AI暴力路徑的「黑洞效應」來了！　劍橋大學院士：弱化年輕人判斷力

「TiBOOST創新大步計畫」論壇暨決賽今天登場，AI議題再起，牽動科技產業和人文教育，前微軟全球資深副總裁、英國劍橋大學休斯學院終身榮譽院士郭昱廷表示，史丹佛大學研究指出，過去兩年20至25歲、從事軟體工程等高度受AI影響工作的年輕人，就業受到較大衝擊。AI應擴張人類能力，而非單純取代。當資源集中於少數科技巨頭，容易形成「Privatize Profit, Socialize Cost」，即少數企業獲利，卻由社會承擔成本。

AI 2大發展路徑 訓練資料恐2028年前耗盡
郭昱廷微軟服務27年，曾參與十多年的雲端運算與基礎建設，並帶領基礎模型研發。他以「Choices, Not Forecasts」為題，強調AI是人類持續選擇的結果。近年AI發展趨勢就是Brute force，大模型有80%以上的算力，每年都是在兩倍的成長，拿來訓練大模型所需要的資料，現在問題是訓練大模型的Token 詞元，300 兆元可能是今年到2028年之間就會用完。再來就沒有東西可以訓練。Scale規模化也引發了「黑洞效應」。全世界所有的算力，能源，資料，甚至人才，還有錢，都被吸到這個黑洞。未來就會變成，你有新的想法的人，反而很難去做事情。

資料中心耗費水電驚人　美七成民眾反對蓋

根據國際能源署（IEA）資料，全球資料中心電力需求在2022年至2026年間增加2.7倍，AI專用資料中心用電需求更快速攀升。資料中心需要大量土地、晶片、伺服器、水及電力，水資源同樣是問題，馬來西亞部分資料中心每日用水量可達1000萬加侖，還不包括上游發電廠、晶圓廠及晶片製造等環節。郭昱廷引述，今年3月美國蓋洛普調查指出，71%民眾反對在住家附近興建資料中心，高於反對核電廠的56%。此外，Meta在美國路易斯安那州興建的資料中心園區，面積相當於紐約中央公園4倍。

過度倚賴AI 弱化年輕人判斷能力

研究顯示，當AI回答錯誤，使用者錯誤率可能比未使用AI者高出50%，甚至對錯誤答案抱持高度信心。AI使用可區分為「Offloading」與「Surrender」，前者如GPS導航，仍保有判斷權；後者則如完全依賴自駕計程車，逐漸將判斷能力交由系統。史丹佛大學研究指出，過去兩年20至25歲、從事軟體工程等高度受AI影響工作的年輕人，就業受到較大衝擊。若企業以AI取代初階人力，不再提供訓練機會，未來恐缺乏資深人才。

郭昱廷認為，AI應擴張人類能力，而非單純取代。當資源集中於少數科技巨頭，容易形成「Privatize Profit, Socialize Cost」，即少數企業獲利，卻由社會承擔成本。

人腦20瓦對比AI龐大耗能　籲台灣發展新架構

AI突破不應只靠增加算力。人腦運作功率約20瓦，相較訓練Grok 4等大型模型估計需要300GWh，顯示能源效率仍有改善空間。以德國聯邦突破性創新機構AI挑戰計畫，投入約1000萬至2000萬歐元，鼓勵不同技術架構，目標將資源需求降低100倍。

例如Way Space Lab利用已訓練模型權重進行新型態學習；麻省理工學院衍生新創Liquid AI則採用液態神經網路（LNN），開發可在筆電運作的小型模型。

聚焦台灣，郭昱廷建議，政府應持續發展在地語言、資料、新模型及ASIC技術，例如TAIDE，並呼籲政府長期支持非主流技術與新創，從追求更大模型轉向更有效率、能擴張人類能力的技術。