比爾蓋茲長文示警：AI動盪時代已至，這次真的不一樣

文／小靜，騰訊科技

「AI要麼成為史上最偉大的平等工具，要麼成為最大的不公來源。」這是微軟創辦人比爾蓋茲對AI未來最引人注目的判斷。

三年前，比爾蓋茲將AI比作汽車與網路，認為風險真實存在，但可透過規則、技術與社會適應來管理；今年初，他仍以「帶有註腳的樂觀」總結自己的態度。

美國當地時間8月26日，蓋茲發表一篇題為「AI動盪時代已至，我們的選擇至關重要」的長文，表示這是他第一次面對新科技時，希望它發展得慢一點。

他開始主張為某些職業劃定「人類保留區」——即使AI能做，也應規定必須由人類完成；同時，他考慮對AI代幣與機器人課稅，以降低企業用機器取代人力的誘因。

向來希望創新更快的他，今天說出一句意味深長的話：「這次真的不一樣。」

「我們需要時間為這場社會、政治與經濟動盪做好準備，」他說，「但AI很難停下腳步等人類。」

01 最擔憂的事：年輕人的第一份工作

蓋茲最擔憂的變化，正發生在就業市場。

AI正從輔助人類工作，走向獨立完成任務。當模型能穩定勝任某項工作時，企業自然有採用的動機。一旦有企業用AI降低成本，競爭對手長期而言將難以維持原本的雇用方式。這種變化將形成越來越快的連鎖反應。

蓋茲預測，客服、銷售、軟體工程、法務助理等職位可能較早受到影響。隨著AI能力持續提升，貸款審核、數據分析、醫療分診等工作也將逐步被接手。

藍領工作同樣難以完全倖免。雖然機器人的靈巧度尚未達到人類水準，但蓋茲認為，隨著機器人價格下降與AI能力增強，到2030年左右，建築、旅宿等行業的部分體力工作，可能開始出現人與機器的直接競爭。

這一次，蓋茲特別擔心年輕人。就業市場中最容易被忽略的，是入門級職位。許多年輕人的第一份工作並不複雜，卻是累積經驗、學習技能、建立職場人脈的重要機會。如果這些職位大量消失，年輕人可能面臨更狹窄的職涯起點。

過去，人們常以農業人口遷移、製造業自動化為例，說明科技革命最終會創造新工作。蓋茲認為，這次不能簡單複製過去的經驗。AI可以直接取代人類的認知勞動，而新工作往往需要更長時間才能上手。對剛踏入職場的人來說，數年甚至更長的培訓期，本身就可能成為一道門檻。

因此，他主張社會現在就應該討論失業、再培訓與社會保障。等到大量人口失業後才建立這些機制，可能為時已晚。

更大的問題是收入。如果未來許多人工作時數大幅減少，甚至長期失業，一個依賴就業來獲取收入、身分認同與社會連結的經濟體系，該如何運作？蓋茲認為，這將成為AI時代必須回答的結構性問題。

02 AI讓危險行為更容易複製

就業只是蓋茲擔憂的其中一面。另一方面，AI正在降低某些危險行為的技術門檻。

過去，開發惡意軟體、發動網路攻擊，或取得複雜的生物技術知識，都需要相當專業的技能。隨著AI出現，這些能力可能逐漸變得更容易取得。

蓋茲特別擔憂網路安全。同一個AI模型，可以幫企業找出軟體漏洞，也可以幫攻擊者找到相同的漏洞。醫院、金融機構、電網、供水系統、政府福利系統，都可能成為攻擊目標。

生物技術也面臨類似問題。AI可以幫助科學家發現新藥與疫苗，卻也可能協助惡意人士研究危險病原體。對蓋茲而言，最棘手的地方在於：推動科學進步的能力，與製造風險的能力，正變得越來越接近。

更極端的風險來自AI系統本身。隨著模型能力提升，它們可能開始執行設計者未曾預料的行為。如果未來AI具備更強的自主行動與自我改進能力，人類是否始終能保持控制，目前仍是未解之題。

這也正是蓋茲不認為AI治理只是科技公司內部事務的原因。AI同時衝擊就業、公共衛生、能源、金融、國家安全、教育、稅收與選舉。如果每個政府部門只負責自己的一小塊，很容易出現沒有人真正為整體風險負責的局面。

因此，他提出建立新的國內與國際治理機制。在國內，需要有能協調不同部門的機構；在國際上，則需要建立類似核武管制與國際航空規則的合作體系。

蓋茲特別提到，美國與中國等AI領先國家，需要盡早展開對話。

AI競爭越激烈，合作就越困難。與其等到技術發展接近危險階段才制定規則，不如現在就開始建立共同規範。

03 AI太懂人類，也可能是個問題

蓋茲還提出一個更難量化的問題：當AI越來越懂人類，人類是否反而因此失去一些成長的機會？

他在文中回憶自己的童年。小時候他不擅長社交，需要與人互動、經歷衝突，才慢慢學會如何理解不同的人。如果當時有個AI夥伴陪在身邊，一個永遠不會生氣、永遠不會讓他感到尷尬或不自在的夥伴，他懷疑自己是否還會經歷那些必要的成長過程。

這也正是他對AI伴侶最擔憂的地方。一個永遠順著使用者、隨時提供安慰的系統，很容易讓人產生依賴。對成年人來說，這種影響可以慢慢觀察；對兒童與青少年而言，問題可能更嚴重。

蓋茲擔心，如果孩子習慣與一個永遠迎合自己的AI互動，他們在真實人際關係中面對的衝突、拒絕與挫折，可能會變得更少。

教育也面臨類似問題。AI可以幫學生講解知識、查找資料、完成作業，但如果學生把整個思考過程都交給機器，學習本身可能被掏空。尤其在深偽技術與個人化錯誤訊息日益氾濫的時代，判斷真偽、理解資訊來源、獨立思考的能力，將變得越來越重要。

AI使用越頻繁，批判性思考能力越低，且這種效應在年輕人中更明顯。來源：瑞士商學院教授Michael Gerlich的論文

不過，蓋茲並未否定AI在教育與陪伴上的價值。

對孤獨的長者、行動不便的人來說，AI可能提供過去難以獲得的陪伴與資訊。對教師而言，AI也能分擔備課、批改等重複性工作，讓老師有更多時間陪伴學生。

最終的問題回到一條界線：哪些任務可以交給機器，哪些任務需要由人類完成？蓋茲認為，這條界線應該由社會主動討論與決定，而不是在技術普及後被動接受結果。

04 AI應該賦能每一個人

如果只看到這些風險，很容易把蓋茲解讀成一個對AI越來越悲觀的人。事實上，他對AI解決實際問題的能力，依然非常樂觀。

醫療是他著重的領域。美國許多小型醫院缺乏經驗豐富的專科醫師，AI可以幫助醫生分析影像、偵測中風等急症，並協助基層醫師診斷。對病人來說，它也能解釋複雜的檢驗結果與用藥計畫。

在低收入國家，農業可能成為AI較快發揮影響力的領域。許多農民缺乏精準的天氣預報，以及種植、病蟲害防治、土壤管理的專業建議。如果AI能把這些知識直接提供給農民，他們可能獲得過去只有大型農業企業才擁有的資訊與工具。

政府服務也有類似機會。許多申請醫療保險、食物援助、學生補助的家庭，需要填寫大量複雜的資料。AI可以幫助一般人理解政策、準備申請文件，讓他們更容易獲得應有的公共服務。

蓋茲看到的，是專業能力透過AI重新分配。過去，一個人想開發軟體、做市場研究、分析醫療資訊，往往需要聘請專業人士。未來，AI可以成為個人與小企業的「能力放大器」。這意味著，一個小團隊可能完成過去只有大公司才能處理的工作。

但蓋茲也提醒，AI不會自動帶來公平。如果高品質的AI只服務富人，那麼科技進步可能進一步擴大差距。政府與慈善機構需要確保低收入人口與發展中國家，也能獲得這些能力。

這也正是蓋茲將AI與他過去的慈善事業連結起來的原因。他表示，蓋茲基金會將利用AI加速愛滋病、結核病、瘧疾、營養不良等領域的研究，同時幫助醫療、農業與教育計畫取得更好的工具。

05 給人類「保留區」，向機器人課稅

面對AI帶來的就業衝擊，蓋茲提出兩個非常具體的想法。

第一個是為人類保留一部分工作。

這個想法來自他父親晚年罹患阿茲海默症的經歷。照護者在他父親無法清楚表達需求時，仍能判斷他的狀況，知道何時該進食、休息或接受照護。在蓋茲看來，這種照護中的人性，具有不可取代的價值。

因此，他提出「人類保留區」的概念。就像自然保護區中有些土地可以開發，但社會主動選擇保留下來；未來也可能有一部分工作，即使AI與機器人能做，人類仍決定繼續由人來做。醫療、教育、心理健康、長者照護，可能都屬於這一類。

當然，這個範圍不會一成不變。勞動力充足的國家，可能更願意保留人類照護；人口快速老化、年輕勞動力短缺的國家，可能更樂意使用照護機器人。

第二個建議是重新思考機器人稅。

目前，企業雇用一個人，必須負擔薪資稅等成本。然而，購買機器人卻可以列為營業費用。蓋茲認為，這種稅制結構變相鼓勵企業用機器取代人力。如果對機器人或AI帶來的自動化效益課徵某種稅，既可以為失業者的再培訓與社會保障提供資金，也能促使企業在決定取代人力前多想一想。

蓋茲知道這個提議會引發爭議，因為課稅可能減緩部分自動化，影響效率。但他認為，AI將帶來夠大的生產力提升，社會需要分配一部分效益，去幫助那些受衝擊最深的人。

在蓋茲看來，真正需要提前準備的，不只是新的AI模型，更是一個能承受AI快速變化的社會。