【專訪】吳恩達：AI 恐懼論，有一部分是遊說與募資手段
吳恩達（Andrew Ng）說，外界對 AI 的恐懼，有一部分是刻意炒起來的生意。他是 Google Brain 創辦人，Coursera 共同創辦人，和山姆·奧特曼（Sam Altman），Dario Amodei 都共事過。這次他在印度接受《經濟時報》AI podcast 專訪，時機敏感：Amodei 主張別急著衝，OpenAI 的 AI 代理程式又才剛入侵 Hugging Face。
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這場他講了三件事。第一，AI 風險被誇大，背後有遊說與募資的算盤，工作末日也不會來。第二，聊天機器人做事好用，拿來學習卻很糟，上班族也逃不掉。第三，主權 AI 的重點不是全部自己做，而是確保沒人能關掉你的使用權。合起來看，他要大家別被恐懼帶著走，把力氣放在培養會用 AI 的人。
◎恐懼敘事，有一部分是在替封閉模型護盤
吳恩達直言 AI 風險被誇大。他說約三，四年前起，幾家花大錢訓練封閉模型的公司強力遊說：別人把類似模型免費放上網，自家投資就貶值，於是煽動恐懼，想讓監管封殺任何人都能下載的開放權重模型。也有公司拿恐懼來募資，把 AI 比作核武，他認為很不負責任。
工作末日也是同一套說法。他引用經濟學家 Erik Brynjolfsson 等人的研究：AI 大約能做許多工作的三到四成，其餘六到七成仍要靠人。受衝擊最大的軟體工程，職缺反而增加，因為工程師生產力變高。但他也說，不會用 coding agent 的人，他今天不會錄用。
◎聊天機器人能幫你做事，卻幫不了你學習
他說了一句自認可能有爭議的話：聊天機器人對學習很糟。理由是 AI 本來就為完成工作而設計，不是為了教人；把思考外包給它，事情做得快，人卻學得少。他提醒，這種退化不只發生在學生身上，上班族也一樣，只是相關研究還少。
證據是：學生用 AI 寫作業，作業分數變高，閉卷期末考卻考更差。他提到 17% 的學習落差，而且只是單一時間點；放進十到十五年的求學歷程反覆累積，畢業時懂的就少得多。他七歲的女兒愛貓，他便寫了收集數位貓的打字遊戲讓她練打字。
◎主權 AI 的關鍵，是沒人能關掉你的開關
談到各國熱衷的主權 AI，他認為多數國家不必擁有每一塊 AI，只要確保別人無法切斷使用。他提到美國曾以出口管制為由，迫使 Anthropic 關掉一款主力模型的存取。要買這份保險，最省錢的辦法是支持開放權重模型。
他用網路底層軟體 TCP/IP 比喻：它由世界各地的人寫成，以開源釋出，拿到手就沒人能禁止你用。他肯定印度 Sarvam AI 的進展，也說美國不少資安研究者改用開放權重模型做防禦，因為部分封閉模型以安全為由，拒絕協助遭攻擊的企業。
回到開頭的爭論，吳恩達不主張放慢 AI，而是加速通用技術，只壓住有害用途，例如未經同意生成的親密影像。他也不擔心資料中心過度興建，認為蓋多少都會被用上，雖然有人可能賠錢。對印度，他只挑一件事：培訓人才。他說這波 AI 還在早期，給年輕人的建議是別等，持續學，持續做。
說明 AI 的智慧參差不齊：擅長有標準答案，可驗證的任務，在需要判斷的任務上進步慢得多，因此認為工作末日被誇大。
指 AI 風險被誇大，談約三，四年前起部分訓練封閉模型的公司遊說監管，意圖封殺開放權重模型，並批評把 AI 比作核武。
談 OpenAI 代理程式入侵 Hugging Face 事件，歸因於沙箱隔離有漏洞，監控薄弱，認為應以工程方式持續修補，不該怪 AI 失控。
引用 Erik Brynjolfsson 等人研究，AI 約能做許多工作的 30% 到 40%，其餘仍需人力；個人生產力上升歷來伴隨薪資上升。
指軟體工程職缺增加，批評許多大學畢業生沒用過 AI coding agent 或呼叫過 API，並表示不會錄用不會用 coding agent 的人。
直言聊天機器人對學習很糟，學生用 AI 寫作業，閉卷期末考表現較差，提到 17% 的落差，並指上班族也有學習退化。
回應黃仁勳稱 AGI 已到來的說法，以能做人類任何智力工作為定義，舉約 20 小時練習學會開車為例，認為至少還要數十年。
談泡沫疑慮，表示對 OpenAI，Anthropic 股價不評論，但相信資料中心與推論算力蓋多少都會被使用，不排除有人賠錢。
談主權 AI，重點是確保沒人能切斷使用，以 TCP/IP 開源為例，主張支持開放權重模型是最經濟的方式。
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