科技進步並不意味著所有人都能共蒙其利，我們如果繼續對科技抱持盲目樂觀的態度，聽任少數人透過侵害多數人權益而致富，終將侵蝕得來不易的自由、民主與生活方式。我們必須重新檢視科技變革為人類社會帶來的利與弊，探索如何創造一個兼顧進步與平等的未來。本篇只介紹「與其思考AI，不如思考MU」。
數位科技本來就是通用的，可以應用在許多不同的發展方向，而要決定發展方向時，該聚焦在它是否有助於人類達成各種目標，我們稱之為「機器實用性」（Machine Usefulness，簡稱MU）。強調的是「與其思考AI，不如思考MU」。
MU有四種彼此相關卻又截然不同的類型，讓數位科科輔助人類，為人類賦能。
第一種類型是運用機器與演算法，提升勞工在現有工作職務上的生產力。
這就像是讓熟練的工匠拿到更好的鑿子、建築師拿到電腦輔助設計軟體，就能讓生產力顯著提升。除了靠新工具，也可以透過改善機器設計來提升生產力，所謂「人機互動」與「人本設計」領域。
例如，虛擬實境與擴增實境工具看來大有可為，可以提升人類在規畫、設計、檢查與培養之類工作的能力。並幫助人類處理各種精密的工作，以及擁有面對不斷變化的環境靈活度。
第二種類型是為勞工創造新的工作任務。
像是過去半個世紀以來，汽車製造商把部分生產過程自動化，將工作方式調整為量產，但由於過程中也創造新的工作任務，於是對於技術與非技術勞工的需求不降反升。而在教育領域，演算法的進步也可能會創造出新的工作。
如今，許多教室都已經配備有實現個人化學習工具。事實上，只要重新配置現有的數位科技，就有可能達成「個人化教學」這個目標。例如，用來處理工作任務自動化的統計技術，也能用來即時掌握哪些學生在學習上碰上困難，或是可以學習更進階的內容，藉此因材施教。
在醫療照護領域也有類似的情形，適當的MU能大幅增加護理師與其他醫療照護人員的專業人力，尤其在基礎衛生保健、預防醫療與低技術醫療應用方面最能發揮用處。
第三種讓機器強化人類能力的MU，不久的將來可能會愈顯重要。
人類能否做出好的決策，幾乎總是取決於得到的資訊是否準確；就連發揮創意，有時也得仰賴能夠及時取得精準的資訊。所謂創意，經常需要從既有方法與設計當中找出前所未有的新組合，根據眼前的證據與推理加以驗證，再慢慢推敲改進。
當人類能透過科技精準過濾並找出各種有用的資訊，執行任務上更是如虎添翼。就像是全球資訊網(World Wide Web)這個資訊系統，Web瀏覽器是人機互補的重要里程碑，人類自此能取得其他人類創造的資訊與智慧，達到前所未有的成果。
這種類型的MU還能實現更多應用，讓人類無論身為勞工、消費者或公民，都能得到更全面的資訊，以目前我們熟知的「推薦系統」來說，它能整合大量資訊，將重要的部分展現在使用者眼前，協助他們做出決策。
第四種MU的類型，則是使用數位科技創造新的平台與市場。
印度南部的喀拉拉邦就是運用數位科技的絕佳案例，當地的漁業靠著使用行動通訊而脫胎換骨。在當地的一些海灘市集上，漁民雖然能豐收而歸，卻碰上魚產需求不高的困境。但就在短短幾公里之外，另一個海灘市集卻正好相反，消費者無魚可買，整個市場效率低落。
喀拉拉邦於1997年引進行動通訊服務後，漁民與批發商開始透過手機獲取沿岸各市集的供需資訊，大幅減少價格分散與漁獲浪費的情況。這個故事背後的經濟學顯而易見：通訊技術促成一個高度整合的魚貨市場，而且相關研究更證實，漁民與消費者都因而共蒙其利。
經濟生產力與合作及貿易密不可分，經濟活力的一大重點，就在於把具備不同技能與天分的人聚在一起，而數位科技對此大有幫助。
前面提到的幾項MU成果，可說是數位科技最具成效的應用，也引導出許多創新。但就目前整體AI發展主流方向而言，這些都只算是邊緣的應用。遺憾的是，就我們所知，大型科技公司的支出多半都用來進行大規模資料收集，發展自動化與監控居多。
而更糟糕的一點在於，對於AI趨之若騖的企業高層，它不僅將工作任務從勞工手中奪走，還找出新的方式，把人有關的資訊用來大發利市。
結語
我會分享這篇文章，是因為鄰居在幾個月前，剛好有問過我，她說現在AI那麼厲害，那她的孫子將來應該要讀什麼科系，才能找得到工作。我回答：我也不知道。但我確定的是妳從事水電工的老公，應該不會被AI取代。
同樣的，以太坊共同創辦人Vitalik Buterin（已經取得台灣就業金卡）也認為，與其開發超級智慧生命體，不如專注在開發能夠加強人類智慧與能力的工具。他認為，AI 應該輔助人類，而不是取代人類。
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