文／張瑞雄（資訊系教授、前台北商業大學校長）
當 Google 的 Gemini 宣告其活躍用戶突破十億大關、Meta 執行長祖克伯格（Mark Zuckerberg）發表長篇 AI 開源宣言，乃至工業機器人開始走出鐵籠與工人並肩作戰時，全球社會正陷入一種對「通用人工智慧（AGI）」既期待又焦慮的複雜情緒中。科技公司不斷展現驚人的模型演進與自動化能力，讓「AI 何時全面取代人類」的疑慮再次成為公眾討論的焦點。
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但正如數據分析巨頭 SAS 應用 AI 與建模副總裁斯格拉沃（Udo Sglavo）在接受《富比世》（Forbes）專訪時所言：「不論技術如何飛躍，人類始終是運算架構中不可或缺的終極核心。」代表不管 AI 如何進步和快速，人始終是站在決定性的位置。
AI 將人類從重複勞動中解放
當前大眾媒體習慣將焦點放在能生成炫目藝術創作、寫出高難度程式碼或高分通過各種專業考試的「超級 AI」上。但在企業真實的落地場景中，真正創造高商業價值與高投資報酬率的，往往是那些看似「無聊（Boring）」的重複性任務。
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以醫療影像診斷為例，放射科醫師每天需要審閱數以百計的掃描切片，其中絕大多數均為健康的無異常案例。若將這些高度標準化、重複性高的例行檢查交由 AI 初審並過濾掉無疑點的影像，專家便能將寶貴的時間與精力，集中在少數複雜、模稜難辨的病灶「邊緣案例（Edge Cases）」上，同樣的邏輯也適用於銀行的基礎客戶服務或例行性的財務帳務比對。
自動化的本質，讓專家的時間可以有效運用，讓時間可以用於真正重要的事上。
將簡單、重複、低風險的「無聊案件」交給 AI 全權處理，並不代表人類被邊緣化。相反地，這意味著人類終於能夠擺脫如機械般運作的體制束縛，重新回歸到需要情感共鳴、情境理解與複雜決策的人性特點。
AI 無法承擔責任
在探討 AI 是否能全盤接管企業或社會運作時，有一個非常生動的比喻。現代商用客機的自動駕駛系統（Autopilot）已經極度成熟，甚至足以完成從起飛到降落的絕大多數操作，但你會願意搭乘一架完全沒有真人機長坐鎮的飛機嗎？
答案顯然是否定的。人類之所以堅持要在駕駛艙內保留機長，因為世界充滿了非線性、黑天鵝事件與不確定性。AI 只是利用歷史數據進行統計機率的推演，它缺乏對真實物理世界與人類心理的真正理解，面對未曾出現過的新型危機時，冰冷的演算法往往會陷入系統性盲點。
當一家金融機構透過 AI 模型拒絕了 10% 的貸款申請者時，監管機構或客戶必然會提出質疑：「為什麼拒絕？背後是否存在潛在的偏見與歧視？」如果企業管理層只能回答「我們也不清楚，這是 AI 算的結果」，這在法律與倫理上是完全無法接受的。
AI 可以給出預測，但無法承擔責任。唯有具備自主意志與道德能力的「人在環路（Human-in-the-Loop）」機制，才能確保 AI 的每一個商業與社會決策是透明、可解釋且受倫理約束的。
AI 急需治理
隨著 AI 模型的快速進步和普及，科技界也面臨著如「曼哈頓計劃」般的道德與安全抉擇。一方面，推動 AI 技術普及化能讓超級智慧能力廣泛分佈於個人與中小企業，打破少數科技巨頭的壟斷。但另一方面，AI 系統自動化攻擊、惡意軟體生成與「氛圍化寫程式（Vibe Coding）」帶來的安全漏洞，也正以指數級速度蔓延。
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當 AI 系統開始展現出自主尋找網路漏洞並進行攻擊的能力時，AI 的治理便不能僅仰賴系統內部的自我修正。人類在其中扮演的角色，同時是技術的開發者和安全防禦的最後一道防線，讓 AI 進步也要防止 AI 偏離人類社會的整體利益。
除了關心 AI 的準確率之外，企業更需建立一套完善的決策評估機制。明確規範哪些決策可由系統自動執行、哪些決策必須經過人類審查，並確保所有模型輸出皆具備審計追蹤（Audit Trail）能力，以符合國際監管法規。
AI 賦能人類主導
從社會經濟學的宏觀角度來看，如果企業盲目追逐「無人化」，企圖以全自動化代理人取代所有勞動力，最終將導致社會的崩解，因為人類將失去用處，輕者自我封閉，重者變成社會亂源。建立一個由人類主導、AI 賦能的共榮生態，才是社會可持續發展的唯一正道。
AI 的崛起讓人類有了一個多才多藝的賦能工具，但要避免 AI 變成脫韁的野馬，要靠人類的智慧來駕馭和管理。從工業革命解開人類的體力枷鎖，到資訊革命拓展人類的資訊處理能力，每一次科技的進步都在促使人類思考一個大哉問：「什麼才是人類不可被取代的核心價值？」AI 時代亦然。
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