美國AI專家Kyla 提「紅黃綠」區域使用標準

[NOWnews今日新聞] 《NOWNEWS今日新聞》今（9）日舉辦《NOWNEWS跨世代2025AI青年力國際論壇》，邀請美國青年資安領袖Kyla Guru作為論壇國際講者，分享「AI 革命時代：任何你能提示的，都能被打造」專題演講。她提倡，使用AI時可透過「綠、黃、紅」區域辨識，問問自己哪些議題適合使用AI，避免被AI駕馭。

Kyla在會議中先以3次科技革命為開場，分別是18世紀的工業革命、90年代的科技革命，以及現在正在發生的AI革命。

她提及，工業革命讓人不用手動生產，改由機械生產；數位革命則是透過電腦、手機等實體，達到快速查詢到網路資訊。現在正發生的AI革命則是可以直接大語言模型找到答案，但這個AI並非實體可以觸碰、看到，甚至連相關領域專家都很難說明運作過程，這個「隱形知識」對於人類社會改變更加龐大；更重要的是，已不能用「年、月」來適應變革，而進化到「天、秒」來調整。

Kyla：台灣是全世界AI能夠發生的那顆心臟

Kyla認為，台灣是全世界最適合看到AI轉型的地方，因為台灣生產全世界9成的晶片，而台積電更是掌握全世界67%的AI數據設施，這讓台灣相當適合推動全世界的AI發展，「台灣是全世界AI能夠發生的那顆心臟。」

她也提到，台灣預估在2030年的AI科技計畫產值，預估可達到新台幣20兆元，而台灣可有這關鍵地位，歸功於過去半導體三階段發展，包括1980年台積電投入晶片生產、2020年全球注意到台灣因晶片生產的重要性，以及現在正在發生的AI革新。

現在台灣政府未來想要培養20萬位AI專業人才、100億元的AI投資，目標在2026年產出1兆元的人工智慧產出，「你們知道誰要負責創造這些產出？就是你們！」

她認為，台灣目前AI製造端已經領先全球，但是在應用端還尚在起步，若作為東、西方文化橋樑的台灣有新科技，那麼將會是東、西方都會產生一定影響。

Kyla接下表示，現階段ChatGPT等AI模型的重度使用者是18歲至24歲，他們用來記筆記、提問題，以及發想議題。

而老師們會擔心學生使用AI，就如1960年計算機被發明時，老師擔心學生不好好學數學；但當時的計算機讓學生更注重更高層次、艱澀的問題，而AI也扮演也同樣的角色，讓學生花費更多心力在真正的結構性問題。

使用AI不受制於AI Kyla提「綠、黃、紅」準則

對於AI使用上的準則，她提出「綠、黃、紅」區域的觀點。她表示，「綠色」是用在解釋概念、當作學習夥伴，可問自己「使用AI是否有助於自己更了解自己及周遭環境」。

「黃色」則包括撰寫段落、發想假設論點，可以問「使用AI喪失哪些能力？」。

最後，「紅色」區域則是直接交由AI寫文章、未經查證就使用所生產答案，可捫心自問「使用AI如何讓自己不舒服？」

針對AI使用方面，Kyla總結，AI沒有代替你學習或是領導企業，但是你可以把他們當作一個「學習夥伴」或「共同創辦人」，讓它來幫忙你提升自己，或是協助理解公司財務、市場調查，建置企業前台網站。

擔心被AI取代？Kyla：應更鑽研類特質

她接下來提到，當AI在各個層面都比人類更快速、熟練時，難道就代表人類會被取代？答案是否定的。

Kyla呼籲，人類應該要更鑽研人類特質，如創造力、批判性思考、情境智力、人類連結及善良等。

同時間，人類在使用AI也不忘要提出，譬如AI是否可用在應聘、機器人是否享有公民權，以及AI模型是否應在經過測試才可以發布等道德層面問題？

她對台下觀眾重新強調，台灣已經是AI供應鏈的佼佼者，而她想像在2035年台灣也會變成全球AI應用的中心，那麼台灣將會成為AI使用道德上成為東、西方的標竿。

最後，她表示，AI可以解決日常生活煩惱，包括怎麼做報告、晚餐吃甚麼，也可以拿來思考大問題「當我們看待台灣這個國家，有哪些社會問題可以透過AI解決」；上午她聆聽許多學生提出許多好點子，認為可以延伸到預估颱風、地震，或是解決交通堵塞、醫療問題。

Kyla說，當AI為全世界帶來變革，20年後當別人問你扮演什麼角色，是抗拒使用、還是只有觀察別人怎麼用，或是自己會回答，我有好好學會用AI、培養相關能力，並且幫助台灣參與成為這個變革的要角，「這會是一個非常值得對外說的故事。」

AI是否萬能？學習模型、性別歧視仍有侷限

進入提問部分，青年代表呂顥天提問，現在是數位使用或是個人學習習慣的轉折點，大家接下來要如何去面對它？Kyla回應，如何學習利用模型相當重要，如要求AI「請它批判我的觀點？請它告訴我說，我沒有思考到的盲點是什麼？」，強調「應讓AI做我的夥伴，而非駕駛掌控你。」

國民立委葛如鈞則詢問，AI問世後是否認為與真人互動更為珍貴。Kyla強調，認為絕對可以利用AI來增進與朋友之間的互動，認為若大家可以正確使用AI，它真的可以讓我們成為更好的人。

當討論到AI是否存在性別歧視？Kyla說，訓練AI模型時的資料出現偏差，如2、3年前的AI模型，要求生成一位醫生或護理師的圖片或撰寫相關小說，AI 經常會呈現出強烈的性別刻板印象，例如醫生就一定是男生、護理師則一定是女生，當人類發現這些問題時，就有責任去追溯AI的訓練資料，找出問題的源頭。

Kyla Guru小檔案

Kyla Guru今年22歲，是國際矚目的青年資安與科技教育倡議者。在14歲時創立非營利組織Bits N’Bytes Cybersecurity Education（BNBCE），致力於推動弱勢族群與青少年族群的資安教育；同時也是著重女性科技領域參與的GirlCon Conference共同創辦人。

曾於Apple Security Operations、美國網路安全與基礎設施安全局（CISA） 等單位任職，經歷橫跨科技產業與政府部門，並受邀至全球各地進行資安與科技倫理演講，包括RSA Conference、TEDx 舞台等，是新世代中最具代表性的Gen Z科技領袖之一。

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