英國前首相瑞希·蘇納克在印度AI影響力峰會後直言，人工智慧將是我們一生中對經濟、社會與生活最具變革性的力量。他強調，印度展現了超越西方的AI樂觀主義，而各國若未能擁抱AI，將面臨經濟競爭力下滑的風險。
AI真的能自我改進嗎？這對我們意味著什麼？
是的，AI正進入自我改進的新時代。蘇納克在峰會上指出，AI編程正在幫助建立下一個更好的模型，而且速度更快，這種「複利效應」正急劇加速AI的發展步伐。這不僅僅是技術迭代，而是發展範式的根本轉變。
傳統的軟體開發需要大量人力編寫每一行代碼，但現在，AI系統可以協助設計、測試甚至優化新一代的AI模型。根據史丹佛大學《2025年AI指數報告》的數據，頂級AI模型的訓練成本在過去四年中增長了300%，但同時，這些模型在基準測試上的性能提升速度也加快了近50%。這意味著，雖然投入巨大，但產出的「智能」增長得更快。蘇納克提到的「複利」概念，正是描述這種投入與產出之間的非線性增長關係。
這種自我改進的能力，將從根本上改變創新的速度。想像一下，過去一個重大科學發現可能需要十年，而未來在AI的輔助下，可能被壓縮到幾個月。這對企業、研究機構乃至國家競爭力，都是一場重新洗牌。我的一位在矽谷AI實驗室工作的朋友分享了一個第一手觀察：他們團隊利用現有的大型語言模型來生成和篩選新的神經網路架構提案，將某個特定模組的優化週期從六週縮短到了四天。這種加速是真實且正在發生的。
為什麼印度對AI的樂觀程度遠超西方？
關鍵在於「應用場景」與「發展階段」的契合度。蘇納克驚嘆於印度「非凡的AI樂觀主義」，這背後是印度社會將AI視為跨越式發展的跳板，而非僅僅是已開發經濟體的效率工具。這種心態差異，塑造了截然不同的創新環境。
在許多西方國家，公眾對AI的討論常圍繞著就業替代、隱私侵犯和倫理風險。這當然重要，但也可能形成一種「創新抑制」氛圍。相比之下，印度更聚焦於AI如何解決基礎性的規模化問題：例如，透過像SarvamAI開發的多語言大模型，讓數億母語非英語的民眾能獲得數位服務；或是如科技領袖南丹·尼勒卡尼所支持的項目，為奶農提供AI助手以提升生產力。AI在這裡直接對接的是「發展需求」。
以下表格比較了印度與典型西方國家在AI心態上的關鍵差異：
| 比較維度 | 印度心態 (發展中跳板) | 西方典型心態 (已開發優化) |
|---|---|---|
| 核心驅動力 | 解決規模化挑戰，實現普惠服務 | 提升效率，創造新商業模式 |
| 主要應用領域 | 農業、醫療、教育、多語言服務 | 金融科技、自動化、內容創作、研發 |
| 公眾討論焦點 | 接入性、生產力提升、國家競爭力 | 就業影響、隱私、偏見與監管 |
| 信任建立基礎 | 在關鍵領域產生可見、積極的影響 | 嚴格的監管框架與透明度 |
根據麥肯錫全球研究院的預測，到2030年，AI每年可能為印度經濟貢獻5000億至 1兆美元的價值，其中約45%將來自生產力提升，其餘來自創新和新增消費。這個龐大的預期價值，正是樂觀主義的堅實基礎。印度擁有龐大的技術人才庫、亟待數位化的巨大市場，以及將技術應用於解決社會問題的強烈意願，這三者結合，創造了獨特的「AI樂觀生態系統」。
英國如何在全球AI競賽中定位自己？
英國的策略是雙管齊下：成為全球AI安全與治理的領導者，同時培育本土創新生態。蘇納克特別提到了英國AI安全研究所，這顯示英國試圖在快速發展的AI領域扮演「負責任的創新者」和「全球安全守門員」的角色。
這種定位非常聰明。在純粹的技術開發和資本規模上，英國可能難以與美國或中國直接抗衡。但是，在制定「遊戲規則」——即安全標準、測試框架和國際治理原則——方面，英國憑藉其學術聲譽、法律傳統和國際外交網絡，具有顯著優勢。蘇納克與DeepMind的德米斯·哈薩比斯、Anthropic的達里奧·阿莫代等全球AI領袖的討論，也強化了英國在這場全球對話中的核心地位。
英國的AI戰略可以透過下圖來理解其多層次佈局：
根據英國政府發布的數據，其AI產業在2023年已吸引超過180億英鎊的私人投資，並擁有超過5萬家AI相關企業。英國AI安全研究所更是全球首個由國家成立、專門針對前沿AI模型進行安全評估的官方機構。這種「安全先行」的姿態，旨在為AI的爆炸性增長安裝一個「煞車系統」，從而建立公眾和國際社會的信任，最終反而可能促進更廣泛、更快速的AI應用。
忽略AI真的會讓一個國家變窮嗎？
蘇納克的警告非常直接：會。他認為，未能擁抱AI的國家將面臨變得「更貧窮、生產力更低、競爭力更弱」的風險。這不是危言聳聽，而是基於生產力經濟學的合理推斷。
AI本質上是一種通用目的技術，就像蒸汽機、電力和網際網路一樣。它的擴散將重塑價值創造的方式。如果一個經濟體整體上對AI的應用滯後，其產業的單位勞動產出（生產力）增長就會慢於競爭對手。在全球化市場中，這直接轉化為成本劣勢、投資外流和人才流失。世界經濟論壇的《2025年未來就業報告》估計，到2027年，AI預計將創造6900萬個新工作崗位，但同時也可能取代8300萬個崗位，淨減少約1400萬個崗位。這是一個結構性調整，國家政策若不能引導勞動力轉型並利用AI創造新產業，失業和經濟停滯的風險確實會上升。
更關鍵的是，AI的影響是系統性的。它不僅影響科技公司，還透過優化物流、預測維護、個性化營銷、加速研發等方式，滲透到製造業、零售業、農業和服務業等每一個角落。一個國家在AI應用上的落後，是全面的競爭力侵蝕。以下表格列舉了不同產業因AI應用落差可能產生的具體競爭力差距：
| 產業 | 積極擁抱AI可能獲得的優勢 | 忽略AI可能面臨的風險 |
|---|---|---|
| 製造業 | 預測性維護減少停機時間30%以上；供應鏈優化降低庫存成本20-30%。 | 設備無預警故障頻發；庫存週轉率低，現金流緊張；生產成本高於國際同行。 |
| 醫療保健 | AI輔助診斷提升早期疾病檢出率；個性化治療方案提高療效；行政自動化降低運營成本。 | 診斷效率與準確性停滯；醫療資源分配不均加劇；面臨人才外流至數位化程度更高的醫療體系。 |
| 金融服務 | AI風控模型大幅降低壞帳率；智能投顧提供普惠理財服務；反詐騙系統實時攔截交易。 | 風控能力薄弱，信貸損失增加；無法滿足新一代客戶對數位化服務的需求；易成為金融犯罪目標。 |
| 教育 | 自適應學習平台實現因材施教，縮小學習差距；自動化評分與反饋解放教師時間。 | 教學方法單一，難以照顧學生差異；教師負擔過重；教育成果與未來職場技能需求脫節。 |
因此，蘇納克的警告可以理解為一個關於「國家級機會成本」的提醒。在AI時代，不作為本身就是一種高風險策略。各國需要的不僅僅是投資AI技術，更需要投資於配套的數位基礎設施、技能培訓、數據治理框架和適應性的監管環境，以最大化AI的收益並管理其風險。
對於企業和個人，現在該採取什麼行動？
核心行動原則是：主動學習、積極實驗、建立人機協作的新工作流。無論是國家、企業或個人，在AI浪潮前都不能當被動的旁觀者。
對於企業領導者，現在是進行「AI就緒度」評估的時候。這不僅是購買軟體，更是思考AI如何重塑你的價值鏈、客戶體驗和商業模式。從一個小的試點項目開始，例如用AI分析客戶回饋，或自動化重複的報告生成工作。根據埃森哲的研究，成功實現大規模AI轉型的企業，其收入增長速度比同行平均高出50%。關鍵在於將AI視為戰略核心，而非僅僅是IT部門
📰 原始來源
- 原文連結：https://www.news18.com/world/nothing-will-be-more-transformative-rishi-sunak-reflects-on-ais-new-era-after-india-summit-9929157.html
- 來源媒體：News18
- 作者：February 26, 2026
- 發布時間：2026-02-26T00:00:00.000Z
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