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自近四年前ChatGPT推出以來，市場對AI的擔憂呈現波浪般起伏。根據Google(GOOGL)趨勢數據顯示，對「SaaS末日」與「就業末日」的搜尋量分別在2月及5月出現高峰。德意志銀行(DB)指出，近期關於「AI滅絕」的搜尋量更是呈現激增態勢。
網路安全搜尋度居冠，AI末日論再起
不過該報告也點出，上述三者的搜尋熱度仍遠低於「AI泡沫」，而AI泡沫的熱度又落後於「深度偽造」、「AI學生」與「AI風險」，其中獲得最高關注度的是「網路安全」。根據德意志銀行(DB)引用的Google(GOOGL)趨勢數據，上述幾乎所有的搜尋量在今年都有所成長。這波對AI的最新擔憂，主要源自於人工智慧新創Anthropic的安全科學負責人Evan Hubinger的警告，他表示AI極有可能在未來十年內對人類造成災難性傷害，並坦言該公司目前的對齊研究，仍缺乏明確的解決方案來應對能力日益強大的系統風險。
歷史證明科技大老預測多半失準
德意志銀行(DB)在報告中強調，歷史上的科技預測往往好壞參半，甚至常出現嚴重誤判。例如，IBM(IBM)前董事長Thomas Watson曾在1943年估計全球市場大概只需要五台電腦；而特斯拉(TSLA)執行長馬斯克自2013年以來，也多次錯誤預測全自動駕駛汽車將會廣泛普及。關於AI發展的預測，也有許多並未如預期般實現。人工智慧教父Geoffrey Hinton曾在2016年斷言，深度學習將在五到十年內超越放射科醫生。然而事實上，在隨後的十年間，放射科醫生數量反而增加了約10%，德意志銀行(DB)將此歸因於AI技術的局限性以及醫療保健需求的持續攀升。OpenAI執行長Sam Altman也修正了他早期的預測，他原本認為AI在不久的將來能執行30%至40%的經濟任務，但隨後在5月坦承團隊對技術的預測大致正確，但對經濟和社會影響的預測卻錯得離譜。
巨頭狂砸5兆美元，晶片投資回報成焦點
德意志銀行(DB)認為，預測AI的未來不僅在於這項技術最終具備什麼能力，更關鍵的是這些能力何時能實現，以及企業採用的速度有多快。這種高度的不確定性直接延伸到目前正在進行的大規模投資。報告指出，核心問題在於大型雲端服務商未來五年超過5兆美元的投資，是否能在他們購買的先進半導體晶片遭到淘汰前取得實質回報，並強調資產價格的變化是市場預期改變下更難以捉摸的衍生結果。此外，市場對於AI是否能轉型經濟、創造新職缺以及解決能源與水資源消耗等問題存在激烈辯論；而批評者則認為，過度關注AI滅絕情境，反而會轉移大眾對深度偽造、版權侵害和網路安全漏洞等迫切問題的注意力。
廣泛應用才是關鍵，AI仍具龐大潛力
儘管存在諸多疑慮，該報告警告投資人不要因為過去的預測失敗，就認定AI不會產生重大影響。德意志銀行(DB)以天氣預報為例，說明即使預測極限的基礎改善幅度相對有限，AI仍能創造驚人效益。深度學習模型將標準天氣預報的極限從大約8天延長到9天，但其生成最新預報的速度卻快了10萬倍，能源效率更高出1萬倍。報告總結指出，AI對整體經濟的最終影響，將取決於科技公司打造出什麼樣的產品，以及企業和消費者如何在更廣泛的經濟體系中實際運用這項技術。
