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連菁英都看不懂AI下一步!程世嘉:AI正在加速人才與產業K型化

哈佛商業評論

發布於 09月25日02:38 • 楊瑪利,黃宣榕

AI變得太快。你才剛學會怎麼用,規則又改了。

這種追趕感,不只存在於一般人,就連身處科技與政策決策核心的人,也未必知道下一步會發生什麼。

今年4月至6月,iKala共同創辦人暨董事長程世嘉(Sega)以艾森豪獎學金得主身分赴美參訪兩個月,與站在政治、科技、教育及國防前線的領袖交流。當他問起:AI該如何治理?教育制度要怎麼改?國家安全如何因應?能力愈來愈強的AI模型,究竟該不該開源?

結果Sega最常聽到的回答是:「我不知道。」近期他接受《哈佛商業評論》Podcast《請聽,哈佛管理學!》「人物面對面」專訪,分享這趟美國行帶給他的震撼。他將這些思考寫進新書《智慧通膨下的新商機:AI時代的稀缺能力與新護城河》,當AI持續加速,人才與產業的機會將如何重新分配?

圖/左起為程世嘉、楊瑪利;遠見創意製作攝。

AI未來怎麼走?連美國頂尖菁英都說:「不知道」

他與美國前總統艾森豪的孫女蘇珊.艾森豪(Susan Eisenhower)會面近2個小時,對方反覆強調的是:「我們得坐下來好好談這些事情。」因為AI早已超出技術與產業,開始牽動國力與政治。不同的政治立場、產業利益與價值選擇,也讓許多原本看似單純的技術問題,逐漸變成立場之爭。

其中一個最明顯的變化,就是資安。

「當AI很弱的時候,你不用擔心安全的問題,它就是一個小屁孩在外面跑來跑去,造成不了什麼損害。」他形容。但當AI開始具備自主行動能力、入侵系統,問題的性質就不同了。當AI未來會自己去碰觸交通、軍事乃至其他關鍵基礎設施,便不再只是企業IT部門的議題,而會牽動社會治理與國家安全。

AI 3.0時代,要從「抗焦慮」走向「找機會」

如果說兩年前多數人面對AI時,第一個問題是「它會不會取代我的工作?」那麼現在,更值得問的問題已經變成:「它可以替我做什麼?」

2024年,程世嘉出版《AI的底層邏輯與生存守則》,想做的是「抗AI焦慮」。他用白話拆解AI,因為在他看來,「降低未知,就降低恐懼。」

程世嘉將AI的發展分成三個階段。早期的AI 1.0,多半藏在推薦系統背後,使用者未必意識到演算法的存在;到了 ChatGPT帶動的AI 2.0,人們開始直接與AI對話,把它當成查找資訊、回答問題的工具;如今進入AI 3.0,AI替人執行任務,從訂票、處理日常事務,到讓多個Agent彼此協調、平行工作。

這也是他所說的「代勞元年」。現在,一名具有深厚專業能力的工作者,可能同時指揮10個、20個Agent,把自己的產能進一步放大。他自己也笑說,「現在更難從工作中抽身」。

因此,他把新書定位成一本「從焦慮走向機會」的行動指南。重點不再只是理解AI,而是看懂哪些能力正在升值?哪些工作方式將被改寫?又有哪些新的機會,值得投入?

AI讓人才市場K型化

當AI放大個人的生產力,職場的差距也跟著被一起擴大。程世嘉用「K型化」形容接下來的人才市場。一條線往右上,一條線往右下,中間逐漸消失。這個概念原本常用來描述「K型經濟」,也就是疫情後的經濟復甦與貧富差距,他認為類似的分化也正在發生在人才市場。

當企業發現,資深人才搭配AI可以創造更高產值,資源也會自然地往這群人集中。過去所謂的「贏家全拿」,在AI時代變得更加明顯。

相對地,最容易被推向K型下端的,未必是不努力的人,而是那些正處於「青黃不接」階段的人。尤其是即將畢業或剛進入職場的年輕人,他們原本預期,進公司後可以跟著前輩歷練兩、三年,從犯錯、修正與實作中,逐漸成為能獨立作業的專業人士。

但現在,這座「練功房」正在被拆掉。「年輕人不能再被動等待前輩來帶,而要有意識地啟動自己的學習模式」他說。做法之一,就是反過來把AI當成導師,請它解釋概念、拆解步驟、提出問題,再透過問答檢查自己是否真的理解。

「你不能等有人類來帶你了。」他說,在這一波變化裡,刻意學習已經不是加分項,而愈來愈接近一種基本生存能力。

消失的中間層,將去哪兒?

除了新人,夾在高階決策者與第一線員工之間的中階主管,也正面臨另一種壓力。

傳統科層組織的一項重要功能,是透過分層管理來傳遞、整理與加工資訊。但資訊科技早已改變資訊流動的方式,AI Agent進一步接手彙整報表、資料摘要與初步分析。若一名中階主管的主要工作,只是承上啟下、轉手資訊,他的價值就會愈來愈薄弱。

程世嘉特別強調「情境」(context)的重要性。「現在在公司裡面最重要的人,永遠是掌握最多情境的人。」他說。

就像AI取得的情境愈完整,回答通常愈準確;一名主管若更了解企業的背景、目標、限制與利益關係理解得愈深,也愈有能力做出單靠資料分析無法取代的判斷。

另一條路,則是重新盤點自己的「獨特價值」。這個價值可能來自策略判斷、研發專業、帶領團隊、凝聚士氣,或跨領域整合的能力。程世嘉用T型與π型人才形容這種轉變:T型人才除了具備一定廣度,還有一項足夠深的核心專業;π型人才則擁有兩項深度能力,並能把兩者結合起來。

對中階主管來說,AI時代真正的警訊是:過去讓你坐在這個位置上的能力,正逐漸失去稀缺性。

圖/程世嘉認為AI時代裡公司最重要的人,永遠是能掌握最多情境的人;葉政榮攝。

AI成為流量入口,品牌下一場戰爭已經開始

人才重新洗牌的同時,企業競爭的入口也正在改變。過去,品牌最在意的是:當消費者在Google搜尋時,我能不能排在第一頁?企業研究SEO、搶關鍵字,希望把流量導進自己的網站。

但現在,愈來愈多人不再先到搜尋引擎,而是每件事都先問AI:「去哪裡玩?」「該買哪雙鞋?」「什麼產品適合我?」品牌面對的新問題已變成:當使用者問AI時,它會不會主動提到我、推薦我?

「AI現在是流量的入口。」程世嘉說。他把現階段稱為「AI流量紅利期」。規則尚未完全底定,所有品牌都站在重新洗牌的起跑點上。企業需要開始關心另一種「心占率」:AI看懂我了嗎?在不同情境下如何評價產品?當使用者提出相關問題時,模型會想到你,還是先想到競爭對手?

這也意味著,單靠堆疊關鍵字的做法已不夠。AI會閱讀網站上的文字、圖片、產品資訊與FAQ(常見問答),判斷資訊是否完整、前後是否一致,能不能真正回答使用者的問題。

但這不代表所有內容都該改寫成制式的FAQ。「把你的原生內容做好,不要全部都用AI來產生。」他提醒。

當生成式AI大幅降低內容生產門檻,網路上也開始出現大量由AI生成、格式高度相似的內容。程世嘉把這類內容稱為「AI垃圾內容」。

「我們長期監測網路與社群媒體後發現,AI生成內容與人類創作的比例,現在大約來到一比一。至少代表人類原創內容仍然占有五成,這其實是一個好消息。」因為,人們往往會下意識滑過制式、缺乏個性的文字。現在真正稀缺的,反而是帶有原創觀點、第一手經驗與「人味」的內容。

AI時代的內容競爭,表面上是在爭取AI的理解,最後爭的,仍然是人的信任。

Agent成為黑盒子,資安規則也得重新來過

另一個在快速升高的風險與商機,是資安。「資安得重新來一次。」他說。

過去的駭客攻擊,背後還是有人在找漏洞、下指令;Agent出現後,AI已經可以自主搜尋漏洞、嘗試進入系統,甚至在人類尚未察覺之前,就完成一連串動作。這讓過去熟悉的防禦邏輯受到挑戰。Agent本身不像傳統病毒,未必帶有明顯、容易辨識的惡意特徵。它平常看起來正常,直到進入特定系統、遇到某種情境,才出現攻擊行為。

程世嘉形容,「它更像一個巨大的黑盒子,放出去之後,人類也不知道它會做什麼事情。」

「這引起很多資安界的恐慌,因為漏洞累積的速度,比修復的速度快太多了。」他說。

但危機的另一面,代表著新的機會。當舊有資安架構不足以處理自主行動的AI,既有資安公司的整套防禦邏輯,勢必要重新設計;而對新創而言,這也提供了「彎道超車」的機會。

程世嘉認為,這也是台灣值得把握的新商機。台灣擁有深厚的硬體與晶片產業基礎,未來如果能把 AI 模型、運算能力與安全機制進一步整合進硬體架構,就有機會在下一代AI資安產品中找到機會。

當智慧變廉價,思考才是最後的護城河

程世嘉所說的「智慧通膨」,就像經濟上的通貨膨脹:當AI大量普及,取得知識與產出內容的成本愈來愈低,原本稀缺的「智慧成果」,也跟著貶值。

可是,AI跟人一樣,百分之百會犯錯。他觀察到,一個愈來愈令人擔心的趨勢,許多人已不再審核AI的產出,直接把AI產出的答案、文章甚至程式碼交給下一個人。錯誤因此被快速複製,看似微小的錯誤,累積後可能影響企業決策、社會治安,乃至國家安全。

「不要AI給你什麼,你就相信什麼。無論你用AI做什麼,第一件事一定是檢查。必須思考,也必須求證。」他說。

AI不會平均改變每個人

AI帶來的K型分化,也正在拉大產業差距。程世嘉認為,這正是「台灣病」的徵兆之一:半導體與電子業持續受惠於AI,資本、人才與成長動能愈來愈集中,進一步加深台灣原有的產業失衡與結構性問題。

從新人失去練功機會、中階主管價值被重新檢視,到品牌流量與資安規則改變,沒有人知道AI最終會把世界帶向哪裡。但有一件事已愈來愈清楚:AI不會平均地改變每一個人。

當差距持續拉大,我們會走向K型的哪一端?

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