NVIDIA 執行長黃仁勳談 AI 為何不會取代你的工作：放射科醫師的悖論

大約十年前，一位世界知名的電腦科學家斷言：

「第一個因為 AI 而消失的工作，將會是放射科醫生。」

十年後，這個預測只實現了一半。

這個故事是 NVIDIA 執行長黃仁勳在 2024 年 5 月於米爾肯研究院的一場演講中分享的。

首先，實現的那一半。

電腦視覺在解讀掃描影像這項狹義任務上，已經變得完全超人類。它能比人類保持更長時間的專注，並捕捉到人類可能忽略的細微異常。根據黃仁勳的說法，十年後，AI 在放射科領域已達到 100% 的滲透率。

但沒實現的那一半，意義深遠。

放射科醫生的工作並沒有消失。事實上，結果恰恰相反。

透過讓 AI 負責判讀掃描影像，醫生們能夠判讀更多的掃描。他們可以接手更多病患，並更準確地診斷疾病。

結果，醫院的收入增加了，放射科成為醫院中最大的營收部門之一，而現在醫院反而想雇用更多放射科醫生。

黃仁勳也指出，如果每個人都相信那個預測，並且不再立志成為放射科醫生，那麼世界將會失去這些至關重要的人才。

我想讓那些每次看到 AI 可能取代他們工作的新聞就感到不安的人，理解這個反轉背後的原因。

當你讀完，那種模糊的焦慮應該會轉化成一個具體行動：「今晚，我要把工作分成兩部分寫在紙上，明天試著把其中一項任務交給 AI。」

「任務」消失了，但工作的「目的」沒有

為什麼這個預測失敗了？

黃仁勳的回答基本上是一句話。

「大家都忽略的是，工作的目的和工作的任務是有關聯的，但它們並不是同一件事。」

放射科醫生的目的，不是待在一間暗房裡，盯著工作站上的掃描影像。

而是與其他醫生合作，診斷疾病並治癒病患。閱讀掃描影像只是達成這個目的的「任務」之一。

因此，即使任務被自動化了，工作並沒有消失。反而，能夠投入在「目的」上的時間增加了，看診的病患數量增加了，工作也轉向了成長。

黃仁勳接著用自己的例子來做說明，這點相當有趣。

「我工作中 100% 的任務都是打字和說話。AI 已經完全自動化了打字和說話，並且在這兩方面都完全超越人類。如果是這樣，我應該失業才對。然而，我們卻比以往任何時候都更加努力。」

他說，軟體工程師也是如此。

工程師的目的不是寫程式，而是解決問題和創造新事物。他甚至開玩笑說，沒有哪個九歲搬到美國的小孩，是因為夢想過著從早到晚在一塊小螢幕上打字的生涯。

這也直接適用在你的工作上。

產出文件、摘要會議記錄、抄寫數字、回覆電子郵件。這些是任務。

讓客戶滿意、推動團隊前進、創造業績。這些是目的。

AI 的到來，是為了消除那些任務。

黃仁勳談現狀：「AI 終於在最近幾個月變得有用了」

那麼，AI 現在處於什麼階段呢？

我認為，焦慮的本質是「演進太快，以至於看不清全貌」的感覺。黃仁勳用一個路線圖來整理，讓這點非常好懂。

兩年前，ChatGPT 出現了，生成式 AI 誕生了。根據黃仁勳的說法，能夠「生成」包含了兩個關鍵面向。

第一：思考就是在大腦中產生想法（token）。所以，當生成成為可能，AI 進行思考和推理的道路就打開了。

第二：要使用工具，就必須生成指令。即使只是操作一個瀏覽器，你也需要生成文字來控制某樣東西。

這種能推理的 AI 在去年出現了，而我們現在正處於「AI Agent」的階段，它能夠理解、推理、規劃，並使用工具來完成有用的事情。

他所引用的象徵是 Anthropic 的 Claude Code。

他指出，這是第一個能夠處理像是軟體開發這類真正生產性工作的 AI Agent 系統。這裡重要的是，黃仁勳強調了「寫程式不只是工程師的事」。

寫程式是「將你想重複自動化的事情，編碼成一個程式」。世界上沒有任何一家公司，沒有任何想要自動化的事情。因此，寫程式實際上對每家公司都至關重要。

而這個變化創造了運算量的爆炸性成長。

AI Agent 所需的運算量大約是生成式 AI 的 1,000 倍。再乘以「想使用它的人數增加了 100 倍」這個事實。

這就是為什麼 GPU 的需求會爆炸性成長，甚至還有個故事說，4、5 年前賣出的 GPU，其增值速度比頂級葡萄酒還快。

此外，黃仁勳指出，像 OpenAI 和 Anthropic 這樣的 AI 原生公司，其毛利率在過去 3 到 6 個月內已經顯著轉正，他直截了當地說：

「AI 終於在最近幾個月變得有用了。」

我們使用電腦的方式也將改變。

到目前為止，都是「檢索」別人先前創造和儲存的東西。

從現在開始，當你像跟人說話一樣傳達你的意圖時，AI 會思考方法、制定計畫、掌握瀏覽器、Excel 或 Photoshop 等工具，然後回傳完成的成品。

當你還在一旁害怕的時候，工具正朝著這個方向持續進化。

工作不會消失，但「每個人的工作」都會受到影響

到目前為止，聽起來可能像是樂觀主義。然而，黃仁勳也清楚地談到了就業的現實。

首先，AI 最初在做的事情，是創造大量的工作機會。

晶片工廠、電腦工廠、AI 工廠。一個數兆美元的再工業化正在這三種類型的工廠中發生。

去年，1000 億美元——黃仁勳稱其為人類史上最大的投資——湧入了 AI 相關的新創公司，而這一切都化為了工作機會。

還有一個有趣的矛盾現象。

儘管寫程式是 AI 最先變得擅長的事情，但軟體工程師的職缺卻在增加。原因是野心變大了。有了 AI，可以做的事情更多了。因此，公司雇用了更多人。

然而，黃仁勳也明確提到了「失業」問題。

「如果一個今天從大學畢業的學生不會使用 AI，那麼他們就無法從會使用 AI 的畢業生手中搶走工作。」

「昨天還不需要的技能，今天變成了必備技能。」

那些任務本身就是工作的職位，確實會被取代。黃仁勳以餐廳的電話訂位為例。僅僅接電話並接受訂位的任務，將會轉移到 AI 身上。但那個人，與其當個電話接線生，將能夠面對面服務眼前的顧客。

結論是這樣的：

「許多工作會被創造出來。有些工作會消失。但所有工作都會受到影響。」

換句話說，沒有無風的安全區。但這也不是一個絕望的故事。分野不在於職業，而是在於你是否站在使用 AI 的那一邊。這才是重點。

最大的輸家，是那些害怕到不敢碰 AI 的人

在演講中，AI 悲觀者與樂觀者之間的衝突也成為了話題。

當被問到他是否是樂觀主義者的領頭羊時，黃仁勳的回答是：「我是個務實主義者。」

他面對「AI 教父」傑佛瑞·辛頓提出的理論——AI 有 20-30% 的機率終結人類存在——時的反應也令人印象深刻。

「他完全搞錯的地方，在於他認為沒有大量的聰明人在努力防止這種情況發生。」

每一個試圖讓車子跑得更快的人，就有十個人試圖讓它更安全。每一個試圖讓 AI 更聰明的人，就有十個人在研究護欄和安全措施。

此外，黃仁勳提出的「最大擔憂」出乎意料。

不是關於其他國家擁有 AI。而是他自己國家的人們，持續被科幻驚悚故事餵養，變得害怕到不敢碰 AI，結果導致國家失去領先地位。

「美國之所以能從前一次工業革命中受益，不是因為我們發明了它，而是因為我們應用了它。」

這是一個關於國家的故事，但我認為可以直接套用到個人身上。那些被聳動文章嚇到，並觀望等待的時間，是最大的成本。讓它變得安全，是產業界的工作。應用它，是你的工作。

「那個野心太小了。把你的期望提高 100 倍」

在演講的最後，當被問到現在在想什麼時，黃仁勳分享了這個故事。

過去需要花費數月探索新想法的研究人員，現在可以用 AI 在一天內完成。幾個月變成了一天。

在能源科學、氣候科學、生物學、藥物發現和物理科學等各個領域，突破都在發生。

「如果你能每天看到我所看到的，你會感到興奮，並意識到：無論你過去有什麼樣的野心，那都不夠。你只需要改變一件事：把你的期望提高大約 100 倍。」

那麼，我們明天該做什麼？

如果我們把這場演講轉化為行動，我認為有三件事：

1. 今晚，把你的工作寫在紙上，並區分為「目的」和「任務」。對放射科醫生來說，治癒病患是目的，判讀掃描是任務。對你的工作來說，哪個是哪個？

1. 明天，試著把一項任務交給 AI。可以是會議記錄、文件草稿或研究。即使不順利，從你開始接觸它的那一刻起，你就已經從等待的一方，移動到了使用的一方。

1. 把空出來的時間，投入到「目的」上。客戶、規劃、成果。你的價值，體現在那些你無法交給 AI 的部分。

你將成為消失的一方，還是增長的一方？

分野不在於職業或年齡，而在於你是否做了這項分解。這是我所理解到的。

最後，一個問題。

你工作的「目的」是什麼？而明天，你準備把哪一項「任務」第一個交給 AI？

我很想聽聽你在引用或回覆中分享。