當全球許多政府仍在討論「AI(人工智慧)是否將改變世界」時,新加坡外交部長維文,已經花了三個月時間,親手為自己打造一套 AI 代理人系統。而如今,他坦言自己「已經不敢把它關掉」。
這不是矽谷創業家的產品發表,也不是科技公司的行銷宣傳,而是一位現任外交部長在新加坡 AI 工程師大會上的公開分享。更令人意外的是,這位部長原本是眼科外科醫師,既沒有工程背景,也不是軟體開發者,卻選擇親自研究 AI 代理人、檢視程式碼、部署記憶系統,最終將 AI 真正納入外交工作的核心流程。
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這場演講之所以引發廣泛震撼,不只是因為技術本身,更因為它透露出一個更深層的訊號:AI 正在重新定義外交工作的方式,甚至重新界定國家的治理能力。
外交工作向來是高度依賴知識密度與認知負荷的專業。維文在演講中提到,單單一個月內,他就必須出訪十二個國家、會見數百位人士。每到一地,他都得迅速掌握當地的歷史、地理、經濟、文化與安全情勢,還要理解每一位會談對象的背景、立場與過往發言。
過去,這些工作高度依賴幕僚體系。外交官必須閱讀厚重簡報、背誦背景資料、整理會議筆記,甚至在飛機上臨時惡補。然而,AI 代理人的出現,正徹底改寫這種工作模式。
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維文打造的系統,本質上是一個「外交第二大腦」。他以開源框架 NanoClaw 為核心,透過 WhatsApp 與 AI 對話,再結合 Whisper 語音辨識、Mnemon 記憶圖譜,以及本地端語意搜尋模型,將自己的講稿、逐字稿、國會發言與政策資料全部整合進系統之中。換句話說,他不再只是「查資料」,而是建立起一套能理解脈絡、記住歷史、進行語意推理的個人知識網路。
這對外交工作的影響極其深遠。
過去,外交官最大的限制之一,是人的記憶與注意力終究有限。即使再優秀的外交官,也難以同時精準掌握數十國政治人物的立場變化、歷史糾葛與談判細節。但 AI 代理人卻能即時協助使用者進行背景提取、語境分析與關聯搜尋。
當部長在機場候機時,他可以直接透過語音詢問:「某國最近對南海問題的立場有何變化?」「這位部長五年前曾公開談過什麼?」「我去年在國會如何回應這個議題?」AI 幾秒內即可整理出完整脈絡,甚至延伸出相關議題與背景關聯。
這種能力,不只是效率的提升,更是一種認知能力的擴張。
更重要的是,AI 並不只是資訊搜尋工具。維文特別提到,大型語言模型對外交工作最有價值之處,在於其分析、抽象、表達與起草能力。他如今已大量使用 AI 協助草擬演講、簡報、政策答覆,甚至包括國會質詢內容。這意味著,未來的外交官將不再只是「閱讀資料的人」,而是「駕馭知識系統的人」。
然而,維文在演講中反覆強調一件事:理解與責任,仍然無法外包。
他指出,在 AI 時代,計算、記憶與知識傳播都可以交給機器,但真正不能外包的,是人的理解。因為身處權力位置的人,可以授權工作,卻無法授權問責。這句話,其實點出了 AI 對政府治理最核心的挑戰。
AI 可以協助外交官整理資訊、模擬談判、分析風險,但真正拍板決策的人,仍然是政治領導者本身。當國際危機爆發、談判失敗,或國會啟動追責程序時,承擔責任的,不會是 AI,而是部長本人。
維文還特別指出:「你無法治理一項你只是被簡報過的技術。」這句話之所以引起廣泛共鳴,是因為它直接戳破了現代政府治理的一個普遍現象:許多決策者其實從未真正使用過 AI。
他們閱讀的是簡報、聽取的是報告、理解的是二手資訊,卻要替國家制定 AI 政策。但真正親手部署過 AI 代理人的人,才會知道它何處強大、何處有限,又在哪些地方容易出錯。
更有意思的是,維文坦言,自己其實沒有寫多少程式。他做的事情,更像是「組裝」:下載開源工具、串接不同模組、檢查權限、建立工作流程,再讓 AI 自行完成大量客製化任務。而這或許正是 AI 革命最重要的地方。
真正改變世界的,未必只是少數頂尖工程師,而是大量普通專業人士開始把 AI 植入自己的工作流程。老師用 AI 設計教材,律師用 AI 分析案例,醫師用 AI 建立病歷知識庫,外交官則用 AI 建立政策記憶系統。
更耐人尋味的是,這套讓維文部長「不敢關掉」的 AI 系統,並非架設於昂貴的超級電腦之上,而只是運行在一台兩、三年前的 Raspberry Pi 小型主機,記憶體甚至只有 8GB。
這個細節所象徵的,不只是技術的平民化,更是治理能力正在重新洗牌。當 AI 的門檻快速下降之後,真正拉開國家差距的,將不再只是資本,而是政府是否願意學習、官員是否願意親手操作,以及整個體制是否具備快速重組工作流程的能力。而這種差距,未來恐怕不只是科技差距,更將是國家治理能力的差距。