哈囉，歡迎來到寶博朋友說，我是葛如鈞寶博士，是我們今天這一集可能會決定臺灣或世界的未來，為什麼呢？因為我們今天真的非常的難得，請到我非常仰慕，而且也非常重視他的看法的一位超級超級貴賓，我們要來聊 AGI，就是通用人工智慧。
到底通用人工智慧真的要來了嗎？面對 AI 的發展，臺灣又應該怎麼做？要做什麼？那該如何去規劃整體的戰略？是我作為公僕以後到現在都還非常困惑的事。雖然我自己有很多的想法，但是政府有政府的想法、民間有民間的想法、產業有產業的想法、美國有美國的想法、歐洲有歐洲的想法。到底我們要走哪一條路線對臺灣是最有利的呢？
今天我們真的很榮幸邀請到這位大來賓，大家一定不陌生，這一集不只很重要，還要一起來開開腦洞想一想，馬上就來歡迎今天的超級大來賓唐鳳，唐部長。
對，這個剛剛我們才想說，唐部長現在算是稍微脫離了公僕的角色。但是，馬上他就遞給我一份名片。沒錯，他現在算是一個無任所公僕，中華民國無任所大使，從這個部長升級為大使，而且這個英文名稱也很酷，「Cyber Ambassador at Large」，那我是這個「Legislator at Large」，我也是後來才學會這個翻譯。
就是不分，就是照比例或照能力之類的。
所以我想這個還是起底一下啦，這個目前是中華民國的大使，就是大使，但是他沒有什麼特定國家或特定目的。
OK。然後，是出生在臺灣台北市的地球公民、自由軟體程式設計師以及政治人物，曾經擔任行政院政務委員、數位發展部第一任的、算是第一任部長，那國家資通安全研究院的董事長，是世界上第一個公開出櫃的部長及以上的跨性別政治人物。
我們馬上滑入我們今天的議題，AGI 通用人工智慧。我先講一下，那我最近看的一些消息，這個 Sam Altman 在前陣子也沒多久，可能一個月左右，他訂了一個時間點，他說幾千天，few thousand days，幾千天就是有 1,000 天到 9,000 天，算了一下大概就是幾十年內，那他是比較客氣跟保守了。
那有另外一位，一邊打著 Diablo，一邊跟網友回答問題，網友問他說，通用型人工智慧會什麼時候（出現），他一邊在過那個很難的那一關，然後一邊回答說大概 2026。
那我想問一下這個曾經是數發部，自己也是開發者，也曾經跟很多世界級的科技公司合作，現在也在華府還有很多其他的地方，你怎麼看這個說法？
就是做個排序。
或者是太過信任 AI，不小心指派了一個 AI 無任所大使。你現在是 Cyber Ambassador，未來說不定有 Artificial Ambassador。
你不知道你在信任什麼東西。
所以，我感覺你的意思是說，你覺得第一可能還是很難去計算這個時間表，就是說有人說幾千天，幾千天如果說 9,000 天的話，可能是 30 年內，那馬斯克是說兩年內，那這個現在已經 2025 了，所以只剩下一年了。我的感覺是你覺得時間點就像巴菲特講的，時間是很難預測，第二是你可能覺得時間也許不是這麼重要，而是這個世界準備好了沒？
你說人類滅亡？
OK，好。我覺得剛剛我們都還在很理性的談所謂的通用人工智慧，通用人工智慧其實是標註人類歷史的一個里程碑，就是人類是不是製造出了一個比他更優異的思想系統、思考機器，那這個思考機器甚至有可能會創造比他自己更優異的思考機器。
那所以大家一直在討論這個時間點，我自己最近也在看很多書，那又有人開始提這個 Ray Kurzweil 講的這個奇點，他當時講的是 2045，那有人後來計算說不定 2030 是 AGI。我自己在看的書又開始在講 Sam Altman 或者是 DeepMind 的創辦人早期就在看那個 Blade Runner 2049，看那個機器人這個流淚在雨中，然後說我看過什麼什麼天狼星雲的什麼。
其實我們以前在科幻電影的時代我們自己已經在裡面了，所以我想要再走稍微遠一點，就是我們的好朋友蕭上農，他之前在他的臉書分享了一篇 Twitter 上面的一個，有點像是一個思考文，但是他又有一點像科幻小說。
對，然後我有一點被嚇到了，我想要問一下這個，我還是叫你部長，就是說想要問一下部長，你的感覺是什麼？就是說他在裡面講了一個有點匪夷所思的狀況，他說因為現在 o3 的平均智商據說是 157。
對，以算數學。
以算數學來講是 157，可是數學很重要啊！然後，估計很可能 o5 或 o6 已經 on the way，所以大家覺得超過智商 180 或者超過愛因斯坦的 AI 已經快要出現了。
數學能力已經快要出現了。但是因為數學太重要了，所以他在那篇文章裡面想像了一個我其實以前沒想過的，也就是說如果我們可以 deploy 100 個或 1 萬個愛因斯坦，那篇文章有一句話我嚇到他說「數學即將再也不是問題」。
也就是說有可能一群 AI 它可以做到，然後他說符號學的世界，數學就是符號。
符號對人類來講很難，因為我們要做很多空間的轉換，我們要做很多人類過去的思考形式跟符號之間的 bridge，可是對 AI 來講，符號性的思考就是他本身的樣貌。
所以它去解數學的問題，難度對他來講是現象。
然後他就說有可能數學對 AI 來說再也不是問題，所以物理對數學來說，可能再也不是問題，就所有計算性的 computational 除了可能需要量子計算的問題以外，對於 AI 來說都再也不是問題。
然後我就會覺得，因為人類的科技的推進很多是靠數學，靠這些基礎的科學，然後又加上你看我們很多生物學需要做那個折疊蛋白質，現在 AlphaGo 跑去搞 AlphaFold，就是搞折疊蛋白質。然後同一時間這個科幻小說出來的時候… 對不起我有點緊張，所以講了比較多話，就鋪陳一下。
對，就是 AlphaGo 的團隊 DeepMind 現在在搞的是 AlphaProof，就他們有一個人，然後就他也在解數學問題。然後就想像如果數學再也不是問題，我們這世界會變成怎麼樣，我覺得人就可以飛起來啦！我覺得我們就可以去黑洞旁邊啦！
你覺得那篇到底在講的東西，我們現在要去想嗎？我們現在要去期待嗎？要去擔心嗎？我們要怎麼準備嗎？這個就是我的問題。
對啊！已經有說那個程式大賽 AI 已經幹掉 99.9% 的程式設計師了。
對，可是我腦海中想像的是一個小叮噹的世界啊！因為我是非常崇拜數學家的，然後我就會覺得，所以會有一大堆 AI 像一萬個愛因斯坦，每分、每秒 24 小時在替人類社會工作，那我們說不定可以解開重力的問題，我們說不定就長生不老，我們就可以有很多的藥可以來解決我們現在沒有辦法解決的疾病。
我昨天才看到一篇超奇怪的文章說什麼叫「鏡像生物」，就是說你的分子左旋、右旋，然後以前科學家在想像一種跟我們的碳基生物完全相反的一種新的生命形態，科學家以前要研究的時候因為難度太高了、維度太高了，可是用 AI 來解的時候就可以……
對，對，對！你很厲害。
所以他們就說現在很危險，所以現在生物學家因為 AI 太厲害，他們感覺這個 bottleneck 快被突破了，所以現在一群生物學家集合起來簽名。
對，說要踩煞車。應該說我想先問一個問題，因為我數學沒那麼好，你真的覺得數學有可能被完全…… 就是說幾乎大部分被…… 就是數學再也不是難題了，這句話成立嗎？
我覺得你這樣太樂觀了。
對不起，我現在雖然是還是這個立委的公僕的身份，你已經脫離了部長，我們是不需要對立的。反而我在你之前是部長的時候，我反而特別不想跟你對立，所以我現在就可以對立了。
原因是因為我覺得上一次人們覺得人可以靠直覺來獲勝是 2016、17 年在圍棋的棋盤上面，人類一直覺得那是我們智慧的最後一道將軍，因為我們有所謂的直覺，我們有神之一手。因為我看了紀錄片，看了八次以上，就是那個 AlphaGo 的那個紀錄片。
然後很抱歉，AI 也有神之一手啊！
然後我們一直覺得人類的直覺可以比 AI 更厲害，我們輸啦！所以我覺得數學家的直覺，我覺得還是贏不過，所以你剛剛講到陶哲軒的時候……
喔！是說他只剩下直覺？
我還是想要掙扎一下，就是我覺得這個 bridge 的動作也可以是 AI agent，也可以是一個 AI 的陶哲軒。
就是大腦皮質……
推薦一下，我們之後再 sync。
我覺得講到這裡，我必須要還是非常感謝你，我覺得你剛剛提到的這個方向盤、煞車跟油門這比喻非常棒，很容易理解。
好，那我現在問題來了，這個世界有很多人在開這台車。有我們賴清德總統，有我們的立法院，也不只是臺灣，也有美國，美國還有眾議院、有參議院、總統、有白宮。這世界也不是只有美國跟臺灣，我們還有很多其他的國家，有歐盟，有非常多的地方。
所以我想要問一個，我不確定你這個身份能不能廣泛性的回答，但是我就問，你就自己回答。
就是你覺得這台車的油門，就是說掌握油門的人，比如說就我剛剛講的，如果數學可以自己被 AI 發明驗證，我感覺這台車、這個世界的推進力會開始半自動化。
對，那我覺得人類可能會想要多踩一點煞車，因為大家會叫叫叫，會說不可以這樣、不可以那樣。那也有人會覺得好，我不管你煞車油門怎麼搞，反正前進的時候我要控制方向盤。
現在問題來了，誰會踩煞車？誰會踩油門？誰會控制方向盤？現在大家都想做，臺灣也想做，我們說我們是 AI 世界的中心，確實我們的工廠、我們的科技公司這個幫助製造設立了 90% 以上的 AI warehouse。
