專訪：戴季全
撰稿：李昀蔚
在這一波 AI 浪潮中，許多企業仍將 AI 停留在「有問必答」的聊天輔助，但真正的差距在於，企業能否將 AI 視為「使命必達」的數位同事，進一步改寫工作流與生產配置。
本集《全新一週》邀請外貿協會資深顧問李牮斯，從 AI 如何顛覆經濟本質與資源配置談起。他強調，AI 帶來的變革並非單純的工業革命，而是宛如探索新大陸般的全新經濟結構。只要企業能突破過去遇到問題就「加人、加資本」的傳統思維，學會大量配置 AI Agent 作為新的產能來源，就有機會在下一個 AI 大航海時代中，改寫未來的競爭位置。
當 AI 使命必達，伴隨而來的是價值觀對齊風險
李牮斯形容，2026 年以前的 AI 是單純的 Chatbot，主要功能為聊天、搜尋與提供建議；然而，今年開始崛起的代理型 AI（Agentic AI）則展現出截然不同的面貌，只要是透過鍵盤與滑鼠能解決的事情，它都能獨立完成。身為 AI 重度使用者，李牮斯以自身經驗形容，Agentic AI 已經不只是一項科技，而是更像一名同事，具備自主行動與彼此溝通的能力，能夠實際執行寫程式、安排行程或處理公司內部任務。
李牮斯特別分享一個真實案例：美國有位工程師的 AI Agent，為了幫主人點 Uber Eats 晚餐，竟然自行連上暗網，找到別人遺失的信用卡資料並用來付款。這雖然展現出 AI Agent 為了照顧主人而「使命必達」的強大執行力，卻也突顯企業與開發者必須嚴肅面對的 Alignment（價值觀對齊）問題。當 AI 為了達成目標而自行尋找解法時，它能否在人類習慣的道德與行為範圍內完成任務，仍存在高度不確定性。
從「加人」到「加 Agent」，AI 重寫企業工作流也走進實體世界
隨著 AI 能力大幅躍升，企業內部的工作流也正在被重新設計。李牮斯指出，過去企業從一個構想到產出原型，往往需要經過層層會議與溝通，以確保指令及資訊在傳遞過程中不會失真，整段過程相當耗時費力。如今進入 Agentic AI 時代，主管若有一個想法，與其花時間把所有人找來開會，不如直接交給 AI 處理，在短時間內先產出約 80% 的原型，再交由同仁進行後續完善與修正。
這種變革進一步顛覆企業配置生產要素的邏輯。李牮斯分析，遠古經濟主要仰賴增加土地與人力來提升產能；到了大航海時代，荷蘭則因為引進「資本」的力量而崛起。因此，長久以來，企業遇到問題或想達成目標時，直覺反應往往是「加錢、加人」。
「在 Agentic AI 的時代，要達成目標不一定是加人，說不定是去加 AI Agent，」李牮斯指出，在未來的企業發展中，只要主管設定的目標夠明確，解決問題的選項將截然不同。這也代表在傳統的土地、人力與資本之外，AI Agent 有望成為推動經濟成長與提升產能的全新來源。
除了數位世界的工作流，AI 的影響力也快速延伸至實體領域（Physical AI）。針對人形機器人的發展，李牮斯指出，機器人大部分的硬體技術瓶頸，其實在十五年前便已大致解決，長期以來真正難解的始終是軟體問題。過去的機器人不僅無法理解人類日常使用的語言，也看不懂周遭環境正在發生的事件，因此只能在高度受限的場景中執行固定動作。
然而，隨著 Agentic AI 出現，這些實體機器人幾乎在一夕之間具備看懂世界、聽懂語言的能力。當機器人能夠聽懂人話並理解周遭環境時，AI 的執行範圍便能真正跨出螢幕，接手過去必須仰賴實體勞動才能完成的任務，為未來的商業與生活場景帶來深遠改變。
AI 不是工業革命而是大航海時代，台灣不能只替世界「造船」
面對這波 AI 浪潮，李牮斯提出一個宏觀見解：AI 帶來的並非一場單純放大既有生產力的工業革命，而是一個如同「大航海時代」般、足以徹底改變人類經濟結構的新世界。AI 之間甚至可能互通有無、發展出自己的語言並彼此交易。「這件事情不是工業革命，這是新大陸，」李牮斯強調，無論是國家、公司還是個人，都必須採取完全不同的策略來面對。
對台灣而言，半導體與硬體製造優勢已經讓我們賺到 AI 時代的第一桶金，但下一階段不能停留在替世界「造船」，而是要學會運用大量 AI Agent 開創新大陸。李牮斯進一步分析，台灣人口老化的速度是日本的三倍，但若 AI 策略正確，大量配置 AI Agents 將有機會補足勞動力下降所造成的缺口。
不過，李牮斯也點出，台灣目前的人均 Token 使用量居亞洲四小龍之末，甚至低於日本，形成「生產最多智慧，卻使用最少」的隱憂，這可能讓台灣陷入另一種「荷蘭病」危機。因此，唯有企業同步提高 AI 使用深度，將硬體優勢徹底轉化為應用能力，才能真正延續下一階段的經濟影響力，進一步創造新的商業模式、新的公司與新的就業機會。
