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「沒有台灣就沒有 Anthropic。」Anthropic 高層來台,點名台灣在 AI 生態系三個不可取代的角色

TechOrange 科技報橘

更新於 2天前 • 發布於 2天前 • 廖紹伶

當 AI 邁入 Agentic AI 時代,台灣正成為國際 AI 生態系不可或缺的重要節點。Anthropic 共同創辦人 Ben Mann 首度來台,出席人工智慧學校舉辦的 Developer Day(開發者日),Anthropic 國家安全政策主任 Tarun Chhabra 也一同參與。

表面上,這是一場聚焦 Claude Code 與開發者生態系的活動,但從 Ben Mann 的爐邊對談,以及 Tarun Chhabra 參與的專題討論來看,Anthropic 更想傳達的訊息其實是:AI 已不只是提升生產力的工具,而是牽動國家競爭力、供應鏈安全與民主國家合作的新基礎設施。

Ben Mann 在開場時就表示,Anthropic 之所以參與這場活動,是因為公司堅信民主國家應在 AI 發展上保持領先地位,並期待持續深化與台灣的合作關係、擴大在台灣的投入。

沒有台灣就沒有 Anthropic

爐邊對談中,與談者數位發展部政務次長侯宜秀提到,台灣生產全球超過九成 AI 伺服器,也是全球半導體供應鏈的重要核心。Ben Mann 對此表示,美國希望維持 AI 領先地位,但同時也希望將 AI 發展帶來的成果與更多國家共享,深化與台灣政府及企業的合作正是其中重要的一環。

而在隨後的專題討論中,Tarun Chhabra 更直接指出:「如果沒有台灣的供應鏈,就不會有 Anthropic。」他認為,若希望在 AI 競爭中保持領先,特別是在與中國的競爭中取得優勢,各國必須建立更緊密的合作關係,而可信任的供應鏈正是其中不可或缺的基礎。

Anthropic 對 AI 未來的判斷:超級智慧可能比想像更近

除了台灣角色,Ben Mann 對 AI 發展的看法也成為焦點。當被問到 AI 是否可能造成大規模失業與就業市場衝擊時,Ben Mann 表示,自己相信未來幾年內出現超越人類能力的 AI 的機率約為 50%,甚至可能迎來所謂的「純軟體奇異點(software-only singularity)」。

他認為,一旦 AI 在純軟體領域率先超越人類,接下來的問題將不再是技術是否能做到,而是何時能進一步延伸到實體世界。「我認為這不是會不會發生的問題,而是何時發生的問題。」Ben Mann 指出,目前限制機器人與人類勞動力競爭的主要瓶頸仍是硬體控制能力,但如果超越人類的 AI 能力持續發展,未來不難想像知識工作者將率先受到衝擊,隨後影響範圍將逐步擴大到更多勞動階層。

談到如何面對這樣的轉變時,他坦言,如果真的出現大規模工作取代,單靠市場力量恐怕很難解決問題。「如果沒有政府介入,這個問題將會非常非常難以解決。」他也特別提到,台灣政府在 AI 政策與數位治理上的反應速度相當快,使其成為 Anthropic 願意共同探索解方的重要合作夥伴。

Ben Mann 也承認,目前的失業率與經濟數據尚未顯示 AI 已造成大規模衝擊,但這是因為現階段模型仍無法做到人類能做的所有事情。他提醒,模型能力提升的速度至今沒有放緩跡象,今天的平靜未必能反映未來的變化。「我認為我們將面臨一段非常顛簸的旅程(a very bumpy ride)。」

Anthropic 的 AI 安全觀:風險不只來自模型,而是能力擴散

除了超級智慧與就業衝擊,AI 安全也是 Ben Mann 在活動中強調的主題。他表示,外界對 AI 安全往往有不同理解。有些人談的是短期風險,例如模型是否公平、是否存在偏見或幻覺;但在 Anthropic 看來,更重要的是另一種長期風險:當 AI 能力持續提升後,人類是否仍有能力控制這項技術,以及它是否可能帶來極端後果。

Ben Mann 坦言,這類討論聽起來或許有些遙遠,甚至帶有科幻色彩,但 Anthropic 團隊從公司成立之前便開始思考相關問題,而他自己則從 2017 年起持續研究 AI 安全議題。他認為,隨著模型能力逐步逼近超級智慧,人類社會將面臨一個前所未有的挑戰,也就是個人所能掌握的力量可能被大幅放大。

以生物科技為例,Ben Mann 指出,目前部分基因合成供應商已具備製造危險病原體的能力,而相關驗證機制未必如外界想像中嚴格。如果未來超級智慧系統能夠協助個人取得更多專業知識與能力,原本只有少數專家才能做到的事情,可能逐漸變得唾手可得。因此,在 Anthropic 看來,AI 安全的核心問題並不是限制模型發展,而是如何確保技術能力快速提升的同時,被濫用的風險不會同步放大。

除了關注模型本身可能帶來的風險外,Anthropic 也十分在意全球 AI 能力擴散後的治理問題。他進一步指出,台灣與美國等民主國家之所以重要,不只是因為掌握技術與產業優勢,更因為這些國家共享開放、透明與負責任的治理價值觀。因此,另一個關鍵問題是:當 AI 能力擴散到全球之後,如何確保那些不具備相同價值觀的國家,也能負責任地使用這項極其強大的技術。

談到台灣在全球 AI 發展中的角色時,Tarun Chhabra 進一步指出台灣在民主陣營 AI 競爭中扮演三個不可替代的角色。

第一,台灣是全球 AI 發展的實體基礎,供應鏈的韌性直接決定民主國家能否在與中國的 AI 競爭中勝出。第二,由於地理與政治位置的特殊性,台灣往往是全球最早感受到中國敵對意圖的國家之一,這份第一線的威脅情報對整個民主陣營而言具有高度戰略價值。第三,台灣有機會與夥伴國家共同定義民主陣營的防禦標準,塑造強韌的供應鏈與資安體系。

給開發者的建議:不要只追逐今天的模型能力

除了談論 AI 未來與國安議題,Ben Mann 也向現場開發者分享 Anthropic 內部打造 Claude Code 的思維。

他表示,開發團隊不應只根據模型今天能做到什麼來設計產品,而應思考模型未來一年可能達到什麼能力,再提前布局相應的應用場景。以 Claude Code 為例,團隊在開發時就預期模型能力會持續進步,因此即使某些功能當時成功率不高,仍選擇提前投入。

Ben Mann 建議開發者優先建構那些即使目前只部分可行、但已能展現價值的產品,並透過保留人工審核機制(Human-in-the-loop)彌補模型限制。相反地,若產品價值完全建立在某個短期模型能力優勢上,未來很可能隨著模型快速演進而被取代。

他也提醒,隨著 AI 代理具備越來越強的行動能力,開發者在設計產品時不能只考慮功能,更必須從一開始就將安全納入架構。例如 Anthropic 在電腦控制功能中刻意限制模型進入銀行網站,以降低潛在風險。

從 Ben Mann 對超級智慧的預測,到 Tarun Chhabra 對民主國家合作的呼籲,可以看出 Anthropic 此次來台真正關注的議題,早已超越 Claude Code 本身。在他們眼中,下一階段的 AI 競爭不只是模型能力之爭,而是圍繞供應鏈、安全治理、國家韌性與民主價值展開的新競賽,而台灣正位於這場競賽的核心位置。

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*首圖來源:《TechOrange》拍攝,圖中人物為 Anthropic 共同創辦人 Ben Mann

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