當全球新鮮人被AI「竊取」工作時，台灣年輕人卻反而比較抗跌？數發部部長林宜敬引述諾貝爾獎物理獎得主所點名的「安全職缺」，台灣半導體行業剛好是「既要動腦又要動手」、機器一時取代不了的工作。
面對AI，過去兩年人們很怕一句話：「你會被比你懂AI的人所取代」。然而全球職場因此首先爆發的人事地震，是剛畢業的大學生開始找不到人生的第一份工作。
「Computer scientists（電腦科學家）擔心的一件事情，是 AI會給人類社會帶來非常大的衝擊，」數發部部長林宜敬接受《遠見雜誌》40週年慶專題「打造AI新國力」專訪時指出。
AI帶來的負面影響絕非危言聳聽，林宜敬列舉了眾多AI大咖的公開發言。
比如知名人工智慧企業Anthropic 共同創辦人兼執行長達里奧．阿莫代（Dario Amodei），於2025年接受美國網媒《Axios》訪問時直言，AI 可能在1～5年內消滅約五成的「初階白領」工作，把整體失業率推高到 10％～20％。
達里奧．阿莫代的身分，讓這些話聽起來格外「刺耳」，因為他自己就是打造頂尖AI技術的人。
此外，創投機構 SignalFire 的報告也顯示，美國大型科技公司對應屆畢業生的招募，已經較疫情前腰斬近五成，其中一部分正是 AI 所造成。
「這個事情在美國已經發生了，」林宜敬點出關鍵，因為AI 率先取代的，即為新鮮人賴以入行的那些工作，譬如在律師事務所整理卷宗、在金融機構彙整資料做簡報、在顧問公司跑基礎分析等。
過去被視為「學徒期」的技能，正是今日生成式 AI 所擅長的任務，當企業發現機器能把這些事都做完，新鮮人踏進社會的第一道階梯，就硬生生被抽走。
人稱「AI 教父」、2024 年諾貝爾物理獎得主傑弗瑞．辛頓（Geoffrey Hiton），曾被問到該給年輕人什麼忠告時，他給出的答案是「去當水電工」。
記者以為他在開玩笑，他說他沒有。理由是AI 要在「實體操作」上追上人類，還需要很長一段時間，因為那些既要動腦、又要動手，而且每次狀況都不一樣、無法標準化重複的工作，最難被AI取代。
林宜敬認為，這對台灣未必是壞消息。台灣半導體產業裡，有大量工作正好落在這個象限，既需要專業判斷，又需要在現場、在產線、在實驗室動手實作。從這個角度看，台灣年輕人手上的選項，或許比許多地區更耐得住這波AI衝擊。
AI失控？何時該拔掉AI的插頭？
另一個讓科技界人士可能晚上睡不著的，是AI會不會失控？
前 Google 執行長施密特（Eric Schmidt）語重心長指出，產業內部其實該有一份「該拔掉AI插頭」的紅線清單，亦即當 AI 能「完全自動化訓練下一代的AI」時，就當考慮拔掉AI的插頭。
該現象有個專業術語：「recursive self-improvement」，中文翻譯為「遞迴式自我改進」，系統拿自行產出的海量數據，回過頭來訓練並改進下一代的自己，一輪接一輪、自我疊代。風險在於，過程中人類愈來愈難掌控AI到底學會了什麼。
需要拔掉AI插頭的關鍵時刻，還包括當AI能直接觸及武器、控制武器，並直接下達攻擊的命令之時，以及所謂的「self-replication without authorization」，AI 未經人類授權和許可，就自我複製、向外流出。
以上這三種情況一旦出現，人類就該把AI的插頭拔掉。
林宜敬慨然，「AI 教父」傑弗瑞．辛頓曾不只一次把自己比作「原子彈之父」歐本海默（Robert Oppenheimer），歐本海默當年帶著全世界最聰明的頭腦造出原子彈，直到蕈狀雲升起，才驚覺自己可能召喚了一頭足以吞噬人類的怪物。
這也是為什麼 2023 年一度出現了那封知名的公開信，呼籲全球暫停訓練更強大的 AI ，時限是六個月，但暫停的呼籲最終沒有成功。
背後的原因和當年原子彈的誕生一樣，是冰冷的現實。冷戰時期，即便美國不造氫彈，蘇聯也會造。當下之際，美中之間展開AI國力的超級競賽，美國若不繼續推進 AI，中國大陸照樣全力衝刺，美國不進則退。
這是一個明知危險、卻停不下來的賽局。
其實，OpenAI 執行長奧特曼（Sam Altman）也曾與傑弗瑞．辛頓共同連署了另一份把 AI 滅絕風險與核戰、流行病並列的聲明。只是，每一家科技公司在商言商，還是都想做出最強的模型、賺最多的錢。
「有些人誇張講，AI是幾十萬年來人類遇到最大的危機之一。」林宜敬說。
「台灣模式」介於歐盟嚴管與美國放任
接下來必須追問的是，既然連打造AI的人紛紛示警AI可能帶來的威脅，各國政府為什麼還要把 AI 當成國家級建設、努力推動？
答案是，你不做，別人會做，而落後其他國家的代價更高。在打造AI國家的路上，同步展開AI治理。
世界因此形成三種路線，美國是 AI 軟體的超級強權，傾向於開放，認為過度管制會扼殺創新；歐盟則被戲稱為「AI法規超級強權」，透過《人工智慧法》劃出8類不可接受的紅線，如潛意識操控、社會信用評分、僅憑側寫預測誰會犯罪、以臉部辨識判斷種族等，並藉「布魯塞爾效應」（歐盟規範外溢成為全球標準）讓各國跟進。
林宜敬認為，台灣在AI治理上走的正是第三條路。
2025 年 12 月 23 日，立法院三讀通過《人工智慧基本法》，採取一種折衷設計：最上層由基本法揭示原則，中間由數位發展部訂出「AI 風險分類框架」，最下層再由各部會針對自己的領域立法。
例如 AI 輔助診斷由衛福部把關、AI 投資工具出事後的責任歸屬由金管會界定。該法全案的中央主管機關是國科會，在地方則為22縣市政府，行政院另設「國家 AI 戰略特別委員會」統籌跨部會。
林宜敬透露，這套「台灣模式」介於歐盟的嚴管與美國的放任之間，已有其他國家表達出興趣。「我們很高興，台灣在這方面也算是一個走得比較先進成功的例子。」
總而言之，AI帶來的科技創新、生產效率提升，要與AI對全世界的重大衝擊擺在一起看，機會與挑戰並存。
