【AI 世代教養學】當AI愈來愈精準，人還要比什麼？

文／謝伯讓（臺大心理系教授、腦與意識實驗室主持人）

電影《駭客任務》中的母體，以及《魔鬼終結者》中的天網，常被描繪成一種算力近乎無限的存在：它能即時整合全球資訊、精準調度資源、預測人類反應，只要計算能力足夠，世界就能完全為之掌握。現代的人工智慧似乎也逐漸走上這條道路，高速高校運算能力的背後，往往是龐大的資料中心、絕佳的散熱系統，甚至是核電廠等級的能源供應。
 

「精準嚴密計算」不是智慧的唯一最高型態

相比之下，人類大腦的耗能程度大約只是一顆二十瓦的燈泡，差不多是一天兩碗白飯所提供的熱量，儘管如此，大腦卻能快速完成感知、記憶、推理、情緒調節與創造等複雜任務。這種近乎不可思議的「省電」，看起來像是一個奇蹟，但也讓人產生疑問：
 
這個問題其實突顯出 AI 時代最常見、也最根本的一個錯誤直覺：我們常常下意識地把「容易犯錯」的大腦視為是差強人意的次級品，並把「精準嚴密計算」當成是比較「高階」的智慧型態。

但是，真相與表象可能正好相反。
 

大腦的模糊省電是演化上的成功策略

大腦的模糊與省電，其實是演化史上一種極端成功的策略，而非設計上的缺陷；真正的缺陷，是人類誤以為只要更精準、更嚴密，就必然更聰明。當我們把天網式的人工智慧與人腦放在同一條評比標準上，本身就已經犯了類比錯誤，因為這兩者根本是在兩種不同目標、不同限制條件下所發展出的智慧形式。

現在的大語言模型 AI，是以算力與資料為核心，特徵是高耗能、高精準、低容錯。它擅長的是大規模計算，以及在明確規則下找出最佳解法。只要問題定義清楚、資料足夠完整，AI 幾乎可以無限逼近正確答案。

相對地，人腦是一種「求生型」智慧，能量預算極低，神經訊號充滿噪音與變異，卻具備極高的容錯性。它真正擅長的是在資訊殘缺、時間有限、風險不明的情況下，快速做出「還算可以」的求生判斷，並在過程中建構意義、發現關聯，甚至提出原本不存在的新問題。這兩種系統的工作目標完全不同，因此不能以等級上的高低差異來進行論斷。
 

形塑大腦的兩大限制：雜訊與能量

從演化的角度來看，大腦之所以「故意」如此模糊，是因為世界本身就無法完全被大腦精準測量。在自然環境中，感官訊號經常充滿雜訊且不完整，而且在做生存決策時還有強大的時間壓力。如果一個生物必須等到資料齊全、證據充分才行動，那它大概早就成為別人的獵物了。正因如此，演化選擇了一種看似不精準、卻足夠快的策略：以粗略線索推斷大致的趨勢，以經驗法則取代完整的計算。從這個角度來看，模糊並不等於低階，而是對不確定世界的一種回應策略。

更殘酷、也更現實的一點，其實是能量限制。無論智慧多高，只要耗能過大，就難以在生態系中長期存在。人腦每天只用二十瓦，卻能支撐高度複雜的行為，箇中原由，正是因為它大量使用「捷思」與「統計猜測」的策略。相反地，現代 AI 之所以強大，很大一部分來自於它可以毫無顧忌地消耗能源，將精準度推到生物系統無法承受的極限。
 

求生與求快的代價：不求真

當然，大腦的這種設計並非沒有代價。隨著人腦「雜訊中求生」和「節能下求快」而來的，是各種認知偏誤、錯覺、迷信、情緒優先，乃至群體盲從。這些現象常被拿來作為「人類不理性」的證據，彷彿我們的心智系統天生就有缺陷。但如果換一個角度看，這些特徵非但不是系統的瑕疵，反而正是系統賴以求生的運作方式。大腦從來不是為了追求抽象的真理而存在，大腦只是為了在有限時間內做出足以維持生存的決策。
 

分工讓人類與AI各展所長

因此，真正的問題不在於 AI 和大腦誰比較「聰明」，而在於我們該如何定位人類自身。若選擇錯誤路線，逼迫人類全面模仿電腦，追求絕對精準、壓抑直覺、把錯誤視為失敗、用各種指標與 KPI 衡量一切，結果可能會導致人類的集體焦慮。這樣的競賽，人類注定會輸，因為那本來就是電腦最擅長的領域。更成熟的策略，應該是分工而非模仿：讓 AI 處理精準但昂貴的計算，讓人類專注於模糊卻有意義的任務，例如目標的制定、意義的追尋、價值的判斷、跨領域的聯想、以及在不確定中行動的勇氣。這些能力正是 AI 最耗能、最不穩定、也最難規模化的部分。

從這個角度看，「偷懶」反倒成了智慧的標誌，而非退化的象徵。電腦做的是「窮盡資源直到算出正確答案為止」，人腦則更像是「每天只吃兩碗飯，但不時都在做出各種大致可行的猜測，接著再隨機應變」。在一個持續變動、價值衝突無所不在的世界裡，後者往往比前者更有彈性，也更貼近真實。

人腦的模糊性，不是一種需要被 AI 取代的缺陷，因為它本來就是為了在真實世界中存活而演化出的超級適應性。我們在AI 時代真正的目標，不該是讓人類變得像電腦，而是要讓人更像人，讓電腦更像工具，如此才能讓兩者在最適合自己的維度上各擅勝場。當我們能夠接受這一點之後，也許才會真正明白，在高度自動化與高算力的未來，人類究竟應該走向何方。