01. 從聊天機器人到數位員工：AI 的第三次覺醒

18 世紀的騙局與人類的終極幻想

1770 年的春天，奧地利維也納的美泉宮（Schönbrunn Palace）迎來了一位神秘的客人。發明家沃夫岡·馮·肯佩倫（Wolfgang von Kempelen）向女皇瑪麗亞·特蕾莎展示了一台震驚世界的機器——「土耳其下棋人」 (Mechanical Turk)。

這是一個製作精良的機械人偶，穿著華麗的土耳其長袍，頭上裹著頭巾，手裡拿著一根長煙斗。它坐在一張巨大的木櫃前，眼神空洞地注視著棋盤。當發明家轉動巨大的黃銅鑰匙，機器內部傳來了齒輪嚙合的咔噠聲，隨後，這隻木頭做的手緩緩抬起，走出了一步精妙的開局。

這台機器在隨後的 80 多年裡巡迴歐美，擊敗了班傑明·富蘭克林，甚至羞辱了拿破崙·波拿巴。據說拿破崙曾故意把馬走到了錯誤的位置試探它，機械人偶竟然停頓了一下，禮貌地把棋子挪回原位，並向皇帝點了點頭。那一刻，所有人都相信：機器擁有了靈魂。

直到 1850 年代，一場大火燒毀了機器，秘密才被徹底揭開：巨大的木櫃裡利用鏡面反射原理製造了視覺盲區，裡面藏著一個身材矮小的國際象棋大師。他蜷縮在悶熱的櫃子裡，通過複雜的槓桿系統操縱人偶。

這個故事聽起來是個笑話，但它極其精準地揭示了人類對於 AI 最原始、最底層的渴望：我們從來都不只想要一個會計算的計算機，我們想要一個像人一樣能「行動」、能「交互」、甚至能「糾正」我們的夥伴。

那個藏在櫃子裡的人，就是人類對「智能」的最初定義。兩百多年過去了，現在的 AI 終於不再需要藏著一個真人了。但 AI 走到今天，其實經歷了三次艱難的覺醒。

第一次覺醒：蠻力的勝利 (1997)

如果你的朋友和你吹噓他早在 90 年代就懂 AI，他指的大概率是 IBM 深藍 (Deep Blue)。

1997 年，深藍擊敗了人類國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。那是 AI 的第一次高光時刻，全球媒體都在驚呼「人類被取代了」。但從技術哲學的角度看，深藍其實並不「聰明」。

深藍依靠的是暴力窮舉 (Brute Force)。它不懂什麼叫「大局觀」，也不懂什麼叫「誘敵深入」。它只是憑藉每秒計算 2 億步棋的恐怖速度，把未來 10 步甚至 20 步的所有可能性都算了一遍，然後選擇勝率最高的那一步。

如果你問深藍：「你為什麼要走這一步？」 它回答不上來。因為它沒有思維，它只有數據庫。這時候的 AI，像是一個拿著計算機的會計，嚴謹、枯燥、沒有靈魂。它只能做定義極其明確的任務（如下棋），一旦你讓它去「寫一首詩」或者「識別一隻貓」，它立刻就會當機。

第二次覺醒：直覺的湧現 (2016 - 2022)

真正讓 AI 變得「像人」的，是 AlphaGo 和後來的 ChatGPT。

2016 年，AlphaGo 下出了許多人類棋譜中從未有過的「神之一手」。圍棋的變化數量比宇宙中的原子還要多，靠深藍那種「窮舉法」是算不完的。AlphaGo 贏棋靠的是神經網絡帶來的類似於人類的**「直覺」 (Intuition)**。它「感覺」這一步棋不錯，而不是「算」出來的。

而 2022 年底 ChatGPT 的橫空出世，則是這次覺醒的巔峰。突然之間，機器能讀懂你的冷笑話，能幫你寫情書，能通過律師資格考試。

這是人類歷史上第一次創造出能夠通過圖靈測試的物種。

但在這個階段，AI 有一個致命的缺陷：它是一個「缸中之腦」 (Brain in a Vat)。

想像一下，你把愛因斯坦的大腦取出來，養在一個充滿營養液的玻璃缸裡。它依然絕頂聰明，知道相對論，知道宇宙的奧秘。但是：

• 它沒有眼睛，看不到今天的報紙。
• 它沒有手，沒法幫你倒一杯咖啡。
• 它沒有腿，沒法去幫你取快遞。

ChatGPT 就是這個「缸中之腦」。

• 你問它：「去幫我訂一張明天飛上海的機票。」
• 它只能抱歉地回答：「對不起，我只是一個語言模型，無法訪問互聯網，也無法操作你的信用卡……」

這時的 AI，是世界上最好的顧問，但它不是一個合格的員工。

第三次覺醒：長出雙手的智能體 (2024 - 2026)

當你正在閱讀這篇文章的 2026 年，我們正處於 AI 的第三次覺醒浪潮中：智能體 (Agent) 的崛起。

什麼叫智能體？簡單來說，就是 AI 模型 (大腦) + 工具 (雙手) + 規劃能力 (前額葉)。

以前的 ChatGPT 是這樣的：

你：我的程式碼報錯了，幫我看看。 AI：你看一下第 5 行是不是少了個分號？（它只動嘴，不動手）

現在的 Coding Agent (如 Cursor, Windsurf) 是這樣的：

你：我的程式碼報錯了，修好它。 AI (Agent)：收到。

1. (AI 自主讀取了你的 50 個程式碼文件)
2. (AI 執行了終端機指令，複現了報錯)
3. (AI 定位到問題在 utils.js，並修改了它)
4. (AI 執行了測試，全部通過) AI：修好了，我已經提交了程式碼。

看到了嗎？從「給建議」到「直接幹活」，這就是智能體的本質變化。

現在的 AI 不再滿足於陪你聊天。它們被賦予了聯網的權限、讀取文件的權限、操作瀏覽器的權限。它們開始像 18 世紀那個「土耳其下棋人」一樣，坐在電腦前，替你點擊滑鼠，替你發送郵件，替你完成工作流。

為什麼這一章對普通人很重要？

因為**「使用工具」和「管理員工」**是兩種完全不同的能力。

• 以前 (2023)：你需要學習 Prompt Engineering（提示詞工程），像唸咒語一樣，試圖讓 AI 吐出你想要的文字。
• 現在 (2026)：你需要學習 Flow Engineering（流程工程），像一個產品經理一樣，把你的工作拆解成步驟，然後指派給不同的 AI Agent 去執行。

在接下來的章節中，我們將不再討論那些枯燥的神經網絡原理。我們將深入解剖這些「矽基員工」：

• 它們的大腦（LLM）到底是如何產生幻覺的？
• 它們是如何通過 RAG 技術擁有記憶的？
• 如果我不小心把公司數據庫的權限給了它們，會發生什麼災難？

歡迎來到 AI 的行動時代。別只顧著聊天了，讓它們動起來吧。