所以 AI 只要是在輔助性的這個情況下，就是由我們所掌舵，由我們來決定怎麼應用、怎麼引導。用輔具這種想法設計出來的 AI，它就不是什麼神秘的黑箱，也不是什麼要消滅人類的魔鬼終結者，更不是說我要跟 AI 競爭。而是說，它去促進人跟人之間的協同合作。因為畢竟只有大量的、不同背景的人能夠協同合作，這個才是真正的所謂「超級智慧」。
您剛剛說的這種雙重檢查，很符合「人在迴路裡」（human in the loop）的觀點。
使用 AI 時，主要要注意的是，必須明確地區分：你是要它做一些創意的發想，還是要它做翻譯或綜整這種事實性質的工作。當你下的指令讓它不確定是哪一邊時，就可能出問題。你期待它的輸出都必須有所根據，但它在「幻想」（hallucination）；或者你期待它很有創意，但它以為它只能按照你給的文件來綜整。
所以，創造性的工作跟收斂性的工作，這兩個是完全不同的用法。我們現在也看到，大家強調的不再是一個超級大 AI 能滿足各種用法，而是在創作工具和綜整工具裡面，去特別訓練不同的小型 AI 來做專門的事。像在翻譯時，專門用於翻譯的工具，就比可能一天到晚幻想的生成式工具來得好用。
從很多角度來看，從有電腦開始就是如此。以前像「computer」（計算者）或「printer」（印刷者）這些字，其實都是在描述「人」的職業。但我們現在用這些字的時候，都是在講機器了。當然，現在還是有人在做算盤或活字排版的工作，但這些比較像是一種藝術、工藝，或者是為了創作的表現，已經很少人只是為了賺錢去做這些事。
反過來說，因為現在進行運算、印刷、排版等等太容易了，所以大家的時間可以花在不是這些瑣碎的任務上，而是把自己的想法跟其他想法充分地結合起來。現在任何人都可以很容易地去製作一部電影了。
所以與其想說 AI 會把大家的工作取代，不如想說，它會把某些瑣碎的任務取代。這樣你的注意力可以更加放在自己的好奇心，或者更加跟其他人彼此互動、彼此關懷，以及怎麼樣去達到對於整個社會都好的狀態。
我們在 2019 年修改了臺灣的教育課程綱要，淡化了機械式、重複性的學習，轉而培養小孩「自發、互動、共好」這些從內而生的素養。這樣的好處是，無論機器再怎麼發展，它都只是我們達成「自發、互動、共好」的輔具而已。這些想法，不只在基本教育很重要，在終生教育也是非常重要的。
當然。就像我們如果沒有公園這樣的地方，讓陌生人、小孩子、同伴動物還有植物都可以來共創，而是大家都只關在自己住的地方，那樣社會連結就會很弱。我記得東京都小池知事也說過，政府的工作就是當一個「空間營造者」（Space Holder），我想這個想法非常好。
在教育方面，臺灣近年推動「大學社會責任」（USR），就像企業有 CSR 一樣。大學讓學生們不只是在教室裡學習、考試、寫論文，而是透過「使命導向學習」（Purpose-Based Learning, PBL），讓他們的論文就是去解決真實的社會或環境問題，對應到聯合國的永續發展目標（SDGs）。
很多學生因此進行了所謂的「社會創業」，對公益有幫助的創業。這會讓在地的人覺得，我們培養年輕一代去念大學，他們不是只為了自己好，也是為了整個社區好。現在在高中甚至國中，都已經有類似的學程出現了。隨著時間過去，我們在教育體系裡所培養的，就不再是個體之間的競爭，而是在共同的使命之下，共同創作的能力。這我相信跟日本所謂的「地方創生」是相當類似的。
像這種大學作為社會設計的平台，去打破學門、甚至是大學內外限制的想法，上次我來東京時，東京大學的校長也跟我說，他們明年（2026）就會成立設計學院，用這樣一套新的想法來辦學。我小時候看漫畫，都以為東京大學是培養考試機器的，但現在也開始進行 PBL 設計了。
是的，我感覺到非常大的可能性。分裂，或者說不同意見之間所產生的衝突，在我看來它就是燃料。
當然我也理解，有些人看到地面上起火了，想的是怎麼趕快撲滅火，可能不是想說：「底下有石油，我們可以發明內燃機，把它當能量使用。」但是，把衝突當作創造的燃料來使用，正是我們能夠克服現在這個越來越激化社會的方式。如果只是一味地去說不可以有衝突、不可以有分裂，那就會變成我剛剛講的，離新的想法越來越遠，而不是主動去接近它。
2016 年蔡英文總統剛當選時，她在就職演說裡說：「以前，民主是兩個價值觀的對決；從現在開始，民主必須是不同價值觀之間的對話。」就是從「對決」到「對話」。這套「民主的內燃機」的想法，也是我在這本書裡面嘗試去分享的。
我想從全世界的角度來看，能夠快速數位轉型的國家，都有一個特色：它讓本來沒有辦法進入主流勞動力的人，能夠來設計工作的流程。
也就是說，數位是讓邊緣變核心的關鍵。例如，我一開始創業時才 14 歲，因為還不到《勞基法》的最低年齡，後來 15 歲才正式有一個頭銜。往往是數位原生代，才很清楚地知道這個時代會往什麼方向去進行。如果你不讓他們及早參加勞動，其實他們就沒辦法引領社會的方向。
又或者，實際進行關懷工作或照顧工作的人，他參與工作時就需要很多遠距或 AI 的協助。你如果要求他一定要到辦公室打卡、蓋印章，那他當然也沒辦法有意義地去參加議程的設定。對於照顧工作者、擔任親職者來講，DX 就不是錦上添花，而是必要的事情。
另外在超高齡社會裡，像我父母都七十幾歲了，但他們滿腦子想法，只是有時需要一些輔具。我父親現在每天對著 GPT 聊天，聊完之後 GPT 幫他變成年輕人看得懂的短文。這個「跨世代翻譯」對長者也非常重要。
所以，對於年輕人、年長者，以及在中間進行照顧或親職工作者，這些人才是數位變革的核心。怎麼樣讓他們從勞動力的邊緣納入核心，就是數位轉型的關鍵。
我非常支持這個想法。如同我剛才提到的，要讓年輕人，或者之前被排除在勞動力之外的人來設定議程，而非洲的人口普遍來講，就是年輕而且有創意。
在數位的世界裡，已經沒有地緣的遠近，只有價值的遠近。只要這些非洲朋友能夠認同我們在東亞這邊注重社會連結、彼此關懷等等的價值，那他就可以透過數位的創造，來為雙方創造價值。
我覺得日本能夠協助的，就是在國際場合裡面，去促進這種「合作式 AI」（cooperative AI）的想像，並且把它編成國際的標準。這樣無論是非洲也好、拉丁美洲也好，任何地方本來覺得很邊緣的這些文化，都會覺得說：「原來 AI 有一個正面的發展方向。」，而不是只有像矽谷（權力集中在商人手上）或某些威權體制（權力集中在統治者手上）跟我們講的那樣。
臺灣也是製造業非常強，而且是以中小企業為主，老師傅的經驗不一定能夠傳到下一輩手上，因為老師傅技能再強，並不表示他是一個很好的老師。
現在的解法常常是隔著一層 AI。也就是說，老師傅來解決問題的過程，他的學徒不是人類，而是 AI。年輕人的角色，反而是怎麼樣設計出能夠跟老師傅請教的「AI 學徒」。這些人在臺灣，我們叫做「T 大使」（Tech Ambassadors）。
這些年輕人可能大學剛畢業，他的目的不是去學習老師傅的技藝傳承，而是設計一套 AI 系統，讓這個傳承能夠保存在 AI 系統裡面。這個對年輕人是非常有挑戰性、也非常有創意的。他們好像是數位世界來的大使，而不是從學徒一樣從頭做起。他們擔任的是我們的「逆向導師」（reverse mentors），而不是一般意義上的學徒。我們越快能夠理解到這個現實，就越容易留住年輕人。
當然，首先是要睡得夠。我昨晚睡了八個小時。因為如果人沒有睡夠，短期記憶沒有辦法完整地寫到長期記憶，那大腦就不能真正學習新的情況。你面對新情形的時候，還是用昨天的方式來對應，當然就沒有辦法對應得好，於是就更加焦慮，焦慮就又睡不好，這是一個負面的循環。
這個稱作「睡眠債」，我絕對不讓睡眠債欠超過 24 小時。
另外，書裡可能沒有寫的是，我也會看社群網站，但我的手機完全都是灰色的。這樣一來，真實世界就比較有色彩、比較有吸引力。字我都還是看得到，但就不會讓我上癮。這樣睡眠品質又更好了。在手機上這叫「色彩濾鏡」（Color Filter），在桌機瀏覽器上叫「Social Focus」。我不會讓那種不斷觸發人憤怒的「末日滑動」（Doom Scrolling）訊息佔據我的情感。
當然是如此。從我的角度來看，人類互相之間克服彼此的差異、彼此合作的這個能力，就是人類有別於所有其他動物的地方。但很久以來，我們的合作能力受到技術的限制，例如超過 150 人就很難維持直接關懷的感受。
這本書《多元宇宙》主要在探討的，就是怎麼樣透過合作式的 AI，來增強我們更大規模、更深度的協調跟合作能力。這件事情，我覺得是我們這個時代最主要要克服的一件事。一起克服了這個共通的問題之後，我覺得人類的未來，不但能夠邁向共生，甚至人跟動物、人跟植物、人跟 AI 之間，都可以成為共生的關係。
我認為這只是個過渡期，不妨把這段時間的赤字當作一種投資。
我記得我小時候，個人電腦（PC）剛普及。在那之前，所有人都必須用超級大的主機（mainframe），權力都非常集中。但是對超級電腦的投資，也促成了個人電腦的普及。而 PC 一旦普及化了，一般人都不會想回去用超級電腦。
在 AI 的世界裡面，我們也看到完全相同的情況正在發生。確實，一開始的 AI 模型需要非常大的計算能力才能訓練。但是當你要「調整」以及「運用」這些模型時，只需要非常小的晶片就可以做到，可能從熊本製造出來之後，直接就裝到機器人上面來使用了。像日本的 Sakana AI 這些公司都是在賭這個方向。
從我小時候有 PC，到 PC 大幅度的普及，可能只花了三、四年時間。所以接下來三、四年，就是 AI 從集中式的大型雲端中心（也就是數位赤字的核心），轉移到小型的、在終端裝置上，甚至是在日本本地製造的晶片就可以運行的模型。所以這方面我是很樂觀的。
首先，這本書是拋棄掉版權的，任何人都可以拿裡面一小部分，甚至丟到語言模型裡面，重新混搭出一個很適合年輕人或經營管理者的版本。我很希望大家把這本書不只看作一本靜態的書（a book），而是一本食譜（a cookbook），能夠自己料理出美味的新做法，裡面的任何一部分都當作材料就好。
在這本書之外，我想說的是，日本的特色對我來講，除了「讀空氣」的能力之外，就是在任何情況下都維持住社會的常規（「和」）。
對我來說，當你讀到空氣裡面有衝突的因子的時候，只要你有睡飽，你就可以迎向那個衝突，然後把它變成創造的能量。反之，如果睡眠不足，常常看到衝突就想要保持距離。我看到有研究顯示，日本年輕人的睡眠時數好像是 OECD 國家裡面最少的。
所以，盡可能增加自己的睡眠品質，然後看到衝突的時候去想：「我可以把它當作燃料、當作養分、當作素材。」我想這個才是從「管理」變成用「價值來領導」的核心。
最後我想強調：數位赤字可以看成是投資，過個三、四年就會回收了。但是睡眠債，如果欠個三、四年，這個只會是高利貸，會越滾越多，那是不太可能回收的。所以，寧可在數位上面欠點債，也不要在睡眠上面欠債。
有的。我開票隔天人正好在日本，參加日經論壇（Nikkei Forum）。當時日經亞洲（Nikkei Asia）在 7 月 22 日對我做了一次訪問，很有意思，他們開頭的問題就跟您的一樣。我一早醒來，紙本報紙上頭條就是選舉的新聞，所以我當天早上的演講就談了這件事，下午他們便進行了訪談，所以可以說是躬逢其盛，我也學到很多。
因為關注開票結果，我還為此改了我的簡報，一直等到最後一刻才交。我的簡報最後多了一張投影片，內容是關於安野貴博（Takahiro Anno）的勝利，這件事本身就是一個訊息。日經的編輯還問我，投影片上的日文「多元性を掲げた安野氏の勝利は：分断する日本への橋渡しとなるか？」是找誰翻譯的，說翻得很標準。我回答：「是找 AI 翻譯的。」
這個現象在臺灣就沒有，這點很有趣。
我認為臺灣並非歷史上從未有過，但在我的記憶中，自從 2016 年蔡英文總統當選後，情況有了轉變。她當時說，過去的民主可能是兩種價值的對決，但從 2016 年開始，民主應該要成為各種不同價值之間的對話。
在社群媒體上，對決的聲音比對話的聲音大了幾百倍。兩個不同陣營的人如果坐下來好好聊天，被轉發的次數，遠遠比不上他們情緒激動地互相叫罵。後者的轉發量可能是前者的幾十倍甚至幾百倍。
但在臺灣現在的做法，是我們不會讓這種激化言論的平台成為設定議程（agenda setting）的地方。我們有另外一些平台，這些平台獎勵的是在中間「搭橋」（bridging）的人。所有國民，包括未滿 18 歲的，都可以到這些平台發言。例如「公共政策網路參與平台」（Join），它最大的特色就是沒有「轉發」按鈕。已有研究顯示，只要有轉發按鈕，言論光譜就會往兩極化發展；沒有轉發按鈕，才可能凝聚共識。
「轉發」這個功能本身在設計上就獎勵了社會學上所說的「鏈結型社會資本」（bonding social capital），也就是強化同溫層內部的連結。我轉發是為了給自己圈子裡的人看，以證明「我是你們的一份子」。這個功能並不會去獎勵那些在兩個不同群體之間找出共同點的「搭橋（bridging）」行為。
轉發功能讓每個人都成了「廣播者」（broadcaster）。在過去，你必須擁有報社的發行量或電台的執照才能成為廣播者，他們都受過「守門人」（gatekeeper）的訓練。我父母都是新聞工作者，他們受到的訓練就是，在廣播前，你必須先找出對立雙方都能認同的論點，並做到平衡報導（bridging and balancing），這是新聞寫作最基本的原則。
然而，在社群媒體上，按轉發的人沒有受過這種訓練。他們不會去想如何搭橋或平衡，只會尋求同溫層的認同，看到自己高興的訊息就轉發。這與傳統新聞工作者的訓練恰恰相反，自然會導致極端化。
社群媒體的設計，利用了「炎上流量」（engage through rage）的人性弱點，給予最能勾起情緒的內容最高的獎勵。最近一篇名為〈我們能修復社群媒體嗎？〉（Can we fix social media?）的研究，研究者透過 AI 模擬大量使用者，發現只要有轉發功能，群體就會逐漸分裂成極端派系。他們嘗試了各種方法，最後發現，唯一有效的解法是改變排序演算法，把最能「搭橋」的內容放到最前面，而不是當前這種把轉發最多、最受歡迎的內容往前放的模式。
