記者吳立言／綜合報導
OpenAI 共同創辦人、曾任特斯拉 AI 資深總監的電腦科學家卡帕西（Andrej Karpathy）今（17日）分享他對人工智慧衝擊全球經濟的最新觀察。他指出，AI 正推動一種全新的「軟體 2.0（Software 2.0）」運算典範，而下一階段哪些工作最容易被自動化，關鍵不再是能否被人類寫成程式，而是是否「可驗證」。
根據卡帕西在 X 平台發布的討論內容，他認為 AI 與其被比作工業革命，不如視為新的運算模式。透過大量試誤與梯度下降，模型能自動尋找符合目標的解法，寫出人類無法直接手刻的程式，形成他所稱的「軟體 2.0」。
Sharing an interesting recent conversation on AI's impact on the economy.
AI has been compared to various historical precedents: electricity, industrial revolution, etc., I think the strongest analogy is that of AI as a new computing paradigm (Software 2.0) because both are…— Andrej Karpathy (@karpathy) November 16, 2025[廣告]請繼續往下閱讀...
卡帕西表示，AI 的進步速度與某項任務是否具備「可驗證性」息息相關。若任務能被快速評分、能重複練習且給予明確回饋，例如程式設計、數學、解謎或任何可測量的任務，AI 就能迅速超越人類並持續提升能力。
反之，若任務需要高度情境感知、基於經驗的判斷、跨領域知識或缺乏明確成功條件，AI 的發展就較難長期穩定突破。他指出，這形成科技圈常提到的「鋸齒狀技術前沿」：可驗證的工作被迅速自動化；不可驗證的領域進展相對緩慢。
卡帕西總結：「軟體 1.0 自動化你能『規則化』的事；軟體 2.0 則自動化你能『驗證』的事。」他認為這將成為企業規劃 AI 導入方向的核心指標，也將重塑未來職務分工與技能需求。
