韋安科技觀點》AI代理來了：你的工作與生活，會被誰接手？

一、AI不再只是「問答」 還記得第一次用ChatGPT時的驚訝嗎？現在它已經進化到AI代理（Agentic AI）時代。這不只是回答問題，而是能幫你跑流程：替你訂機票、回覆Email、寫簡報、甚至同時幫你管理多個App。就像請了一個24小時不會抱怨的數位助理。 舉個實際的例子：一位在台北工作的產品經理，過去需要花一整個上午來安排出差行程。她得先查航班時間，再訂機票，然後找飯店，接著在日曆上標註會議時間，最後還要發Email通知所有相關同事。 現在透過AI代理，她只需要說「我下週三要去新加坡開會，週五回來」，系統就會自動比價航班、預訂符合預算的飯店、將行程同步到日曆、甚至草擬好通知信件讓她確認後發送。整個流程從三小時縮短到十分鐘。 或者想像一個自由接案的設計師，他同時進行五個項目。過去他要在多個工作平台之間不斷切換，手忙腳亂地追蹤每個客戶的需求和截止日期。現在AI代理可以監控所有平台的訊息，自動整理成待辦清單，提醒他哪個項目快要deadline，甚至根據客戶的修改意見，先產生幾個初步的設計方向讓他參考。這就像有個專職助理隨時在旁邊幫忙協調。 二、歐美企業如何佈局AI代理？ 美國的OpenAI已經在測試能自動處理工作的ChatGPT，會幫你連結郵件、日曆和文件。Anthropic推出的Claude能連續數小時蒐集研究資料，幫學者寫出初步草稿。Adept AI直接訓練AI去操控電腦，模仿人類點擊和打字，讓它幫你跑各種應用程式。這些公司，把AI從聊天推進到行動。 在實際應用層面，已經有法律事務所開始使用AI代理進行文件審查。過去律師助理需要花三天時間閱讀一份200頁的合約，現在AI代理能在數小時內找出所有潛在風險條款，標註出與先前案例衝突的地方，並提供初步的修改建議。一位資深律師表示，這讓他的團隊能把時間花在真正需要判斷力的策略思考上，而不是埋頭在文件堆裡找細節。 微軟的Copilot已經整合進Office套件，教育工作者開始使用它來準備教案。一位中學教師分享她的經驗：她要準備一堂關於氣候變遷的課程，過去需要自己蒐集資料、製作投影片、設計測驗題目。現在她告訴AI代理教學目標和學生程度，系統就能協助生成教案框架，包括投影片大綱、互動活動的建議，以及課後測驗題目選項。她只需要審閱和微調，備課時間大幅縮短。 Google也推出了企業級AI代理工具，已有企業客戶用來自動化流程。例如有連鎖餐飲業者使用AI代理來管理庫存和訂單，系統會追蹤每天的銷售數據，預測未來需要多少食材，提醒管理者適時向供應商下單，並在庫存異常時發出警告。這類原本需要多人處理的工作，現在一個AI代理就能協助完成。 三、為什麼這麼耗電？ AI代理背後需要驚人的算力和能源。NVIDIA的GPU被稱為AI的石油，微軟和Google為了AI數據中心，甚至考慮直接接上核能廠。這說明AI不只消耗「腦力」，也要大量「體力」來支撐。 具體來說，訓練一個大型語言模型所消耗的電力，相當於數十戶甚至上百戶家庭一整年的用電量。而當這些AI代理真正上線服務數億用戶時，每天的電力需求更是驚人。數據中心不只需要電力來運算，光是冷卻系統每天就要消耗大量的水資源。 科技巨頭正在尋求各種能源解決方案。微軟已經與美國核能公司簽約，探討利用核能為數據中心供電的可能性。Google則在研究地熱和其他再生能源方案。這些數字讓人意識到，AI代理的便利是建立在龐大的能源基礎設施之上。 能源分析師指出，如果AI代理的使用照目前速度成長，未來數據中心的用電量將佔全球總電力相當可觀的比例。這也是為什麼科技巨頭紛紛投資再生能源和核能技術，因為傳統電網可能無法支撐這樣的需求成長。 四、AI代理的風險與監管挑戰 AI代理會幫你省時間，但也可能誤下單、亂寄信，甚至洩漏隱私。歐盟因此率先推出AI法案，規定高風險AI要受嚴格監管。美國則推AI安全框架，確保透明與可追蹤。這些制度，都是因為AI代理太能幹而必須立下紅線。 實際發生的案例已經在各地出現。曾有電商公司的AI客服代理因為訓練資料有誤，錯誤地向大量客戶承諾了不存在的優惠，導致公司蒙受損失。也有企業在使用AI代理自動回覆商業郵件時，因為系統理解錯誤上下文，意外洩露了敏感的商業資訊，造成困擾。 更令人擔憂的是隱私問題。有用戶發現，他使用的AI代理為了提供個人化服務，在雲端儲存了他所有的郵件內容、日曆行程、甚至私人對話記錄。如果這些服務商的資安防護不足，一旦遭到駭客攻擊，用戶的行蹤、商業往來、個人習慣，都可能外洩。 還有更微妙的風險。一位企業主管分享，他的AI代理幫他自動回覆Email，語氣和用字都很專業，但時間久了，客戶開始覺得他變得冷淡機械。有次重要的合作討論，對方因為感受不到誠意而產生疑慮。他才意識到，過度依賴AI代理可能讓人際關係也被自動化了。 針對這些風險，歐盟的AI法案要求所有高風險AI系統必須通過第三方審核，確保演算法的透明度和可解釋性。公司必須保存AI決策的完整記錄，一旦出錯可以追溯原因。美國國家標準暨技術研究院（NIST）也發布了AI風險管理框架，要求企業建立人工監督機制，確保關鍵決策不能完全交給AI。 五、台灣的產業轉型契機 台灣的半導體是世界第一，這是AI代理的根基。但下一步，我們需要把護國神山延伸到資料中心、綠能電力與可信制度。這樣不只是幫別人代工，而是能在AI代理的浪潮裡，創造新的產業角色。 台積電（TSMC）的先進製程已經是NVIDIA、AMD等AI晶片大廠的重要合作夥伴，這讓台灣掌握了AI代理硬體層的核心位置。但我們可以走得更遠。新加坡已經成為亞太區的AI數據中心樞紐，吸引了Google、微軟、Amazon的大量投資。台灣能不能也建立可信賴的AI基礎設施？ 具體來看，台灣有幾個獨特優勢。第一是資料安全，相較於中國大陸官方對數據的嚴格管控和美國雲法案（CLOUD Act）的司法管轄權爭議，台灣的資料保護制度可能更受亞太企業信任。有些國際企業在選擇AI代理系統部署地點時，會考慮地緣政治風險和技術支援的平衡。 第二是人才整合。台灣的電機工程、資工背景人才充足，加上傳統產業的領域知識，有機會發展出垂直整合的AI代理解決方案。例如台灣的醫療電子產業可以結合AI代理，開發出智慧醫療助理，不只是診斷建議，還能串聯醫院系統、自動安排復診、提醒用藥。這種結合硬體、軟體、領域知識的整合能力，正是台灣的強項。 政府也開始佈局。數位發展部正在推動可信任AI的相關政策，希望建立讓企業客戶信賴的驗證機制。經濟部則規劃AI應用示範場域，讓中小企業可以低成本測試導入。如果這些政策能落實，台灣有機會在亞太地區的AI代理服務市場佔有一席之地。 產業觀察者認為，台灣的機會窗口可能只有幾年時間。現在投入佈局，還能趕上第一波浪潮；如果等到國際大廠都站穩了腳步，就可能只能繼續扮演代工角色。關鍵是要從晶片製造延伸到系統整合，從硬體思維轉向服務思維。 六、人機協作的未來圖像 AI代理時代，代表我們不再只問AI會不會取代工作，而是AI要接手哪一部分工作。真正決定輸贏的，不是誰的演算法最強，而是誰能在安全、可信又有效率的環境下，讓AI代理真正上線。對我們每個人來說，AI可能就是下個同事，甚至是分擔你部分工作的夥伴。 這個轉變已經在發生。研究機構指出，未來幾年內，全球大量工作崗位會被AI代理部分或完全改變，但同時也會創造出新的職位類型，這些新工作需要的是監督AI、訓練AI、修正AI錯誤的能力。 一位在東京工作的行銷專員說，她現在的工作內容跟三年前完全不同。過去她大部分時間在製作報表和排程廣告投放，現在這些都有AI代理協助，她變成負責解讀數據洞察、制定創意策略、與客戶溝通品牌願景。她的角色從執行者轉變為策略者，職涯發展也有了新的方向。 但不是每個人都能順利轉型。一位中年會計師坦言，他花了二十年累積的記帳和報稅技能，現在AI代理幾秒鐘就能完成。他被迫重新學習數據分析和稅務規劃諮詢，壓力很大。他的經驗提醒我們，AI代理不只是技術問題，更是社會適應的挑戰。 最終，AI代理是工具還是威脅，取決於我們怎麼使用它。就像工業革命時機器取代了手工勞動，但也創造了工程師、技師等新職業。這次AI革命也一樣，關鍵是我們要主動學習與AI協作，而不是被動等待被取代。對企業來說，要思考的是如何讓AI代理提升效率而不是削減人性；對政府來說，要建立的是保護隱私又鼓勵創新的制度；對個人來說，要培養的是AI無法取代的判斷力、創造力和同理心。 AI代理的時代才剛剛開始，但浪潮已經在眼前。我們每個人都需要做好準備，因為這不只是科技的進化，更是工作型態、社會結構、甚至人類角色的重新定義。​​​​​​​​​​​​​​​​