（記者陳郁柔台北報導）人工智慧（AI）快速發展，生成式AI問世短短數年，已從聊天、搜尋與內容生成，進一步走向能夠自主規劃、執行任務的「AI代理」（AI Agent）。TIA台灣勵志協會今（22）日舉辦「TIA名人講堂」，以「AI未來發展與因應」為題，邀請台大教授、Google台灣區前總經理簡立峰分享觀察。他直言，「AI是真的」，同時也是「黃金的金」，人類正站在一個夢想可能加速實現、卻也伴隨巨大挑戰的新時代；面對AI浪潮，台灣與企業真正需要思考的已不只是「能不能發展自己的AI」，而是如何把AI真正用起來。
簡立峰長期投入人工智慧及自然語言處理研究，他分享，自己1991年在台大取得博士學位，博士論文研究的正是語言模型，後來加入Google，也曾參與全球搜尋業務。他指出，今天生成式AI爆發的重要技術基礎之一，就是Transformer架構，使AI理解與學習人類語言的能力大幅躍進；當AI能夠閱讀、吸收人類大量累積的知識後，發展速度也開始急遽加快。
「這是一個美好的時代，但它也是一個挑戰的時代。」簡立峰形容，現在每個人幾乎都可以隨時召喚具有高度專業能力的AI協助工作，而這波技術突破真正值得注意的地方，在於AI已經不再停留在回答問題，而開始具備「完成任務」的能力。他將過去的生成式AI形容成顧問，使用者問問題、AI給答案，接下來還是得由人自己完成；如今的AI代理則更接近接受老闆指令的工作者，可以理解需求、規劃步驟、使用工具並執行任務。
簡立峰指出，2026年尤其值得關注的就是AI代理快速發展。過去使用ChatGPT等工具，核心是「Answers」，現在則逐漸走向「Take Action」，從協助購物、預約服務、製作簡報、提供投資資訊，到企業內部程式開發、財務及法務工作，都開始出現代理應用。他認為，這是一項根本性的轉變，「以前AI像一個顧問」，如今則開始朝「使命必達做到完」發展。
這波變革也正在改寫企業導入AI的方法。簡立峰以金融業案例說明，企業建立AI系統時，不再需要全部由程式工程師完成，而可能由少數工程師搭配真正熟悉業務的專業人士共同開發。專業人士最重要的能力，是把自己的需求、流程及判斷方式清楚告訴AI，再由AI協助產生程式與工具。
因此，他建議年輕世代與各行各業工作者開始學習「用嘴巴寫程式」、學會整理SOP，把可以自動化的工作逐步交給AI。「你只要能夠把你想做的事情交代清楚，AI就會做。」他認為，未來真正具有競爭力的未必只是會寫傳統程式的人，而是能把專業知識轉換成明確指令、流程及AI代理的人，甚至每個專業工作者都可能創造出自己的AI「分身」。
簡立峰也談到AI對就業市場的衝擊。他指出，AI已能處理大量知識型工作，從程式設計到財務、法務等領域都會受到影響，尤其年輕白領工作者首當其衝。不過，他認為不必只從「工作被取代」的角度看待，另一面也代表年輕世代不必再完全按照上一代的職涯道路前進，而可以利用AI放大個人專業能力。
AI也正從數位世界走進實體生活。簡立峰以美國無人駕駛計程車、無人駕駛卡車及人形機器人為例指出，目前相較於通用型人形機器人，無人駕駛車等具有明確使用情境的AI應用可能更快普及。他認為，人形機器人若要全面進入家庭與生活，仍面臨感測、運算及實際應用等問題，因此「物理AI」全面爆發仍需要時間。
在醫療方面，簡立峰則以個人化疫苗發展為例，說明AI未來可能讓藥物與軟體的界線逐漸模糊。AI能協助分析基因資訊、尋找可能的治療標的，再進一步支援個人化醫療。他認為，未來甚至可能出現類似「Drug as a Service」的新模式，藥物生產逐步走向平台化與高度個人化，但也會伴隨成本及醫療資源分配等新問題。
至於近年受到高度討論的「主權AI」，簡立峰認為，主權的概念不應只侷限於國家層級，還包括文化主權、教育主權與企業主權，而真正建立AI主權的重要方法之一，就是「好好用AI」。他強調，即使模型不是專門為特定使用者打造，只要掌握正確使用方式，仍可能得到很好的效果；反過來說，即使擁有自己的模型，使用方法錯誤，也不代表能創造真正的競爭力。
簡立峰也提醒，AI能力快速提升的另一面，是資安與治理風險同步增加。當AI代理可以自主尋找工具、撰寫程式、執行長時間任務，甚至發現系統漏洞時，影響的就不只是一般企業效率，而可能涉及金融、政府與國家安全。他形容，AI就像「超跑」，有人會開、有人不會開，「開對了它很厲害，開錯了很花錢，它也會闖禍」，因此人類除了追求AI能力，更必須同步學習如何駕馭與管理。
簡立峰認為，這波AI浪潮從ChatGPT掀起至今不過數年，世界卻已經出現巨大改變，而人類真正需要面對的，不只是美中科技競爭，而是一場影響所有人的典範轉移。對台灣而言，強大的半導體與硬體產業讓台灣在AI時代仍握有重要優勢，但能否進一步把AI導入企業、教育與個人工作流程，將決定下一階段的競爭力。
他強調，AI或許會帶來威脅，但更希望大家把它視為「讓夢想實現」的工具。當AI能夠協助研究、寫程式、規劃甚至執行任務，每個人都應開始思考哪些工作可以交給AI、自己的專業又該如何與AI結合；真正的因應之道，不是等待AI未來會變成什麼，而是從現在開始學會使用它。
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