講者：林永濬先生

地點：國立臺灣大學 天文數學館202演講廳

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內容摘要：

在迷惘中前行：數學人如何走出自己的路

林永濬先生以自身經驗鼓勵數學系學生勇敢面對自我懷疑與轉換跑道的掙扎。他從高中以來就熱愛文學，性格內向，也曾對數理與程式設計感到挫敗，直到進入研究所，才逐步找到結合數學與資安的研究方向。他引用「君子不器」勉勵同學不必自限身份，在多元經驗中尋找自己的定位，成為能夠轉換跑道的「高維度人」。

AI 時代的人文反思與跨域實踐

從資安到生醫科技，林先生以自身跨領域歷程指出：AI 並未取代數學思維，反而讓數學人更具優勢。他強調理解 AI 原理、善用工具的重要，也提醒學員應避免只依賴快速生成內容，而忽略深度思考與判斷。他並分享 AI 在醫療、藥物開發、腦科學等應用的突破與挑戰，指出跨領域人才將在未來發揮關鍵影響力。

成為高維度人：理解世界、善用工具、堅持初衷

林先生以 RPG 遊戲作比，鼓勵學員在人生這場遊戲中善用資源、勇於冒險。他強調人脈、意志與知識是現代人的三大核心競爭力，並提醒大家培養跨域思維、尊重他人專業。講座最後，他提及圍棋哲學與人生的相似，鼓勵大家在人機共舞的時代裡緊握人類價值與想像力，做出獨特且無可取代的選擇，莫忘初衷。

【演講內容全文】 

大AI時代與數學人生 

FlowEHealth Algorithm Engineer 林永濬

學生時期的迷惘與找尋自己的定位

　　林先生一開始就先感謝夏老師邀請他回校演講，自己可以說是與現場學員同世代的人，並且都是以就讀（或是曾就讀）數學系的身份面對目前經歷巨變的世界。他想與同樣就讀數學系背景，但卻正在迷惘、甚至是想放棄的學員分享自己的背景與定位。他提到自己除了資工的研究，還有嘗試紹了其他課程，其中之一便是學做甜點。

　　從師大附中到大學階段他其實一直以來都喜愛文學，性格偏向內向與自卑，進入大學後也不太擅長社交。他認為自己偏向藝術類型的性格，可能更擅長並且對創意的領域較感興趣，反而不擅長撰寫程式碼。這時期因為作息的安排或是時間有限，導致他即使延畢也似乎沒有培養出哪些技能。 

　　林先生分享了論語中『博而不專，君子不器。』（不拘泥於任何一種知識或技藝，也不需要侷限或刻意收集知識或技藝。）對他而言，他不希望被定義成任何一種表現，例如工程師、理科男或是甜點師。

　　而『君子不器』是期待不要劃地自限，人充滿著無限可能。這也是人類與機械最大的差別。在這裡他以沈君山先生為例─沈先生是圍棋界的名人，且同時為天文物理學家以及清大的校長，沈先生曾提到：「我雖然從小專注圍棋，但長大之後還是能轉換（跑道）從事更多的事情。」

圍棋與進入資工的選擇

　　林先生提到，AlphaGo問世後，他對人類與電腦的差異有了深刻體悟。曾經他認為電腦無法超越人類千年的圍棋智慧，但在AlphaGo擊敗世界棋王後，他感受到電腦的強大，也因此開始接觸電腦科學。然而，大一初學程式設計時，他因基礎薄弱而感到困難重重，大二、大三期間因學識不足和對未來的迷惘，進一步探索數學與資工的結合，直到大四才正式投入電腦相關課程。

　　進入碩士班後，他專注於資訊安全與密碼學的實作，並克服學業壓力和自我懷疑，最終達成目標。他勉勵學員，即使學業中面臨挫折，數學不會背叛我們，過去的努力終將指引未來方向。

跨領域人才的時代

　　林先生認為，現代社會需要跨領域、跨文化與跨世代的人才：

• 跨領域：不同專業間的合作創造出一加一大於二的價值，甚至開創新領域。

• 跨文化：理解這個世界不同國家、不同出生背景以及不同人類的興趣與偏好，也就是橫向溝通。

• 跨世代：理解時代變化的劇烈，在不同時代背景下人的思想與傳承以及彼此間的尊重與理解。

他以自身經歷說明，從數學轉入資工，再跨足生醫領域，每一次轉換都是突破舒適圈的重要一步。他提醒學員，勇於學習和合作，將讓我們在變化中持續成長，開創屬於自己的精彩人生。

經歷人生的三次挑戰與反思

林先生接著提到，他的人生中，其實歷經了三次重大的挑戰：

1. 大學時代初次接觸電腦時的挫折：從完全不懂程式設計到努力學習，最終找到自己的興趣與專業方向。

2. 研究生階段跨域深度探索的積累：從數學到資訊安全，再到密碼學與實作領域，他逐漸累積知識，克服對自己的懷疑。

3. 跨入職場新創產業的勇氣與實踐：進入社會後，他選擇新創公司而非外商，因為他希望透過電腦科學幫助人類解決實際問題。

這些挑戰使他深信，只要堅持不放棄，過去的點滴與經歷，終會結出果子，並引導出未來的道路和方向。

大AI時代數學人的自處之道

大數學人時代 理解並篩選AI產出的內容

　　從2023年之後，人們意識到生成式AI的時代（大AI時代）已經來臨，看似AI能協助人們解決許多難題，但對於現況林先生則認為，AI的興起並未讓數學失去價值，反而是數學崛起的最佳時刻，也可以稱作大數學人時代。

　　那麼到了目前歷史性的時刻，電腦的極限究竟還能到達哪裡？可以反思的是：有哪些是我們能夠創造，而電腦做無法達成的。

　　他提醒大家兩件事情：

第一：確認想要解決的任務目標。

第二：無論黑貓白貓，能抓到獵物的就是好貓。

　　今天所謂的AI算法，實際上都還在人類所提供的資料體上進行深度的研究、判斷跟推論，屬於資料科學的思維範疇。了解這些模型究竟在學什麼，才有機會設計出更加合適的算法，也才有機會產生與眾不同的突破。所以在這個時代，數學系仍然是吃香的科系之一，千萬不要小看自己的潛能。

　　平時使用AI工具整理、學習知識，或是快速產出內容的同時，他也提醒過度快速的產生內容容易使人忽略需要深入的思考。久而久之人們的能力會因此而被稀釋。在這裡他也勉勵同為數學系的學員，享有這些快速生成內容的同時，不要忘記自身擁有的思考與判斷能力，並且從中篩選有益的資訊。

數學人與學習新領域的好處 懂得運用的人是贏家

　　他提到許多人包含自己，都曾懷疑就讀數學系究竟有哪些用處，但其實數學系的訓練不僅包含數學知識，更培養專屬的數學思維，其中強調的是邏輯推理、抽象思考。這些思維的培養與訓練可以造就很好的學習能力，這些曾經不曉得為何要讀的知識，未來將使數學人成為知識霸權。

　　如何使用這些工具放大生產力與學習能力，只會在未來成為愈來愈關鍵的能力。他勉勵學員成為自己的Manager，雖然人類的挑戰愈來愈大，但相對的人們的學習能力也會持續成長。運用這些工具補足自己不足的部分，並且做AI做不到的事情。

AI在生醫領域的應用價值、挑戰與突破

目前生物科學領域的突破與難題與AI時代的省思

　　林先生指出，傳統生物科學研究耗費大量人力、財力和時間，尤其在基因體計畫等領域突破後，海量數據的分析與生物機理的揭示成為新的研究挑戰。他提到，AI為醫學帶來了重新審視每個環節的契機，並提供更快速且更有效的解決方案。

• 藥物開發與實驗：現階段藥物研發耗時長、成本高，且許多疾病仍無藥可用。AI有助於模擬與分析，大幅縮短新藥開發的時間。

• 疾病檢測的技術瓶頸：例如，癌症與心血管疾病往往因早期難以檢測而延誤治療，AI的圖像分析技術能提升準確性，協助醫療人員發現異常。

• 開放性挑戰的領域：進行各種實驗分析之後會獲得極為大量關於人體內的數據資料，若要從中拼湊生物體內產生的現象以及推論未知的結論也是開放性領域的挑戰。

• 基因分析與精準治療：AI結合基因體數據，可實現針對患者個體的精準用藥，為醫學帶來個性化治療的可能性。

• 醫療資源短缺：全球醫療人手不足的問題加劇，AI輔助診斷能有效緩解資源分配壓力。

AI之於生理研究與傳統生物醫學研究與數據導向的研究方式

　　AI在生物分子結構預測上取得突破，甚至獲得諾貝爾化學獎，展示了從DNA序列推導蛋白質結構的潛力，準確性和效率皆顯著提升。林先生認為，這代表生物醫學正從經驗導向進而轉向數據導向。

　　傳統的生物醫學研究依據經驗與觀察，但也存在侷限性。數據導向的生物醫學研究利用數據分析及其學習的方法，從大量醫學數據中提取出有價值的訊息。它可逐步用於新的生物標誌（BioMark），並且揭示疾病的機制，好開發新的治療方式來實現精準醫療。

Biomark與數據的公平性 腦科學與人類如何思考學習

　　AI與數據導向的研究方法雖然前景廣闊，但也引發公平性、透明度與隱私保護等問題。他強調，多學科專家間的合作，對於解讀複雜數據至關重要，並呼籲對數據倫理做更深入的思考。

　　林先生對於腦科學特別感興趣。他提到，AI不僅能幫助研究大腦的運作，也啟發人類設計更高效的技術，例如腦機界面技術實現人腦與物理世界的交互，可能逐漸模糊電腦與人腦的界線。他期待未來的發展能進一步解開人類思考與學習的奧秘。

如何思考與理解這個世界

理解世界的好處

　　林先生指出，理解世界的過程能幫助我們在面對新情況時減少驚訝，迅速採取行動並降低猶豫與內耗。他強調三個對每個人至關重要的能力：

1. 人脈：強大的人脈能在現代高度專業分工中發揮互補效應，讓人突破自身的局限，攜手達成目標。

2. 意志：自律與抗壓力決定了個人實現目標的可能性，意志力也是推動行動的根本動力。

3. 知識：知識是能力累積的基礎，而能力的增長具有加速度，越早開始積累，成就越顯著。

　　他以時間為例，強調歷史的借鑒作用。儘管未來不可預測，但以過去的經驗作為參考能幫助我們制定更有效的策略，從而應對世界的劇烈變化。

累積、嘗試與反思 培養跨領域思維

　　在直奔標竿、能力累積的過程中，失敗與後悔在所難免，因此及時檢討格外重要。林先生建議每天花幾分鐘審視自己的短期與長期目標，以避免錯誤的累積或偏離了初心。

　　林先生認為，人們在解讀事物時，往往帶有些許偏見與濾鏡，難免失去絕對的客觀性。因此，培養跨領域的思維模式至關重要：

1. 多角度解析：接觸不同領域有助於以多維度的方式看待問題，避免片面化。

2. 團隊多元性：多元背景的團隊能降低集體認知偏差，激發更多創新可能。

3. 數學優勢：數學的抽象與概念化能力，讓數學人成為理解跨領域思維的佼佼者。

他鼓勵學員勇敢跨出舒適圈，向不同專業的人請教學習，這將為跨領域思維的培養奠定基石。

培養尊重與開放的態度 成為高維度人

　　林先生以科系之間的輕視現象為例，指出這樣的心態，可能限制了個人的成就。特別是在產業合作或創業過程中，單純依賴工程師思維難以成功。
在這裡他提醒學員：永遠記得以開放的心態持續的學習，培養跨領域的思維。無論哪一種科系都有非常成功的人，也有總是不清楚自己正在做什麼的人。

　　林先生分享了他的目標——成為一名高維度人。他希望不侷限於某一專業，而希望在多個領域中都有所參與及貢獻。他提到，西方的「文藝復興人」概念正是這一追求的體現，其代表人物如達文西兼具多項專業才能。

人生如遊戲，遊戲如人生

人生是一場RPG遊戲，追求獎賞與榮譽

　　他將人生比喻為一場RPG遊戲，首先以20幾年的遊戲世紀帝國2來舉例，玩法是以少量的蔬食、資源盡可能快速產生更多資源。接著武裝自身的力量去擊倒對手。這個邏輯與人們日常生活相同：盡可能努力學習或是工作賺錢。而金錢可以購買買得分的裝備，或是用來賺更多的錢。學習如何分配資源、應對挑戰，並持續提升能力。並以哲學性的反思結束了他的分享：理解世界的好處，在於減少迷惘與內耗，進而聚焦於行動力。他鼓勵學員勇於嘗試跨域合作，培養多元創新思維，並以開放的態度面對變化。

從圍棋的棋盤上，看見世界運行的法則

　　棋盤之上不僅呈現人與人互動的心法，也蘊含世界運行的法則。圍棋中可以找到做人跟做事的道理，學習到關注全局、尊重對手與平常心。

關注全局：隨時觀察整個盤面的變化，不要太著重於局部。這對AI來說可以做得很好，但人類相對困難的事。隨著時間關注整個世界的局勢變化，

尊敬對手：則是正確認知競爭對手，比如對方已經曉得的事情，要與之認同，自欺欺人。

在這裡他分享：雖然目前沒有在下棋，但實際上人們一直都在下一盤很大的棋。對手是這個世界，名為人生的棋局遊戲。

期待的世界與終極目標

　　最後林先生為整個演講做總結：自身的終極目標是看到沒有疾病與痛苦的世界。在目標來臨前他會繼續努力下去。

　　科技始終為了滿足人性，而發展科技的過程中，人與人之間的同理最重要。同理包含同理心與同理力，前者是意願與善念，後者是設身處地換位思考，理解想法的能力。更進一步來談：如果能提前看到一部分人們的想法與需求，那便能創造市場，率先找到能發揮的機會。

　　人生必然經歷許多失敗。但若可以選擇，他寧願盡快遇到這些失敗，也就能一次學習這些經驗，並追求更大的成功。創業的過程中包含決策、人和、研發、市場、資金等等。這些通常不是一次創業就能達到理想的目標，其中最重要的是學會善敗：敗而不恥、敗而不傷，才有機會笑到最後。

　　科技急速發展的年代，緊握身為人類的價值是最為關鍵的。人類最強大的是想像力、情感能力與政治能力。這也是他認為目前最難被AI所取代的。老祖宗自古以來曉得最重要且核心的人性價值就是自由。

　　最後，他以一句話送給還在迷惘中的人：願能不被這個劇烈的變動的時代給淹沒，莫忘自己的初衷。