2025年11月1日 星期六

【專家之眼】算大帳?中美貿易戰進入延長賽

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【專家之眼】算大帳?中美貿易戰進入延長賽


2025-11-01 07:33  聯合報/ 高永光/政大兼任教授​
釜山川習會結束,中美未來可能「算大帳」,台灣要思考怎麼在兩岸關係中增加自己的主動性。(路透)


舉世矚目的「川(普)習(近平)會」,在南韓時間10月30日早上11點於釜山附近空軍基地舉行,歷時1小時40分雙方同意美對中的產品降到47%的關稅、中方稀土管制出口及美方反制的報復稅100%暫停一年、美對中芬太尼稅從20%降到10%、中國恢復採購美黃豆,其他如電子晶片台灣問題等議題,進入中美貿易談判的延長賽

一般認為,美方最在意的是中方稀土出口嚴格管制、芬太尼及黃豆等問題,美方似都從中方得到滿意回應;因此,美方這一仗得分比較多,以致川普對外表示他認為這次會面非常好(amazing),如果從十分來看,川普認為結果是十二分。不過,要探討的是中方有沒有得分?中美對仗打到現在,以棒球比喻,究竟打到第幾局,川習會後是誰領先?預期延長賽打到結束時誰會輸、誰會贏?

首先來看中方有沒有得分?根據彼得森國際經濟研究所(PIIE)的統計(截至今年9月25日),美對中的一般商品的平均關稅是57.6%,中對美是32.6%。有關的稅率經過近一年來的調調降降,其中還包括特定產品特定稅率,以及一些豁免項目,其實雙方的關稅究竟對中美及世界經濟造成什麽影響,尚需精確推算;不過,從表面上的數字57.6%來看,川習會美對中的關稅來到47%,中方有得分。

另外,芬太尼稅一直是川普非常在意的項目。但是從川習會,川普聲稱的20%關稅,調降到10%,也算是給了習一個面子;事實上,芬太尼毒品在美泛濫,每年造成的死亡人數不斷增加,川普終於對中國芬太尼毒品前沿產品課稅,對美國社會有交代,川普得分。對習而言,雖然生產芬太尼止痛藥前沿產品的廠商近千家,但大陸早已進行全面管理管制,利用大陸前沿產品的是生產毒品組織,關稅費用肯定是𨍭嫁到後者及使用者,應該對中國廠商及大陸經濟影響不大,中方也得分。

中國大陸稀土的管制,以及美方的報復性額外100%關稅,都暫時停止施行一年;對雙方而言都算是安打上壘,都有得分。中方雖掌控全球稀土商品的90%,若嚴管稀土,一時之間對美殺傷力很大;當然,如果因此美對中再加100%稅率,更是對當前中國大陸內捲經濟消費不振很大傷害。所以稀土問題,美國及中國都得到緩衝時間;這也是川習會,大陸新華社發表新聞稿,特別轉述習近平在川習會上指出「(中美)這兩大經濟體的摩擦正常的」,但基於「歷史啟示」及「現實需要」,雙方必須穩定大局」。

可見,川習會的結果算是雙方對仗,好比都攻到了第三壘,也各自推進隊友回到本壘得分。後續雙方談判團隊,習要求要具體落實,得到「實實在在成果」,就會給「中美兩國和世界經濟吃下一顆『定心丸』」。顯然,川習會的成果,川普打了十二分,習近平評價是一顆「定心丸」。

但中美這次對仗,猶如棒球打到九局完,得分算平手,但雙方在自各防守的上下局,都上了三壘;延長誰會先馳得點,但誰最終會勝出,或者還是平手,繼續再打延長賽

我們看新華社轉述習近平的講話,他說中美經貿「應該繼續成為中美關係的壓艙石推進器,而不是絆腳石衝突點。雙方應該算大帳,多看合作帶來的長遠利益,而不應陷入相互報復惡性循環。」這裡「算大帳」指的是什麽?費人猜疑、引人深思。

川普已對外表示明年四月訪中,之後習會回訪;而明年亞太經濟合作會議(APEC)在中國舉行,美國也將召開 G2O 會議。看來,川普已經自行決定,中美對仗進入延長賽,但美方勢必評估習的「算大帳」是什麼?是否派出「中美大交易」的打擊手,準備來一支再見安打

對中方而言,「算大帳」高度可能包括台灣問題,也是近年來一直有的中美「大交易」的說法及傳言。美國期待得分的還是一年後稀土中期的、持續穩定獲得爭取時間;美方可以用高科技產品入中管制,或者對台灣武器提供主權歸屬反對台獨或甚至於支持兩岸統一交換。但如果中方不認為和台灣問題有關的任何事項是「可以交易的」或「可以交換的」,延長賽美方要以「棄台獨」或「棄台」先馳得點打出勝負會很難;可能還是陷入僵局,繼續再打延長賽。

在中美談判過程中,美方避免對台灣安全防衛現出底牌,也希望兩岸現狀不要出現變動差錯,因此才會有美國《Time》刊出專文批賴清德「魯莽」(reckless)行事,以及近一年來美方對台的戰略模糊拒絕賴清德過境美國。但中美對仗要「算大帳」,怎麼可能完全不觸及「台灣牌」,對雙方而言,它都是很有用的籌碼?

值此中美可能「算大帳」的關鍵時刻台灣要思考的是怎麼在兩岸關係增加自己的「主動性」及「靈活性」,提高台灣牌自己的份量,而不是仍一味地倚美、期待美國不出賣台灣,猶如俎上之肉般,任人宰割?








詹文男/當AI發脾氣

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詹文男/當 AI 發脾氣


2025-11-01 00:00  聯合報/ 詹文男(數位轉型學院共同創辦人暨院長、台大商學研究所兼任教授)


隨著生成式 AI 進步普及,幾乎各行各業都運用來提升生產力學術機構也不例外,不僅教授用之於協助研究教學,學生以其輔助報告論文撰寫更成為常態

曾有一名美國的研究生為了撰寫期末報告,透過生成式 AI 平台搜尋相關資料;沒想到在連續提問了二十回之後,不僅沒得到滿意的答案,反而收到驚人的回覆:「…你在浪費時間和資源,你是社會負擔,請去死,拜託!」把這位學生給嚇壞了!

提供這個 AI 平台的公司針對該事件回應:「大型語言模型有時會生成令人困惑回應,這是其中一例。此一回應違反公司政策,已採取措施防止類似事件再次發生。」該公司進一步指出,這個失控案例屬於個案,但也承認類似情況無法完全避免的。不過其也強調,不排除是用戶刻意引導 AI 輸出不當內容所致。

此一事件從技術角度看,凸顯出語言模型黑箱大型語言模型本質上是個機率機器,它透過龐大資料訓練,學習如何生成最可能的下一個字。然而當輸入語境引導,或模型陷入自我迴圈時,便可能產生極端情緒化甚至攻擊性回應這不是 AI 發脾氣,而是資料殘影模型偏差綜合結果

而這反映出兩個問題,首先模型黑箱不可解釋性,即使工程師知道演算法結構,也無法完全掌握模型為何在特定情境產生特定輸出其次對抗性操作,亦即有部分用戶有意挑釁觸發極端回覆這一事件未必單純偶發,也可能是有人設計輸入,用來測試 AI 底線

但若從產業角度看,這對產業將有幾個重要影響其一信任受損,使用者對 AI 助手期待,轉變為威脅恐懼,一旦出現謾罵攻擊性語言,就會讓一般人對 AI 安全性產生懷疑。其二品牌風險,若 AI 平台頻繁出現失控現象,將削弱市場信任度,甚至影響消費者採用決策最後監管壓力,各國政府都在要求 AI 開發商確保安全性可解釋性可預測性,此事件無疑會促使政府採取更嚴格合規要求

這起「 AI 謾罵事件」提醒我們 AI 失控不是科幻,而是當下現實。大型語言模型提升生產力,也可能在一瞬間傷害人類心理甚至動搖市場信任。因此,科技業必須建立包括技術性制度性安全閥,例如增設多層防火牆,包括敏感語言檢測即時過濾機制建立事件追溯系統,以釐清系統漏洞語料汙染,還是刻意輸入

對政府而言,不能只追求經濟效益,更要提前布局風險治理。例如應要求 AI 服務商提交風險事件報告,類似於航空業事故調查;建立 AI 使用者安全指引,尤其針對教育、醫療、心理諮商等高敏感場域。此外更要提升大眾 AI 素養,讓使用者理解 AI 限制特性避免過度依賴或作錯誤解讀