數位時代，
連結和諧的未來
編按：
人工智慧（AI）日新月異，為人類社會帶來了巨大改變。
如何從科技與佛法的視角，找出心靈的平衡之道？
本期邀請惠敏法師與廣達電腦技術長張嘉淵博士，
一同探索科技與心靈的和諧未來。
果賢法師（以下稱主）：AI的誕生，對當今人類社會各層面帶來巨大的改變和影響，在這樣的衝擊中，如何讓心靈與科技取得和諧及平衡？先請張嘉淵技術長從科技的角度，帶我們來看現在AI的發展。
張嘉淵（以下稱張）：粗淺的來說，這一波AI，主要是以過去累積的大數據為基礎，加上專家的解讀作為標記，透過機器學習的方式去訓練一個預選的數學模型，使得這個模型可以有類似專家智能的表現，能夠判斷、推論或預測。由於所有生命體都有其神經模型，這一波運用的是數位化的人類神經網路模型，所以稱為「類神經網路」（Artificial Neural Network），這便是人工智慧AI模型的基礎。基本上現在這一波的AI，以數據、算法和算力為核心，以神經網路模型連結了過去、現在和未來。
為什麼說「現在這一波」？因為早期人工智慧萌芽時，不一定是這種做法，這一波是用數位化方式來做。其實人類的思想，有時不是由數字來構築，而是符號式的文字形態，不過，現在最強的就是數位化，這與電腦迅速發展，大規模的資料、大規模的運算有關。
主：謝謝技術長的說明，也請惠敏法師談談您對AI的看法。
惠敏法師（以下稱敏）：2022年底，ChatGPT 展現驚人的語言能力，雖尚未達到 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智慧），但已開啟其發展之路。
2019年5月，我在《人生》雜誌第 463 期的〈雙A時代的挑戰與雙B的因應〉一文中，簡介了日本井上智洋博士在 2016 年出版的《人工智慧與經濟的未來》一書中的觀點：AGI 可能在 2030 年左右實現，可執行與人類智力相當的任務，其發展可能形成「10% 就業社會」。 AI 取代勞動力後，財富將更集中於少數企業，可能加劇貧富差距。井上博士認為，「全民基本收入」（Universal Basic Income, UBI 或簡稱 BI）可確保所有人基本生活需求，減緩 AI 取代人類後的社會不平衡。
日本 NHK 竹田解說委員則指出，隨著壽命延長，高齡者若仍依賴傳統退休制度，BI可能是解決方案之一。
拙文則覺得：對於雙A（AI人工智能 + Aging高齡化）時代的挑戰， 「雙B（BI基本收入＋BL基本[健康]生活型態）」的因應會更有長遠效果。因為，未來雖然有各方面的AI乃至AGI可提供很多建議與協助，但有一些必須要自己實踐，是AI無法取代的。
例如：「身心健康五戒：微笑、刷牙、運動、吃對、睡好」 與「終身學習五戒：閱讀、記錄、研參、發表、實行」 ，需要我們自己親身力行之維持基本「體能、智能」生活型態（Basic Lifestyles），如此更可以減少個人與社會經濟負擔，提昇全民的服務體能與智能，增進大家的生活品質與公民素養，這或許是因應雙A（AI人工智能＋Aging高齡化）時代的挑戰的基本方針。
此外，以色列歷史學家尤瓦爾．哈拉瑞（Yuval Harari） 在《人類大命運》（Homo Deus: A Brief History of Tomorrow，2015）中指出：工業時代形成「無產階級」，受制於資本與經濟體系。AI 時代可能產生「無用階級（Useless Class）」，對經濟、軍事無明顯價值。
或許 AGI（通用人工智慧）將成為協助人類重新定義「工作」與「價值」的關鍵夥伴。如上這些議題，可能都是值得我們持續以「身心健康」與「終身學習」之維持基本「體能、智能」生活型態來共同（包含AI, AGI）探討。
張：校長所談的，是一個範圍很大的觀察，我們不妨先從科學的發展來看。
1990年代的AI，也是基於神經網路模型，稱為「淺AI」，基本上只有三層神經網 路：輸入（Input）、輸出（Output），中間只夾了一層，就像三明治。它做的事情較簡單，需要訓練的資料量也少。現在的AI，中間不只一層，如果每個神經元的關聯性都要架構，就需要更多的資料，所以，深度學習（Deep Learning）的時代需要更大規模的資料來訓練。目前還無法訓練出通用型人工智慧，一方面是模型的限制，一方面資料也是限制。
現在的「生成式AI」（Generative AI）比起過去的AI，可以解決更多問題，卻有一個危險：我們提問，它一定會有答案，但不保證是正確的，可能還會造成誤解或誤導。由於它是資訊的合成，難免會產生AI幻覺（Hallucination），這是生成式AI的局限。此外，大規模的模型訓練需要資金、人才、電力，只有超大型的公司才可能負擔，所以說，現在的AI並不完美。
AI目前仍處於起步階段，它能取代的是人的部分工作，但它無法取代人。AI的訓練依賴的是數據或數位化的資料；然而，現實世界是連續的，當我們將一個物體，例如杯子數位化時，我們只能選取物體有限的特徵點來進行訓練，數位化的過程實際上簡化了現實。再者，人的世界還有Inner Space，也就是精神世界，那是還無法被量測數位化的部分。
也許我們應該將AI這兩個英文字解釋為擴增智慧（Augmented Intelligence），也就是一種補充或增強人類能力的工具，而非傳統意義上的人工智慧（Artificial Intelligence）。比如有些人看不到或聽不到，但電子眼、電子耳能幫助人們補償這些失去的能力。科學的目的，本來就是運用科技來利益人類和社會。
數位技術不會疲倦，能幫助我們記住那些我們容易因生理起伏而忘記的事情：比如醫生在白天和晚上看同一個病人，可能會因為疲勞出現兩種不同的診斷，但AI不會，它能穩定提醒醫生過去的診斷結果，幫助醫生更謹慎地做出決策。AI有多種角色，將數位化的智慧應用於真實世界，經由虛與實的整合，才算比較完整。當然，這裡面還需要很多努力。
談到老化的問題，十年前我在東京演講時討論到智慧城市的設計，如果人們愈活愈久，整個東京可能會變成全世界最大的養老院。因此，如何讓數以千萬計的長者在其中舒適地生活，AI將扮演重要角色，不過還需要導入生物、醫療等科技才能實現。
亞洲地區在討論健康問題時，通常更注重身體健康，比如測量各種指標、飲食調節。當同樣的系統拿到北歐，卻發現當地70歲的人比我們40歲的還健康，然而，他們卻因為生活太單調而產生心理問題。因此，北歐有一種義工制度很有意思，並不是單純地陪老年人聊天，而是鼓勵他們離開舒適的家，到社區中與人互動，希望他們能重新回到社交環境，與他人連結。
回應校長剛才提到的觀點，我認為訓練神經網路的過程，就像是把一個個神經元連接起來一樣。對於生活在大城市裡的孤獨老年人來說，這種連結是非常重要的，能讓生命和生活變得較為健康。當心靈健康，才能清楚地理解身體健康的意義。數位時代的最高境界就是導入AI，運用科技來連結人與人，讓人可以連結過去的社群、以過去共同的記憶和智慧，幫助未來老年人過更好的生活。
（更多內容請見《人生》500期）