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當代人工智能被低估的迷思與誤解
2025年，關於人工智能（AI）的討論主要分為兩派：一方熱情洋溢，認為我們正迎來新一輪的工業革命；另一方則充滿危機感，擔心AI是泡沫甚至會毀滅人類。這兩種觀點雖有其合理性，卻掩蓋了許多更細微且關鍵的誤解——關於AI是什麼、它能做什麼，以及它如何與人類和社會系統互動的盲點。
本文將剖析十個關於現代AI的被忽視的迷思，這些並非常見的說法如「AI會取代所有工作」或「奇點即將來臨」，而是存在於思維縫隙中，悄悄影響著研究、政策、商業決策和公眾認知。只有正視這些誤解，我們才能更細膩、現實且負責任地面對AI的未來。
以下是本文將探討的十個迷思：
1. AI模型是從數據到真理的中立管道
2. AI的計算成本和環境影響無關緊要
3. AI生成的文本或媒體在所有實際應用中與人類內容無異
4. AI系統能自主且無限地學習
5. AI所有關鍵挑戰都是技術性的，而非社會或制度性的
6. 人類能靠直覺或經驗法則可靠辨識AI生成內容
7. 建造更大規模的模型，會自動產生更優秀的AI
8. AI輔助和AI自動化是可互換的目標
9. AI系統部署後只需極少維護和監督
10. AI失敗只是系統錯誤或漏洞，而非深層系統脆弱性的表徵
以下逐一說明每個迷思的錯誤之處、重要性及應採取的對應觀點。
迷思一：AI模型是中立地從數據通向真理的管道
這種看法認為AI系統只要輸入數據，就能揭示客觀真理或模式，偏見或扭曲只來自錯誤工程或惡意使用，而非AI本身架構。
事實上，數據本身並非純粹反映現實，而是受選擇、測量方法、制度慣例和歷史不平等影響。AI模型內化了統計假設及偏好，不同領域中甚至沒有明確的「真理」，只有有爭議的價值觀和標準。此外，AI系統產生的結果會影響未來數據，形成反饋迴路，進一步加劇偏差。
相信AI是中立管道會導致過度自信，忽視治理、解釋性和監督的重要性，錯誤地將偏見視為可修復的「漏洞」，而非結構性問題。
正確做法是將AI視為社會技術混合體，結合算法與社會科學、利益相關者協商和持續監督，避免「客觀性幻覺」，並投資於審計、公平性指標和透明度制度。
迷思二：AI的計算成本和環境影響無關緊要
很多人只關注模型大小和性能，卻忽略了訓練和推理所需的龐大電力消耗、碳排放和硬件資源。大型AI模型訓練可能耗費數百萬瓦時電力，產生大量二氧化碳排放，且硬件製造和數據中心冷卻帶來嚴重環境與社會成本。
忽視這些成本會導致不可持續的擴張，資源集中於少數富裕機構，並忽略了政策上對基礎設施和生態影響的監管。
應推動基礎設施層面的透明度，優先考慮效率、模型精簡和重用，並探索分散式與邊緣AI方案，減少能源負擔。
迷思三：AI生成內容在所有實際用途中與人類作品無異
雖然AI生成的文字流暢，但並不等同於準確、一致且具上下文理解。AI容易產生「幻覺」——看似合理卻錯誤或矛盾的內容。在法律、醫療等專業領域，AI缺乏嚴謹的引用和驗證，容易誤導。
過度相信AI內容的不可區分性會降低審核標準，助長錯誤信息傳播。
應視AI生成內容為草稿或輔助，配合人類審核、事實核查和領域專家把關，保持嚴格的專業門檻。
迷思四：AI系統能自主且無限地學習
現階段AI多數在訓練完成後「凍結」，缺乏真正的無監督持續學習能力。無控制的在線學習會導致模型漂移、遺忘或被對抗攻擊破壞。持續學習需要完整的數據管道和監控機制，企業往往投入不足。
錯誤相信AI能自我進化會忽視維護和監督的必要，導致性能退化。
應設計明確的維護流程，包括數據收集、漂移監測、定期再訓練和人類監督，避免「放任不管」的迷思。
迷思五：AI所有關鍵挑戰都是技術性的，而非社會或制度性的
技術固然重要，但實際部署面臨的監管、責任、隱私和公眾信任等社會問題更為關鍵。制度滯後、利益衝突和缺乏標準，常導致技術優秀的模型無法良好應用。
忽略社會層面會造成治理真空，技術與倫理、安全之間出現鴻溝。
應採用社會技術視角，投入監管、審計、利益相關者參與及跨學科對話，確保技術發展與社會接受度同步。
迷思六：人類能靠直覺或經驗法則可靠辨識AI生成內容
研究顯示人類辨識AI生成文本的準確度很低，常被表面流暢或人稱用法誤導。隨著模型進步，這種辨識更為困難。在快節奏環境中，人類審核能力有限，難以防止錯誤內容流傳。
過度依賴人類直覺容易形成錯誤安全感。
應結合算法檢測技術（如水印、來源追蹤）與人類審核，並透過培訓和標準化測試提高辨識能力。
迷思七：建造更大規模的模型，會自動產生更優秀的AI
規模擴大帶來的效益遞減，且無法解決AI缺乏常識、推理、穩健性和可解釋性等根本問題。大型模型難以審計和部署，且加劇資源集中，阻礙多元創新。
單純追求「越大越好」會偏離效率和可控性目標。
應多元化研究方向，重視效率、解釋性、混合模型和人機互動，獎勵資源友好且安全的設計。
迷思八：AI輔助和AI自動化是可互換的目標
輔助強調提升人類能力，自動化則是取代人類勞動。兩者價值與風險截然不同。醫療、教育等領域需同理心與倫理，完全自動化不切實際。
誤以為自動化是唯一出路會忽略人機協作設計和社會接受度。
應明確界定輔助與自動化角色，推動人機協作、信任建立與技能培訓。
迷思九：AI系統部署後只需極少維護和監督
現實環境不斷變化，模型會因數據漂移、用戶行為改變或規範調整而退化。數據管道可能中斷，維護涉及監控、再訓練和錯誤排查，需大量資源。
低估維護成本會導致意外故障和信任流失。
應視部署為動態過程，規劃完整生命周期管理，包括監測、警報、版本控制和回滾機制。
迷思十：AI失敗只是系統錯誤或漏洞，而非深層系統脆弱性的表徵
許多失敗反映模型假設與現實不符，或訓練數據盲點。錯誤可能引發連鎖反應，系統層面存在結構性脆弱。忽視這些會錯失改進機會，僅靠修補表面錯誤無法根本解決問題。
應將失敗視為重要信號，進行紅隊測試、對抗性壓力測試和系統模擬，打造模組化架構以減少故障擴散。
綜合與建議
這十個迷思互有關聯，可歸納為三大主題：
– 對技術簡單化的過度自信（迷思1、4、7、5）
– 對生命周期、維護及制度投入不足（迷思9、10、5、2）
– 對人類監督或自然韌性的錯誤信任（迷思6、8、3）
針對這些問題，建議：
1. 採用社會技術綜合觀，結合技術進步與治理、利益相關者參與、審計和監管。
2. 規劃AI系統的完整生命周期，包含監控、再訓練和維護。
3. 重視隱形成本，如能源、環境和硬件資源。
4. 多元化研究方向，推動效率、可解釋性和人機互動。
5. 將失敗視為學習機會，進行嚴格測試和安全設計。
6. 強化人機協作，建立有效的監督和校驗機制。
7. 要求AI系統在資源使用和環境影響上保持透明。
在2025年，關於AI的泡沫破裂或毀滅論聲音喧囂，但更迫切的挑戰是這些默默影響我們如何建構、部署和信任AI的迷思。只有揭露並正視這些誤解，我們才能從魔法棒或怪物形象中抽離，看到AI作為強大但有缺陷的技術，需要與人類價值、制度治理和謙遜態度共存。
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編者評論：
這篇文章深入剖析了當代AI領域中常被忽略的迷思，提醒我們不要被技術光環迷惑，忽視了AI背後複雜的社會、環境和制度層面問題。尤其在香港這樣的國際大都會，AI的應用與監管正快速發展，我們更應該從多角度審視AI的影響，而非盲目追求規模或自動化。文章強調「社會技術」的視角，值得政策制定者、企業和公眾深思。未來的AI發展，必須兼顧技術創新與倫理、環境、社會責任，才能真正造福人類，而非成為新的風險源。這種細膩而全面的思考，正是香港在推動智慧城市和數碼轉型時不可或缺的參考。
