00:00 - 02:23 影片開場、防詐騙宣告與主題引入
影片開端展示了官方的防詐騙重要公告，提醒觀眾主講人並沒有 LINE 群組、亦不提供任何帶進帶出的投顧服務，僅在公開的臉書粉絲專頁與 YouTube 頻道與大眾進行互動，呼籲大家提高警惕，防止不肖集團冒名詐騙。 隨後，節目主講人亮均與 Kevin 登場。亮均提及自己本次錄音更換了場地，並使用藍牙耳機進行收音，雖然音質可能稍受影響，但並不影響整體談話的流暢與進行。 亮均引出本集對談的核心主題：在人工智慧（AI）突飛猛進的當下，大眾應該如何正確看待並運用這項技術？他又以程式工程師與無人自駕計程車（Robotaxi）等新興應用為例，點出許多傳統工作與初階崗位正逐漸面臨被 AI 替代的結構性轉變，因此人類如何與 AI 和諧共存、發揮自身優勢，是當前最迫切的課題。
02:24 - 07:37 財務顧問與「專家」會被 AI 取代嗎？初階與頂尖專家的分水嶺
亮均提出第一個問題：在團隊目前積極發展的財務顧問領域中，這項職業未來是否也有可能被 AI 所取代？ Kevin 坦言，財務顧問中確實有很大一部分（特別是模組化、機械化的基礎規劃工作）會被 AI 所取代。他引用統計數據指出，AI 已經在許多智力與技術領域開始與人類競爭。在軟體開發中，AI 最容易威脅與淘汰的是最年輕、剛入行且缺乏深厚經驗的初階工程師，因為 AI 能夠憑藉龐大的資料庫快速超越他們有限的實踐積累；相比之下，資深且具備複雜問題解決能力的老手，其無可替代性依然顯著。 對於財務顧問這項工作，Kevin 指出，偏向「機械化、模組化」的被動資產配置與數值計算，AI 的表現甚至能超越一般人類；但對於高度「個人化、客製化」的財務顧問服務，其難點在於，客戶若想讓 AI 真正理解自己的核心價值觀與生活隱私，必須花費數十個小時進行極度繁瑣的引導與資料輸入，這在溝通成本上，遠不如直接聘請一位經驗豐富的真人顧問在一兩個小時的對談中摸清需求來得高效。 未來各行各業對「專家」的要求會更加嚴苛。頂尖的專家將把 AI 當作能力的「放大器」，其價值不減反增；但非頂尖的「初階專家」（如處理例行公事、整理檔案的法務助理、初階會計師或實習律師）則會面臨被 AI 全面替代的重大危機。
07:38 - 13:17 兩位主持人的 AI 實務工具與使用心法（奴隸制 vs. 放大器）
亮均詢問 Kevin 平常使用的 AI 模型與具體習慣。Kevin 表示自己目前主要使用 ChatGPT，雖然外界有許多不同模型的推薦，但他不希望付雙份訂閱費，且他已經在 ChatGPT 中累積了長期的歷史對話紀錄，等於該模型已經在某種程度上被他「訓練」成了最懂他個人工作習慣的狀態。 Kevin 分享他的使用哲學：他將 AI 「當成奴隸」來對待，主要指派其負責枯燥的資訊整理、公文大綱擬定與初步文件生成，這佔據了他極大比例的工作量。當遇到特定想要研究的課題時，他會採用循序漸進的追問方式（Follow-up questions）深入挖掘，過去在 Google 搜尋上做的許多功課，如今大部分都在 AI 上完成，最後再用 Google 進行事實的交叉驗證（Cross-check）。 亮均則分享自己同時使用 Gemini 和 ChatGPT。Gemini 在即時搜尋與事實準確度上表現略好，而 ChatGPT 則在電腦音訊輸入、語音轉逐字稿及會議摘要等工作流程上極具便利性。在規劃新課程時，當腦中靈感雜亂，他會將關鍵字與不完整的句子一股腦丟給 ChatGPT，讓它幫忙梳理並輸出綱要，再將結果複製到 Word 進行人工精修與二次確認。 亮均也提到，在他就讀的 UC Berkeley 中，學校廣泛使用 Canvas 教學系統。在網路討論區（Discussion Board）上，可以明顯看出很多同學是直接使用 ChatGPT 的答案。當一個人對 AI 使用得夠深，AI 固有的寫作邏輯、遣詞用字和語氣模式在字裡行間是很容易被一眼識破的，中文也是同樣的道理。
13:18 - 18:31 AI 到底是在與我們競爭，還是作為我們能力的「放大器」？
針對學生大量使用 AI，大學教授的態度呈現 50-50 的兩極分化。部分教授認為未經思考便依賴 AI 是偷懶的行為，而另一部分教授則贊同利用 AI 來協助整理繁雜的資訊。 這引出了一個關鍵觀點：未來的社會，將會分化出兩種群體： 與 AI「直接競爭」的人： 這類人僅僅把 AI 當成替代大腦的工具，將 AI 給的答案不加思索地當作自己的產出。在同一個賽道上，他們終將被更高效、更不需休息的 AI 淘汰。 將 AI 當作「放大器」的人： 這類人將其作為效率的槓桿，用來放大自己本就具備的專業和獨立思考能力。
Kevin 提到 Palantir 的「本體論（Ontology）」概念，即在電腦中為一家企業創建其「數位雙生（Digital Twin）」。如果這項技術在未來變得便宜且普及，每個人都能擁有自己的數位雙生，人類的「智力與效率落差」將會被無限放大。 由於人性的惰性，未來人類的平均智商或思考能力可能會下滑（因為大部分人習慣直接依賴 AI 的結果）；但與此同時，人類文明的進步速度卻會呈指數型飆升，因為最頂尖的菁英會把 AI 當作超級放大器，創造出超乎想像的價值。
18:32 - 24:29 AI 的客製化限制、情緒理解缺陷與藝術創作的靈魂護城河
亮均探討了如何透過上傳特定檔案與專案資料（如 ChatGPT 的自訂 GPTs 功能），在音樂、財務等不同範疇內訓練專屬 AI 的過程。 同時，他也警告「AI 的 100% 正確謬誤」。許多人因為 AI 給予的回答看似肯定，就產生了過度依賴與盲目信任。實際上，AI 往往會在非常細瑣或關鍵的微小細節中出錯，因此人為的「二次查證」在商業或學術環境中是絕對不可或缺的。 亮均以自己的音樂背景為例，談到目前的 AI 音樂創作網站（如 Suno、Udio 等）只要輸入指令即可在極短時間內生成一兩分鐘的高品質樂曲。但他認為，這並不會威脅到專業的作曲家。因為 AI 目前完全無法理解人類複雜且細細流淌的「情緒（Emotion）」，缺乏情緒的音樂就如同電子空殼，失去了「靈魂」。 不過在「寫歌詞」方面，亮均坦言他接受了 AI 的幫助。在準備碩士畢業的作品集時，他新錄製的三首歌詞，正是透過與 AI 一來一回的對話與反覆修改來完成的。在凌晨三四點、靈感枯竭且大腦運轉過度時，AI 能提供許多大方向的點子，雖然其中九成並不實用，但往往能有一兩個詞彙或概念在瞬間激發出人類的靈感火花。 因此，包含音樂、繪畫、工藝（如木匠、刀匠）等帶有濃厚人文溫度與靈性特質的領域，是 AI 最難以全面取代的「人性護城河」。
24:30 - 31:19 圖靈測試、AI 的法律人格、數字人共存的未來社會
Kevin 引入了經典的「圖靈測試（Turing Test）」：當人類在無法分辨螢幕對面是真人還是機器的情況下與其交流，若無法區分，AI 便算成功了。而人類社會正加速往這條路上邁進。 想像未來在一個音樂平台或歌曲庫上，我們只管好不好聽，根本不在乎某首歌究竟是真人、機器、還是由真人訓練的 AI 數位雙生所創作的。 Kevin 大膽設想：未來社會是否會賦予 AI 某種形式的「法律人格」？正如公司在法律上被視為「法人」一樣，AI 在未來也可能擁有法律權利與責任，並被允許在市場上銷售其藝術或勞動成果。 未來的娛樂圈，最受歡迎的可能是一個在虛擬世界中擁有自己的生活、隨時能與粉絲線上互動、甚至 24 小時不間斷直播的「AI 作曲家」或「虛擬數字人（Digital Person）」。 這種轉變將深遠地重新定義「價值」與「經濟活動」。對於在 AI 時代出生並成長的下一代而言，數位人或機器人將是他們生活中理所當然的存在，正如我們接受網路一樣自然。 如果一個專為你打造的「數位伴侶」比你身邊的真人同學更懂得體貼你、更理解你的心思與歷史，人性必然會產生對其的依賴。 在這個趨勢下，伊隆·馬斯克（Elon Musk）的防範與超前部署（如人形機器人 Tesla Optimus、腦機介面 Neuralink 等）便是出於對「人類本性被 AI 抹滅」的擔憂，希望能藉由提前掌握科技的主導權，引領人類安全、和諧地與機器共存。
31:20 - 34:00 面對 100% 正確的極限——如何避免被 AI 淘汰的「非清晰邊界」價值
亮均提出，如果未來五年內 AI 能夠做到 100% 正確的資訊整合，那麼企業必然會發生大規模的裁員潮。 Kevin 針對「100% 正確」做出精確的定義定義：100% 的正確性，僅存在於「問題的邊界可以被清楚、精準定義」的前提下。例如，算術題、常規法律條文整理，其邊界是封閉的，AI 在此無懈可擊，這也解釋了為什麼初階、模組化的工作崗位最容易被取代。 反之，當面臨的現實問題其「邊界無法被清晰定義（模糊邊界）」時，就根本沒有所謂唯一的「標準答案」。例如：一首動人的樂曲、一個融合了多方利益與人情世故的商業策略。 在這種非清晰邊界的事物中，不同的解決方案各有其美感與獨特價值，這正是人類的「創意（Creativity）」與「思維深度」所在。AI 在這類領域無法做到絕對支配，因為選擇權最終落在不同偏好的人類客戶手中。這就是人類無可取代的終極價值。
34:01 - 42:25 通才（Generalist）與專才（Specialist）的賽道選擇與教育體制反思
對於剛走出大學校門、被迫從初階起步的年輕人，該如何不被 AI 吞噬，並展現出如資深專家一般的價值？ Kevin 指出這關乎「賽道選擇」。如果你選擇成為一名「專才（Specialist）」，在入門階段你將極難在知識量與學習速度上擊敗 AI。 因此，正確的方向是成為一名「通才（Generalist）」。更具體地說，是從一名「初階通才（Junior Generalist）」成長為「具備專業能力的通才（Special Generalist / General Specialist）」。 這種「跨領域整合」與「善於提出關鍵問題」的能力，是 AI 無法輕易擁有的。通才能在多個不同領域（如心理學、物理學、文學、數學）中穿梭，將這些學科的歷史與哲學融會貫通。在投資市場中，這代表他們既具備量化分析的數字邏輯，又深諳質化分析的人文與哲學底蘊。 然而，令人擔憂的是，現代的教育體制本質上仍停留在工業革命時代——旨在大量培育單一技能的「專才」，以適應流水線式的社會需求。 真正的菁英通才教育（Elite Generalist Education），應該是從小培養孩子「獨立負責的品格」以及「學會如何學習的能力」，而非強行將特定領域的知識灌輸給他們。
42:26 - 47:49 總結：投資如人生——大盤打敗大盤，大腦打敗 AI
在影片的尾聲，亮均與 Kevin 將主題扣回投資與人生的核心哲學。 股市投資的遊戲，說到底考驗的是兩種極致能力： 誰能先醒過來： 這取決於你個人的「哲學深度」與「反省能力」。 跨領域的知識整合： 將多元學科的思考框架融為一體，建立起屬於自己的投資心法與穩健系統。
所謂「大盤打敗大盤，大腦打敗 AI」，是指市場本身雖然千變萬化，但只要我們的大腦具備深度思考、靈活變通與人文情懷，就能將 AI 轉化為我們最強大的輔助放大器，在充滿不確定性的世界中穩健前行，不被浪潮所吞沒。 亮均最後進行影片結尾宣傳，提醒大家又上財經學院每週二都會將前一週的影片內容整理成文字總結（電子報），幫助大家吸收，並呼籲觀眾訂閱、按讚與分享，期待下週再相見。
沒有留言:
張貼留言