Altman 警告：AI 將全面重塑勞動市場與國安防線，語音詐騙風險迫在眉睫

InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜OpenAI示警AI語音詐騙：金融驗證、客服職能將面臨重構壓力

Altman 在演講中說了一句很有力的話：「有些工作不只是會減少，而是會『完全消失』。」

他舉的例子是客服中心，尤其是透過電話處理問題的客服。這類工作長期以來都被視為標準化流程的代表，而這正是 AI 最擅長的任務。從 ChatGPT 4o 的語音互動能力來看，一個語音 AI 不僅可以理解你的問題、查詢資料、提供答案，還能用自然語氣回應、模擬情緒反應，幾乎就像一個效率奇高的真人助理。

對企業來說，這樣的系統不會請假、不會罷工、不會出錯，還能一次處理多線對話。Altman 的言下之意很清楚：這不是人機互補，而是「AI 直接把人替代掉」。

而且這不只是客服。在銀行、保險、電商售後服務、技術支援，甚至基層醫療諮詢等角色，AI 都具備取代的潛力。

01｜不是危言聳聽，AI 聲音詐騙已經正在發生

你能想像，有人只要拿到你一段講話的錄音，就能「偽造」出你說任何話的聲音嗎？

這不是電影情節，而是現在已經能做到的技術。只要幾秒鐘的語音樣本，加上一些免費或低價的開源工具，就能產出幾可亂真的模仿聲音。這背後正是語音 AI 模型在語音合成（speech synthesis）與聲音克隆（voice cloning）方面的快速進展。

Altman 在演講中特別指出這個問題，他認為這類技術會被用來進行「金融詐騙」與「身份冒用」，造成巨大的安全漏洞。他甚至說，美國目前的金融系統會因此而遭到攻擊，國安層級也會受到影響。

事實上，美國已經出現幾起案例，有人偽造 CEO 的聲音打給會計要求匯款，也有人模擬親人聲音進行詐騙電話。而這類仿聲詐騙工具不再需要技術高手，任何人只要上網搜尋就能下載。

02｜銀行驗證靠聲音？Altman 說這超危險

許多銀行或金融機構在處理電話服務時，會使用「聲紋」或聲音驗證來確認用戶身份。這本來是一種創新的生物辨識方式，但在語音仿冒技術愈來愈強之後，這層「防線」其實形同虛設。

Altman 說：「用聲音驗證身分，現在已經是瘋狂的做法。」這句話非常強烈，直接點名銀行體系的風險。

這提醒我們一件事：不是每一項新科技都是進步，也不是每一個安全設計都能經得起未來的挑戰。特別是當 AI 技術在進步、但對應的法律與驗證機制還停留在舊時代時，中間的落差就是犯罪的機會。

03｜醫療、教育領域也在變，AI 不一定取代人，但正在改變「角色」

Altman 也提到醫療診斷的應用。他說在某些診斷任務上，AI 已經做得比人類醫師更準確，這句話乍聽讓人擔心醫師會不會也被取代。

但他馬上補充：「即便 AI 準確率更高，我還是想要一位真正關心我的人來告訴我診斷結果，而不是一個機器。」

這裡透露出另一個趨勢：AI 的出現，不一定是「完全取代」，而是「重新定義人類的角色」。醫師可能會變成決策輔助員，教育工作者可能會變成學習教練，而不是內容傳遞者。這是更深層的社會變化。

04｜OpenAI 為何設立華府政策辦公室？

Altman 宣布，OpenAI 將在美國華盛頓特區設立第一個政策辦公室，未來會與政府官員、立法機構、監管單位密切合作，提供 AI 技術諮詢與政策訓練。

這代表 OpenAI 不再只是技術研發者，而是轉變為政策參與者。他們希望引導「合理治理 AI」，而不是任由技術發展而缺乏規範。

背後的現實是，AI 發展速度遠遠超過法規制定速度。與其被政府「亂管」，不如主動進場「共同治理」。這是 Altman 的策略，也是許多大型科技公司近年在推動的治理參與模式。

05｜我們該怎麼看？從金融、法規到民眾教育都需要全面升級

AI 帶來的挑戰不是某一個單位可以獨立解決的。這需要跨領域的思維與行動。

對金融業者來說，或許該開始盤點現有驗證流程，是否仍仰賴可被仿冒的資料（如聲音、生物特徵），並思考導入 AI 偵測技術（如 Pindrop、Reality Defender 等聲紋驗證工具）或改用多因子驗證方式。

對政府立法者來說，該思考是否需要制定「AI 生成人工內容標示義務」、「深偽偵測技術推廣方案」、「AI 聲音仿冒刑責強化條文」等法規與指導方針。

對一般民眾來說，也需要強化對 AI 風險的認知，不再天真地相信來電語音就一定是親人、不再只看「聲音像不像」就判斷真假。AI 教育不能只是讓大家會用 ChatGPT，更要讓大家懂得「AI 被濫用的樣貌」。

06｜台灣要面對的三件事：驗證機制、聲音數據、跨部會 AI 對策

台灣在面對這波語音詐騙與 AI 就業衝擊議題上，建議儘早佈局。以下三件事，尤其值得關注：

1. 驗證機制要全面檢討：
公家機關、銀行、電商、醫療平台是否還使用可仿冒的身分驗證方式？有沒有對「語音」、「影像」這些資料做好驗證與偽造偵測？

2. 聲音資料要列入個資保護重點：
很多人在 Podcast、YouTube 或電話中洩漏聲音，不知道這些都可以成為 AI 仿聲的素材。台灣個資法是否需要擴大聲音資料的定義與使用限制？

3. 跨部會設 AI 安全與詐騙對策小組：
AI 詐騙不只是科技問題，更是金融、通訊、警政與教育的整合挑戰。行政院層級是否應建立跨部會 AI 對策小組，提出具體預警、教育、治理與偵查策略？

07｜結語：AI 的風險不是科幻小說，而是每天都可能發生的真實事件

Sam Altman 的發言讓我們清楚看到：生成式 AI 的下一波風險，早已超越「模型對話精不精準」這種表層問題，而是直指「職業結構」、「安全機制」與「信任系統」本身。

AI 生成內容可能讓我們不再知道「誰說了什麼」，也可能讓公司不再需要某些職位，更可能讓犯罪者用你爸媽的聲音騙你匯錢。這不是明天的事，而是現在已經正在發生的現實。

與其感到無力，我們更需要認清：

參考資料：

OpenAI CEO Sam Altman warns AI will wipe entire job categories off the map

Voice fraud AI risks spark concern from Sam Altman

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