【人工智慧跨域研究中心訊】

2004 年初，一位哈佛的朋友對剛進 MIT 不久的李佳勳說：「有個叫 Facebook 的東西，你應該用用看。」兩年後，又有朋友提醒他把研究影片放上 YouTube。多年後回望，他把這些片刻稱為「來自未來的訊息」，只是當時的他，並不理解尚未明朗的這一切，將在未來會有多急劇的變化。

畢業於麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）、現於矽谷創立AI新創的李佳勳博士，應國立政治大學人工智慧跨域研究中心（IAIC）之邀，於2026年10月13日以「挑戰矽谷與創新未來」為題在商學院玉山國際廳演講。

回憶 MIT，他最珍惜的是一群至今仍關心他的朋友，以及與知識的距離：在那座校園裡，你與任何知識只有一度之遙。他在 MIT 情感運算研究群（Affective Computing group）攻讀博士，發明過一方啜飲、遠方另一只便會發光的「Lover's Cups」，也做過只有溫柔以待才會親近人的「Shybot」。這些洞察給他的啟發，是情感數據總是先於行為出現，但數據先到，不代表詮釋就正確。

李佳勳說自己的新創還談不上非常成功，因為矽谷強手如雲，小團隊只能不斷摸索出路。

出國、到矽谷、開公司，曾是他的美國夢。他在 VR 黃金年代創立 ScienceVR，讓學習者在虛擬實驗室裡看見無形的磁力，與馬克士威、居禮夫人等歷史人物一起做實驗；疫情讓人不再碰共用頭戴裝置，他轉向元宇宙；AI浪潮一來，元宇宙又乏人問津。「你永遠需要轉型與適應。」他說。

AI時代讓他追問：什麼是知識？他引述物理學家戴維．多伊奇（David Deutsch）在《無窮的開始》中對基因與迷因的討論，認為知識與資料、資訊不同，必須「可以行動」，帶有能促成改變的因果力量。他據此建立因果網路來打造 AI 代理人，並透露正在進行的「秘密專案」：結合AI、擴增實境（AR）與影片生成，推演行人、車輛可能出現的不同動向，呈現多種未來情境。這些研究延續了早期對人類行為的關注，也將問題推進到：AI 能否依據對情境的理解，推演後續變化？他說，他從情感運算起家，打造過元宇宙，而現在正在打造新的「多重宇宙」。

而自動研究是很值得令人振奮的研究方向，只要定義好可衡量的指標，代理人就會不斷嘗試與修正。

他說明，這類系統可以在取得相應權限後操作電腦、執行任務：他分享自己派遣AI代理人參與量子運算相關研究競賽，以及 Frontier-CS 電腦科學競賽的經驗。這些競賽的重要條件，是提交的解法可以被檢驗與評分，讓參賽者透過排行榜比較成果、持續尋找更好的方法。他也指出，先前用於因果建模與多重宇宙模擬的數學工具及基礎架構，在競賽解題時同樣派上用場。

但這個過程，並非代表全權把任務交給AI就沒有人類的事了。為了改善成果，他必須持續理解代理人的運作、調整使用工具與解題方式，也與跨領域參賽者交流技巧，例如競賽社群進一步將探索成果整理為論文，讓代理人的嘗試成為人們共同研究與學習的材料。2026 年是 AI 代理人之年，而多數人仍不會使用代理人的資訊落差，正是我們的機會所在。

但說到此處，有學生問及全面自動化會讓人失去連結，也有人問， AI能否真正理解愛。他笑著反問，「那你理解什麼是愛嗎？」

人類做的工作或許變少，但我們在場，是為了辨認什麼才是真正偉大的成果。

外表平靜的人，心跳可能高達每分鐘 150下，情感數據能看見外表看不見的差異，但AI永遠無法百分之百預測人。他直言現在已經沒有人在手寫程式了，工程師的工作是指揮AI，並確保成果可以被驗證。他說，不要相信AI說了什麼，要相信它做了什麼，因為那是你能去驗證的。

回到起點，李佳勳懊惱當年沒有把那些來自未來的訊息聽進去。而二十多年後，他在政大講臺上談因果、談驗證、談人在機器面前的位置，或許正是在傳遞另一則來自未來的訊息：當AI能替我們上前線、寫程式、贏比賽，人仍須懂得提問、懂得驗證、懂得辨認什麼才是值得人生所求。聽見之後，就看誰願意記下來，然後真正去做。

文字 / 蕭爵非