， 你 覺得 誰 能夠 成功 躲開 ？ 答案 是 人類 駕駛 。 這 位 人類 駕駛 雖然 也 沒有 遇 過 類似 的 情況 ， 但 他 還是 可以 快速 判斷出 這 個 情境 有 危險 ， 需要 避開 。 但 對於 無 人 駕駛 來 說 ， 就算 它們 能 應付 絕大多數 路面 上 的 交通 情況 ， 能 透過 各 類 數據 分析 避開 一般 車禍 ， 但 還是 無法 從 過去 車禍 的 相關 數據 中 認知到 「 上方 有 直升機 衝 著 過來 」 和 「 有 車 撞過來 」 本質 上 是 相同 的 東西 ， 也 因此 不會 避開 。 人工 智慧 還 遠 不 具備 「 產生 洞見 」 的 能力 。 它 或許 可以 比 人類 更 快 計算出 亞馬遜 森林 裡 有 多少 棵樹 ， 但 它 不會 產生 從 「 多 棵 樹木 」 到 「 森林 」 再 到 「 生態 系統 」 的 理解 轉換 。 人工 智慧 只 能 在 表面 層次 對 數據 做出 計算 與 反應 。 總而言之 ， 人工 智慧 無法 對 事物 的 本質 有所 洞見 ， 也 無法 創造 新 概念 。 這 意味 著 ， 人工 智慧 難以 取代 的 職業