AI的「第二步」，沒有人知道

科技業正在販賣一個還沒寫完的故事。

今年2月，倫敦街頭出現了一場反AI示威遊行。一個名為 Pause AI 的國際倡議團體發放了一張傳單，上面寫著：「第一步：打造數位超級智慧。第二步：？　第三步：？」最後附上一句呼籲：「先暫停AI，直到我們搞清楚第二步是什麼。」

這讓人想起1998年美國動畫《南方公園》裡那群偷內褲的地精。牠們的商業計畫書寫著：「第一階段：收集內褲。第二階段：？　第三階段：獲利。」這個迷因後來成為諷刺邏輯跳躍式商業計畫的經典符號。而現在，它精準地描繪了整個AI產業的現狀。

承諾與現實之間的鴻溝

OpenAI 首席科學家 Jakub Pachocki 不久前將AI定義為「具有經濟變革性的技術」。AI的支持者們相信，人類正在通往光明未來的路上加速奔跑。但這條路究竟怎麼走，目前仍是一片模糊。

數據開始說話了，而且說的不是好話。AI招聘新創公司 Mercor 在今年2月發布的研究中，讓搭載 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 頂尖模型的多個AI代理，接受了銀行員、顧問、律師日常工作中的 480項任務 測試。結論毫不留情：所有受測的AI代理，都無法完成大多數指定任務。

Anthropic 的另一項研究則預測了哪些職業最容易受到大型語言模型（LLM）衝擊——管理職、建築師、媒體工作者需要準備好迎接變化；園丁、建築工人、餐旅業從業者則影響相對有限。但這些預測的依據，是「LLM看起來擅長什麼」，而非「LLM在真實職場中實際表現如何」。

為何各方說法差距如此懸殊？利益關係 是第一個要問的問題。AI公司有強烈的動機誇大自家技術的潛力。此外，許多「大變革即將來臨」的論述，主要建立在AI編程工具的快速進步上——但並非所有工作都能用寫程式來解決。研究顯示，LLM在需要戰略判斷的場景中仍然表現不佳。

還有一個常被忽視的現實：AI工具不是部署在無菌實驗室裡。它必須在充滿人性、習慣與既有流程的真實環境中運作。有時候，強行導入AI反而會讓事情 更糟。

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華人世界的獨特處境

這個「第二步問題」在華語世界有著特殊的張力。

中國大陸正以國家意志推動AI發展，百度、阿里巴巴、華為 等企業在政策支持下快速布局，DeepSeek的崛起更讓全球重新評估中國AI實力。然而，大規模應用落地的挑戰同樣存在——企業數位化程度參差不齊，數據治理與隱私法規的邊界仍在摸索中。

台灣則處於另一個位置。作為全球半導體供應鏈的核心，台灣的角色是提供AI所需的算力基礎。但台灣本地企業如何將AI轉化為商業價值，仍是未解的題。製造業的自動化應用相對成熟，但服務業、金融業、醫療產業的AI落地，依然面臨「第二步」的困境。

對整個亞洲市場而言，AI的採用速度往往快於配套制度的建立。勞動法規、資料主權、演算法問責——這些「第二步」所需的基礎設施，在許多地區仍付之闕如。

資訊真空與市場的非理性

「第二步」的缺席，正在製造一個危險的資訊真空。

當沒有人真正知道接下來會發生什麼，每一週的「重大宣告」都會填補這個空缺——不管有沒有證據。一則社群媒體貼文可以（而且確實）撼動市場。AI相關股票的劇烈波動，反映的不是技術的實際進展，而是期望與恐懼之間的擺盪。

我們需要的不是更多猜測，而是更多證據。這需要AI模型開發商提高透明度、研究機構與企業加強協作，以及建立能夠真實評估AI在職場中表現的新方法。

整個科技產業——乃至全球經濟——都建立在「AI終將帶來變革」這個尚未兌現的承諾之上。下次當你聽到關於AI未來的豪言壯語，不妨先問一句：第二步是什麼？