台積電點解形容 AI 係「3歲超人」？

台積電並非反對用 AI；佢哋真正想講嘅係：AI 喺界線清楚、可核查嘅技術工作上可以幫到手，但未適合喺冇嚴格限制同人手覆核之下，接觸公司最核心嘅研發資料、製程知識，或者代為作出後果重大的製造決定。

「3歲超人」：有力量，未有判斷力

台積電聯席營運長米玉傑（Y.J. Mii）用「3歲超人」形容 AI，重點唔係話 AI 冇用，而係指出能力同判斷力之間有落差：AI 可以非常強大，但未必知道自己會造成幾大傷害，亦唔識可靠地分辨對錯。14

對靠專有半導體技術建立競爭力嘅台積電而言，呢個分別極其重要。風險未必要由惡意而起：員工可能將機密資料輸入咗唔適合嘅系統；又或者自動化流程做咗本來應該先由人審批嘅動作。

點解研發與製程資料要特別小心？

米玉傑表示，台積電特別審慎處理 AI 接觸敏感研發資訊，因為使用不當可導致資料外洩或遺失。16

先進晶圓製造涉及嘅製程工程知識、實驗數據及其他專有研發材料，往往難以取代。現有報道冇交代台積電完整內部政策，亦冇列出所有受限制資料；但核心原則清楚：資料愈機密、愈不可替代，就愈唔應該喺欠缺嚴密保護下交畀 AI 處理。16

米玉傑亦提到涉及 OpenAI 與 Anthropic 模型進入外部機構嘅事件，作為警示例子。不過，現有資料並冇證實呢啲事件係針對台積電本身嘅攻擊。14

AI Agent 一有權限，風險就升級

當 AI 唔止係答問題，而係成為可存取企業系統、能夠執行動作嘅 AI Agent（智能代理），風險會顯著增加。

台灣半導體產業協會指出，AI Agent 的四類權限都會帶來資安風險：存取資料、執行系統操作、與外部互動，以及自主決策。有咗呢啲權限，Agent 可以讀取機密檔案、下指令、改設定、執行程式，甚至觸發工作流程。2

協會警告，一次提示注入（prompt injection）如果配合廣泛資料存取權同執行權限，後果可以由錯答問題升級成嚴重入侵。建議防線包括最小權限、沙箱隔離、工具白名單、速率限制、異常偵測、攔截高風險操作，以及為每個 Agent 設立可追溯嘅身分同權限。2

放返入晶圓廠語境，米玉傑嘅比喻即係：聰明唔等於值得畀佢操控權。

台積電仍然會喺邊啲工作用 AI？

報道顯示，台積電認同 AI 喺程式開發同電子設計自動化（EDA）有實際效益。米玉傑指，呢類工作通常有清晰定義嘅輸入、輸出，同時有大量數據，正係 AI 較能發揮嘅範圍。8

但呢個唔代表可以無限制自動化。涉及敏感研發資訊或複雜判斷嘅關鍵決定，仍然要由人負責。8

點解 AI 暫時解決唔到 A14、A10 樽頸？

米玉傑另一個重點，是軟件喺實體製造業有其界限。他認為，AI 現時未能有效突破台積電開發下一代 A14、A10 製程時面對嘅設備能力限制。17

AI 可以協助分析數據或優化定義清楚嘅工程任務，但如果樽頸係製造設備本身嘅性能不足，單靠更強模型並唔會令部機突然具備原本冇嘅能力。要推進製程，仍要靠底層設備與工具鏈的實質技術突破。17

台積電預計 A14 於 2028 年投產，亦反映先進製程從研發到量產，除咗設計創新，製造準備度同樣關鍵。14

對高風險 AI 應用嘅提醒

台積電其實係將兩條問題分開：AI 做唔做到一件令人驚嘆嘅事？同埋可唔可以信任佢，自主處理最核心資料與不可逆轉嘅決策？

米玉傑嘅答案係，現時 AI 適合放喺界線明確嘅流程之內；但有能力，唔代表應該取得敏感研發資料、廣泛系統權限，或者先進製造嘅最終控制權。喺高風險半導體工作中，隔離措施、收窄權限、可追責覆核同人類判斷，依然缺一不可。128