為什麼我們需要重新思考人類 × AI 的任務分工？
近年來，人工智慧模型——特別是大型語言模型與深度學習系統——在能力上突飛猛進，但伴隨而來的，是一個越來越難忽視的問題：
AI 非常耗電。
訓練與執行一個大型 AI 模型，往往需要龐大的計算資源、資料中心與能源支撐；相較之下，人類在許多任務上的能量消耗其實相當低，而且具備高度彈性與適應力。
這不禁讓人產生一個關鍵疑問：
在 AI 高能耗、人類低能耗的情境下，哪些任務真的「應該」交給 AI？哪些其實更適合由人類完成？
而令人意外的是——
當我真正去檢視相關學術文獻時，發現這個問題幾乎沒有人認真回答過。
人類 × AI 協作研究，其實「很少談能源」
在過去十多年中，「人類–AI 協作」（Human–AI Collaboration）是一個非常熱門的研究主題。
你可以輕易找到大量文獻討論：
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Human-in-the-loop（人在決策迴圈中）
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Hybrid intelligence（混合智慧）
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Mixed-initiative systems（人機共主導）
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任務分配、工作負載、決策支援
這些研究普遍告訴我們一件事：
👉 人類和 AI 搭配得好，效能會比單獨使用其中一方更好。
但問題在於——
這些研究幾乎都把「能源」當成背景條件，而不是分析變數。
AI 很貴，但我們假裝它不影響決策
即使在最新的研究中，學者們已經開始承認：
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大型 AI 模型是 compute-intensive
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訓練與推論成本極高
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碳足跡與能源消耗不可忽視
然而，當研究進入「任務分配」或「人機協作設計」時，決策邏輯仍然幾乎只看：
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誰比較準？
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誰比較快？
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誰比較不容易出錯？
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誰比較安全、可控？
能源消耗，並沒有真正進入任務分工的判斷公式中。
換句話說，我們一方面承認 AI 很耗能，
另一方面卻在設計系統時，假裝這件事「與任務決策無關」。
「工作負載」被研究很多，但只研究了一半
另一個有趣的現象是：
在這些研究裡，「工作負載（workload）」是一個被大量討論的概念。
但它幾乎永遠只指：
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認知負荷
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心理壓力
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操作複雜度
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時間成本
卻很少有人問：
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人類在完成這些任務時，實際的能量消耗是多少？
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與 AI 的計算能耗相比，差距有多大？
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在能源受限或永續目標下，這樣的分工是否合理？
結果就是：
👉 人類被默默假設成「低成本、可無限使用」的資源。
一個被忽略的結構性問題：能源的「不對稱」
如果我們把問題攤開來看，其實非常清楚：
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人類的能量
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有上限
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可恢復
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任務依賴、情境依賴
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AI 的能量
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高度集中於資料中心
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與模型規模、推論次數直接相關
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在大規模使用時快速放大
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這是一種結構性的能源不對稱。
但目前的 AI 協作研究，幾乎沒有把這個不對稱當成理論問題來處理。
那我們真正缺的是什麼？
回顧整個文獻脈絡後，一個結論變得非常清楚：
我們缺的不是更多「人類 × AI 很厲害」的案例，
而是「能源感知（energy-aware）」的人類–AI 任務分工思維。
也就是說，我們需要開始認真思考：
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哪些任務「非 AI 不可」？
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哪些任務其實由人類完成更節能？
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在效能相近時，是否應該優先選擇低能耗的一方？
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能不能把「能源成本」當成和準確率、速度一樣重要的設計指標？
為什麼這件事現在非做不可？
因為如果我們繼續只用「效能最大化」的邏輯設計 AI 系統，那麼：
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AI 會越來越大、越來越耗能
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人類只被視為「監督者」或「瓶頸」
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永續、碳排、能源限制永遠只能在政策層面補救
但如果我們反過來問：
在人類很省電、AI 很耗電的前提下，
我們該如何重新設計協作？
那麼，人類–AI 協作就不只是「更聰明」，
而有機會變成 真正可長期維持的智慧系統。
結語
人類與 AI 的協作，從來不只是「誰比較厲害」的問題。
在能源與永續成為現實限制的時代，
它同時也是一個如何分配有限資源的問題。
也許下一個關鍵突破，不是更大的模型，
而是更節能、更有意識的人類 × AI 分工方式。