以人為本的AI（Human-Centric AI）之曙光：透過協作重新定義智慧

關於人工智慧的討論長期以來都被「通用人工智慧（Artificial General Intelligence，AGI）」的追求所主導——試圖打造能在所有領域複製甚至超越人類認知的機器。然而，業界在昨日由 Forbes 撰稿人 Chuck Brooks 發表的一篇重要報告中，突顯出敘事上的重大轉變。產業正見證一個更務實且能立即產生影響的新範式的出現：以人為本的 AI。

這種新方法優先強化人類能力而非取代，暗示未來的科技不在於自主的有情感機器，而在於設計來提升人類決策至「超人類」等級的系統。在 Creati.ai，我們將此視為產業成熟的關鍵轉折——從理論上的主導走向實務且具倫理性的賦能。

解碼人工通用決策（Artificial General Decision Making，AGD）

這一新範式的核心概念是 人工通用決策（AGD）。由 Klover.ai 等創新者率先提出，並在近期產業分析中詳述，AGD 代表了與 AGI 目標的根本分歧。當 AGI 試圖建構一個能「做所有人類能做的事」的機器時，AGD 則專注於建立能幫助人類「做出比單獨一人更佳決策」的系統。

AGD 系統被設計為由專門代理人所組成、網絡化協作的集群。這些代理人並不嘗試模擬人類意識；相反地，它們嚴謹地處理龐大資料集、模擬複雜情境，並提出尊重人類情境與優先事項的可行見解。衡量 AGD 成功的標準不是一台自主的機器，而是一位保有自主性的被賦能人類使用者，他們在運作時擁有指數級更高的效率與前瞻性。

協作的架構

AGD 的技術基礎依賴於協同解決特定問題的 多代理系統（multi-agent systems）。與嘗試成為「萬能」的單一大型模型不同，AGD 框架部署不同的代理人來處理資料分析、策略預測與風險評估等任務。這些代理人共同運作，以提供完整的決策支援結構。

例如，在企業環境中，一個 AGD 系統可能有一個代理人分析即時市場波動，另一個評估供應鏈脆弱性，第三個則預測法規變動。這些資料的綜合並非來自機器的最終命令，而是呈現在人類主管面前的一幅細緻選項圖景。此結構確保了「人類在迴路中」不僅僅是安全防護裝置，而是最終結果的建築師。

AGD vs. AGI：比較展望

要充分掌握這一轉變的重要性，須將既有對 AGI 的追求與新興的 AGD 實用性做對比。下表概述了這兩種方法在操作與哲學上的明顯差異。

Table: Divergent Paths of AI Development

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此比較突顯了為何 AGD 在企業領袖與倫理學者中逐漸獲得支持。它提供了一條通往「具有美德的超級資本主義」的路徑，在此生產力提升不必以人類被淘汰為代價。

人本設計的倫理必要性

走向 以人為本的 AI 不僅僅是技術性的；它深具倫理意涵。對 AGI 的主要批評之一在於人類能動性的潛在侵蝕——隨著機器變得更聰明，人類可能變得不那麼重要。AGD 直接回應此一問題，將人類定位為智慧系統中不可或缺的「指揮者」。

透過專注於 決策增強（Decision Augmentation），開發者可以避開許多與有感知 AI 相關的存在性風險。目標從「我們如何控制 AI？」轉變為「AI 如何幫助我們掌控這個複雜的世界？」此觀點促成了一種更為循環的智慧經濟，在此人類創造力與機器處理能力相互滋養。

然而，挑戰依然存在。實作 AGD 需要嚴格的資料治理，以防止「垃圾進垃圾出」的現象。由於 AGD 系統旨在影響高風險決策，它們必須避免源於歷史訓練資料的偏誤。透明性變得不可妥協；若系統的推理是個「黑盒」，人類就無法有效地與之協作。

共享能動性的未來

展望 2026 年剩餘時間及以後，AGD 的採用暗示了一個以「共享能動性」為特色的未來。敘事正逐步遠離生物智慧與人工智慧之間的零和競賽。我們正進入一個共生演化的時代。

從醫療保健（AGD 可協助醫師更準確地診斷罕見病症）到金融與物流，各產業的影響深遠。我們並非在打造替代品；我們在為心智打造外骨骼。

在 Creati.ai，我們相信以人為本的 AI 的興起證明了對負責任、透明且以使用者為中心的技術的需求。所謂「超人類」的未來，不在於我們所建造的機器，而在於那些機器讓我們得以成為何者。向人工通用決策的轉變不僅僅是一個趨勢；它是可持續且合作型智慧的藍圖。