在當今AI浪潮席捲全球之際，創投界的眼光決定了明日科技的樣貌。Principal Venture Partners的合夥人Songyee Yoon，以其深厚的科技背景與獨到的投資視野，為我們揭示了AI投資不僅僅是追逐熱點，更是關於解決人類根本挑戰、並為未來十年「生物學世紀」鋪路的戰略佈局。

創投家如何判斷一項AI技術是否具有顛覆性潛力？

真正的顛覆性AI技術，必須能解決一個「真實、龐大且未被滿足」的市場需求，而不僅僅是技術上的炫技。Songyee Yoon在訪談中開門見山地指出，許多創業者沉迷於模型的參數量或演算法的複雜度，卻忽略了最關鍵的問題：「這項技術為誰解決了什麼痛點？」她分享了一個第一手觀察案例：一家專注於利用電腦視覺進行早期癌症篩檢的新創公司。這家公司之所以獲得青睞，並非因為其AI模型在公開數據集上取得了頂尖分數，而是因為它成功整合了臨床工作流程，將放射科醫師的判讀效率提升了40%，並在真實世界的醫院環境中，將特定癌症的早期發現率提高了15%。這說明了應用場景的深度整合與實際效能提升，遠比實驗室裡的基準測試成績更重要。

根據麥肯錫2025年的報告，全球企業在AI技術的投資中，高達70%的專案未能達到預期的商業價值，主要原因正是與核心業務流程脫節。Yoon的投資哲學正是對抗這種浪費。她傾向於投資那些團隊具備「領域知識」（Domain Knowledge）與「技術實力」的跨界組合。例如，一個成功的AI醫療團隊，可能需要包含前臨床醫生、數據科學家以及熟悉醫療器械法規的專家。

為了系統化地評估AI新創公司，Yoon的團隊會使用一個多維度的評分框架：

這個框架確保投資決策是全面且平衡的，避免陷入單一技術指標的迷思。Yoon補充道，在生成式AI爆發的今天，基礎模型本身逐漸成為一種「大宗商品」，真正的價值將向上轉移到應用層（Application Layer） 和向下深入到基礎設施層（Infrastructure Layer），特別是那些能優化AI計算效率、降低能耗或提供特定垂直領域高質量數據的企業。

為什麼說未來十年是「生物學的世紀」？AI在其中扮演什麼角色？

Songyee Yoon大膽預言，繼資訊時代之後，我們正步入「生物學的世紀」。這並非指生物學將取代資訊科技，而是指生物科技與資訊科技（尤其是AI）的深度融合，將釋放前所未有的創新能量，從根本上改變醫療健康、農業、材料科學乃至能源產業。AI是解鎖複雜生物系統奧秘的關鍵鑰匙。

傳統的生物學研究常被形容為「試錯法」，過程耗時且成本高昂。例如，開發一種新藥平均需要超過10年時間和動輒數十億美元的投入，而成功率卻低於10%。AI的介入正在顛覆這一範式。AlphaFold2成功預測蛋白質3D結構，便是最著名的例證。Yoon指出，AI能夠在以下幾個層面加速生物學世紀的到來：

1. 加速發現：透過機器學習分析龐大的基因組學、蛋白質組學數據，快速識別疾病靶點或潛在的活性化合物。
2. 個人化醫療：整合個人的基因、生活習慣與臨床數據，AI能幫助制定更精準的預防、診斷和治療方案。
3. 合成生物學：AI可以設計自然界不存在的酶或代謝路徑，用於生產生物燃料、環保材料或新型藥物。

她引用了一項數據：到2030年，AI驅動的藥物發現市場規模預計將從2023年的10億美元成長至400億美元，年複合成長率高達65%。這不僅是商機，更代表著人類對抗疾病能力的躍升。Yoon投資的一家公司，便是利用生成式AI模型來設計針對「不可成藥」靶點的小分子藥物，這在傳統方法下幾乎是不可能的任務，如今卻已在臨床前試驗中展現出令人鼓舞的結果。

這張圖清晰地描繪了AI如何作為催化劑，將生物學領域的數據、算力與演算法轉化為實際的產業與社會影響力。Yoon強調，這個領域的成功極度依賴跨學科合作，因此投資時會特別看重團隊是否具備生物學、化學、計算科學與工程學的多元背景。

面對AI的快速發展，現行的教育體系應該如何改革以培養未來人才？

現行教育體系必須從「知識傳授」轉向「能力建構」，核心目標是培養出更多能跨越學科疆界、兼具深度與廣度的「T型人才」。Songyee Yoon直言，如果我們繼續用19世紀設計的工業化教育模式，來培養21世紀中葉的公民，無疑是一場災難。所謂「T型人才」，即擁有單一領域的專業深度（T的垂直筆劃），同時具備跨領域的協作能力、批判性思維與人文素養（T的水平橫劃）。

Yoon分享了一個令人憂心的統計：世界經濟論壇的報告顯示，到2027年，全球將有超過四分之一（約23%）的工作任務發生改變，其中AI與自動化將創造6900萬個新職位，但也可能淘汰8300萬個舊職位。教育體系必須為這種劇變做好準備。她認為改革應聚焦於三個方向：

1. 強化數位素養與計算思維：這不意味著人人都要成為程式設計師，而是理解AI的基本原理、能力與限制，學會如何與AI協作。就像今天我們都需具備基本的文字處理能力一樣，未來與AI對話（Prompt Engineering）將成為一項基礎技能。
2. 推行專案式學習（PBL）：打破學科壁壘，讓學生透過解決真實世界的複雜問題（如設計一個環保社區、分析本地流行病趨勢）來整合運用科學、技術、工程、藝術和數學（STEAM）知識。
3. 重視軟實力與終身學習：溝通、合作、創造力、適應力和情商，這些是AI難以取代的人類特質。教育必須營造鼓勵嘗試、容忍失敗的環境，並培養學生自主學習的習慣，以應對不斷變化的科技環境。

為了更具體地說明，我們可以比較傳統教育與未來導向教育在幾個關鍵面向的差異：

Yoon以芬蘭的教育改革為例，該國早已大幅減少學科授課時間，增加跨學科「現象教學」模組，讓學生從氣候變遷、歐盟等真實主題中學習。結果顯示，芬蘭學生不僅在PISA測試中持續名列前茅，其創新能力與幸福感也更高。她呼籲，教育投資是最具長期價值的創投，社會各界應共同努力，為下一代打造一個能激發潛能、而非扼殺創新的學習生態系統。

AI的倫理與監管挑戰該如何平衡創新與風險？

平衡AI創新與風險的關鍵，在於建立「敏捷治理」框架，並將倫理設計嵌入技術開發的生命週期，而非事後補救。Songyee Yoon指出，AI的倫理問題——如偏見、隱私、安全與問責——是真實存在的，但用一套僵化、一刀切的法規去扼殺處於萌芽期的創新，同樣不可取。她贊同歐盟《AI法案》根據風險等級進行分類管理的思路，但強調執行過程需要更多業界與學界的動態參與。

她提出一個務實的「三層防護網」構想：

1. 技術層自律：開發者必須在模型設計與訓練階段就導入公平性檢測、對抗性測試和可解釋性工具。例如，在訓練招聘用AI時，主動檢查其對不同性別、族裔背景求職者的評分是否存有系統性偏差。
2. 行業層標準：由產業聯盟共同制定最佳實踐指南和認證標準。例如，在醫療AI領域，建立統一的臨床驗證數據集和評估流程，確保產品上市前的可靠性。
3. 政府層監管：政府應專注於監管高風險應用（如自動駕駛、關鍵基礎設施、司法系統），並為中低風險應用提供清晰的合規指引和沙盒機制，讓企業能在受控環境中測試創新。

一項由斯坦福大學發布的《2025年AI指數報告》顯示，全球針對AI的監管討論在過去五年內激增了600%，但僅有約15%的國家制定了具備實際執行力的全面性AI法律。這說明了立法速度遠遠跟不上技術發展。Yoon認為，與其等待完美的法律，企業更應主動將倫理作為競爭優勢。她舉例，一家做金融風控的AI公司，因為其模型的可解釋性極高，能清晰向客戶和監管機構展示決策依據，反而在競爭中脫穎而出，獲得了更多銀行客戶的信任。

總而言之，與AI共舞的未來，並非由技術單獨決定。它取決於像Songyee Yoon這樣具備遠見的投資人如何引導資本流向，取決於我們能否重塑教育以釋放人類潛能，更取決於整個社會能否以智慧與責任感，駕馭這股強大的科技力量。這是一場需要技術專家、企業家、教育者、政策制定者和每一位公民共同參與的旅程。

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• 原文連結: https://ritholtz.com/2026/04/transcript-songyee-yoon/
• 來源媒體: Ritholtz.com
• 作者: Barry Ritholtz
• 發布時間: 2026-04-07T13:00:37.000Z