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AI 時代,你的大腦該怎麼升級?台大教授的 3 個關鍵洞察

黃敬峰
2026年02月01日
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約 6 分鐘閱讀
AI 時代,你的大腦該怎麼升級?台大教授的 3 個關鍵洞察

一句話總結:AI 不朽、高速、能同步學習——但人腦有它學不來的獨特優勢,關鍵是知道怎麼分工。


前言

AI 大模型為了維持算力,大公司搶著蓋核電廠、天然氣發電廠。

但你知道嗎?人腦運作只需要 20 瓦——大概就是吃個漢堡的能量。

在這個講求極致精準的 AI 時代,我們大腦這種「模糊但省電」的生物特性,到底是優勢還是 bug?

台大心理系謝伯讓教授在「嗨思想實驗室」節目中,分享了他對 AI 與人腦的深度觀察。這些洞察,對於我們思考「AI 時代該學什麼」非常有啟發。


關鍵重點

  • 🧠 大腦省電不是缺陷:模糊運算是演化優勢,讓我們能在資訊不完整時快速行動

  • 🤖 AI 有三個人腦學不來的特性:不朽、高速傳輸、同步學習

  • 🎯 正確策略是分工:人腦擅長在模糊中做有意義的判斷,這是 AI 做不到的

  • 📚 AI 時代該學什麼:不是死背知識,而是結構化思考和判斷能力


大腦的「模糊運算」不是 Bug

為什麼大腦要省電又模糊?

謝伯讓教授解釋,這不是缺陷,有兩個原因:

第一,世界本來就是模糊的

我們接收的資訊本來就不完整。以視覺為例:外在世界是三維的,但落在視網膜上是二維的,大腦要在有限資訊下重建三維結構。

而且資訊還充滿雜訊——光線有時強有時弱,人臉有時正面有時側面。在這種情況下,大腦不可能等到所有資訊都完整才行動。

「我們不可能等到全部資訊都完整進來以後才去行動,因為你這樣搞大概一下就死了。」

第二,省能量是演化優勢

再聰明的系統,只要耗能過高就活不久。你再厲害,需要的食物太多、吃不飽,最後就會把宿主搞死。

投影片比較了 AI 對巨大能源(核電廠)的需求與人腦僅需一個漢堡(約 20 瓦)的極致效率。

AI 教父 Geoffrey Hinton 的觀察:AI 有三個人腦學不來的特性

謝伯讓教授引用 AI 大佬 Geoffrey Hinton 的分析,指出 AI 在本質上有幾個人腦永遠學不來的優勢:

特性一:不朽性

人腦的知識是「生物綁定」的——跟你的大腦綁在一起,大腦一死亡,智識就消失了。

但 AI 的知識可以跟硬體脫鉤。硬碟壞掉沒關係,整套軟體搬到另一個伺服器就好。靈魂可以轉移。

特性二:高速傳輸

人腦之間的訊息傳遞要透過講話、文字,資訊量很低。

AI 透過數位傳輸,速度是人腦的千萬倍。

特性三:同步學習

AI 可以開分身——一個分身學法律、一個學醫學、一個學程式,最後全部整合在一起。

人腦做不到這種「平行學習」。

Geoffrey Hinton 警告,人類在不朽性、高速傳輸和同步學習這三方面無法與 AI 競爭。

正確策略:分工,不是模仿

我們不該學 AI 的學習方法

謝伯讓教授的結論很明確:

「從這個角度來看,我們其實永遠學不來 AI 的學習方法。所以也沒有必要去學。」

如果你還在用「死背硬記」的方式學習,就像在 AI 時代還要求小朋友「鍛鍊雙腿以後跑步送貨」一樣——完全搞錯方向。

人腦的獨特優勢

那人腦擅長什麼?

  1. 在模糊情況下做出有意義的判斷:每個人的意義感和價值觀不同,這種判斷是獨一無二的

  2. 獨特的經驗視角:因為知識跟大腦綁定,每個人的經驗是獨一無二的

  3. 行動勇氣:如果 AI 不是 Agent 型的,它沒有任何行動力。人類有。

結論:應該分工,而不是競爭。

投影片主張應將大腦視為處理器(判斷與連結),而非硬碟(儲存知識),強調人類與 AI 應分工而非模仿。

AI 時代該學什麼?

死背的知識會被淘汰

謝伯讓教授觀察,現在學校還是很多「應備的知識」——死記硬背的內容。

但這些東西,未來隨手一查就有了。

該訓練的是「結構化思考」

教授在課堂上的訓練方法:

第一步:看到現象,列出多種可能解釋

例如:今天走在台北市路上,看到路邊躺了一個人。有幾種可能?

  • 暈倒了

  • 睡著了

  • 流浪漢

  • 喝醉了

  • 在拍戲

  • ...

越天馬行空、越多越好。這就是科學方法的第一步:提出假說。

第二步:設計方法檢驗哪個假說是對的

這才是真正的科學方法——但很多人到博班才開始學。

這樣學習更難嗎?

教授認為不會。反而更具體、更能讓人參與。

重點是:訓練觀察力、思維力、判斷能力——這些是 AI 時代真正需要的。

投影片定義了 AI 時代的「結構化思考」,強調處理(Processing)而非舊時代的知識儲存(Storage)。

意識上傳 vs 肉身存在:你會怎麼選?

節目最後討論了一個科幻問題:如果技術成熟,你會選擇把意識上傳雲端變成永生的 AI,還是留在會生病、會死亡的肉體裡?

謝伯讓教授的回答很有意思:

「這個問題有個盲點——我們其實只能選擇現在的自己。就算你上傳,上傳之後的那個你跟你無關。你的主觀經驗還是留在這裡。」

他提出另一個思路:漸進式神經元替代

一個一個把神經元換成晶片,每換一個你還是你(就像乒修斯之船)。換完之後,你就進入接近不朽的狀態,但主觀經驗是連續的。

這種做法比「上傳複製」更實際,因為你不會創造出一個跟你完全沒關係的人。


阿峰觀點

這集節目讓我重新思考一個問題:AI 時代,我們到底該把時間花在學什麼?

答案很清楚:

  • ❌ 不是死背 AI 隨時能查到的知識

  • ❌ 不是模仿 AI 的學習方式(我們永遠學不來)

  • ✅ 是訓練判斷力、結構化思考、在模糊中做決策的能力

我常說:「你是機長,AI 是機組人員。」

機長不需要會開所有儀器,但要知道該飛去哪裡、遇到亂流怎麼判斷。

這就是人腦在 AI 時代的定位。

投影片將人定義為負責決策和判斷的機長,將 AI 定義為負責數據處理和例行操作的機組人員,強調分工。

建議行動

  1. 下次遇到問題,先列出 5 種可能的解釋,再決定怎麼處理(10 分鐘練習)

  2. 審視自己正在學的東西:是「可被 AI 取代的知識」還是「判斷力」?(15 分鐘反思)

  3. 嘗試用 AI 處理資料蒐集,自己專注在「下判斷」這件事(實際工作中練習)

  4. 讀一本腦科學入門書,了解自己大腦的運作方式(推薦謝伯讓教授的《升級吧大腦》)


結語

AI 不朽、高速、能同步學習——這些我們永遠學不來。

但人腦有獨特優勢:在模糊中做有意義的判斷、獨一無二的經驗視角、行動的勇氣。

AI 時代的正確策略不是競爭,是分工。

把 AI 擅長的交給 AI,把人腦擅長的留給自己。

這才是真正的「升級大腦」。


📌 素材來源嗨思想實驗室 - 台大心理系謝伯讓教授專訪

阿峰老師
作者

黃敬峰

AI峰哥 / 阿峰老師

台灣企業AI職場實戰專家,擁有豐富的企業內訓與顧問經驗。專注於協助企業導入AI工具, 建立可複用的AI工作流,提升團隊工作效率與競爭力。已輔導超過百家企業進行AI數位轉型, 學員遍及各行各業。

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