率、更省錢，同時也會帶來根本性、不可預測的變化。
我們該怎麼辦？ #
面對這種快速的變革，我們人類到底該怎麼辦呢？
很多評論員把AI當成其他顛覆性的數位技術來看待。你看，十年前還在喊「學寫程式！」的那些人，現在又開始喊「學AI！」了。各大高校也爭先恐後地開設關於提示工程（prompt engineering）和其他他們認為在AI時代取得成功至關重要的課程。
這種做法的問題在於，它把AI當成一個只需要理解、系統化、然後就能投入使用的普通技術工具。但再說一遍，AI和其他工具不一樣啊。
你看，AI早期那些互動技巧，現在早就因為技術進步而變得無關緊要了。我2021年還在測試ChatGPT的前身時，使用它需要撰寫詳細、專業的提示詞，目的是讓機器能理解。那感覺就像在寫程式。可現在，大型語言模型（LLMs）理解使用者意圖的能力非常強，你跟它們聊天就像在跟同事聊天一樣，根本不像在跟電腦打交道。如果我當年花了幾年時間去學習2021年AI系統的詳細提示詞開發，那到了2025年，那些努力就白費了。
把AI當成一項傳統技能來教，根本行不通。這項技術變化太快，根本無法作為傳統技能來教。
同樣地，有些人則主張採取勒德分子（Luddite，指抵制新技術的人）的做法，完全抵制AI。
是的，客製化、不使用AI的空間永遠都會有其價值。我們現在所在的這個平台就是其中之一。就像有機農業透過_避免_使用某些工具和技術來創造價值一樣，不使用AI的空間也會繼續存在並發展壯大。
但它們的規模會很小。在美國，有機食品市場每年帶來520億美元的收入，這確實是個可觀的市場。但整個農業和食品市場高達1.537兆美元，相較之下，有機食品只佔了非常小但仍然重要的份額。
同樣的道理也會適用於AI。有些領域（比如寫作、藝術）永遠會因為一些不使用AI的作品而受惠——尤其當創作者的名氣或品牌是作品吸引力的重要組成部分時。
但在像程式設計和駕駛——甚至醫學或法律——這些人們更關心結果而不是工作如何完成的領域，AI將佔據主導地位，勒德分子的做法就大規模來說就行不通了。
所以說，解決方案不是迴避AI，也不是把它當成以前那些可以教授的科技來對待，而是要找到一種方式，把AI融入我們的生活，讓生活更豐富，同時又不失去我們的人性。
我自己在工作和生活中就發現了一個完美例子——我的AI語音轉錄修正器。
我喜歡自己寫文章，而不是直接丟給ChatGPT寫。但我不喜歡那種費勁地在電腦上敲打幾千個字的過程，也不喜歡寫作讓我一次被綁在辦公桌前好幾個小時的感覺。
有了這個AI驅動的語音轉錄修正器，我就可以對著手機口述文章了（這個修正器在保留我原話的同時，用AI修正了99%的口述錯誤）。我再也不用打字了。
我也可以隨時隨地都能寫作。以前我要在屋裡坐好幾個小時，現在我開始一邊在鎮上散步，一邊喝著Philz咖啡，一邊口述故事——這體驗簡直是好到不行了。
關鍵是，我這個自己做的AI工具並沒有取代我，也沒有取代我的人類思考或想法。它只是移除了我工作中枯燥的部分，讓我在不同的方式、不同的空間工作——而且通常速度快得多。
程式設計也是一樣的道理。隨心所欲地寫程式和像Codex這樣的新工具，對於快速開發簡單的應用程式來說非常棒。但在大型科技產品和大型公司的層面，最好的程式設計師不是完全不依賴AI的人類，也不是沒有人類輔助的AI——而是懂得利用AI來_加速_工作的熟練人類。
這就是我們為了安全、愉快地將AI融入人類體驗——並駕馭它加速的顛覆性力量——所需要採取的方法。
我們需要找出那些我們不想（或無法）取代的人類創造元素，然後——除了某些特定的無AI空間——想辦法把AI應用到其他所有地方。
這種方法充分利用了AI令人難以置信的速度和變革力量。但它又不需要我們向它低頭，把它當成我們自身智慧和人性的替代品。
我們可以運用AI，而不會被它吞噬。我們可以改善我們的工作，而不會讓自己變得可有可無。我們可以駕馭火，卻不被其反噬。