商傳媒｜何映辰／台北報導
人工智慧（AI）領域近期浮現一個新詞「Loop Engineering」，描述設計讓 AI 模型能夠自動執行多步驟任務的循環系統。儘管 AI 代理（AI agents）的概念去年起已廣受討論，且 OpenAI 等主要 AI 公司樂見自主 Token 消耗，但業界專家指出，即使是高度自動化的 AI 系統，人類的監督與參與仍是不可或缺的關鍵。
奧地利人工智慧開發商 Peter Steinberger（OpenClaw 的創建者，後加入 OpenAI）被視為推動這波「Loop Engineering」討論的關鍵人物之一。他提倡開發者應設計能提示（prompt）AI 代理的循環機制，而非僅單純輸入提示並等待回應。電腦科學家安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）甚至早在數月前就已著手相關研究與實踐。這種「Loop Engineering」的核心在於讓 AI 模型能夠自主執行複雜任務，減少人為即時介入。
然而，這種趨勢也引發了質疑聲浪。英國作家兼公共關係專家 Ed Zitron 便對此提出反思，他針對 Peter Steinberger 的社群媒體貼文質疑：「OpenAI 是否也會向其自身的 Token 消耗收費？」Ed Zitron 更點名批評 Anthropic 的程式設計師鮑里斯·切爾尼（Boris Cherny）擁護「Loop Engineering」是提示工程（Prompt engineering）的繼承者，因為鮑里斯·切爾尼每個月在 Anthropic 消耗的 Token 費用高達 13 萬美元。Token 是指 AI 模型處理文字或程式碼的基本單位，而其消耗量直接關係到 AI 公司的營收。
企業學習平台 Jnaapti 的創辦人 Gautham Pai 則在社群平台 X 上回應 Peter Steinberger，戲稱這將成為 LinkedIn 上新的流行語，預言「Loop Engineering」將取代去年的「Harness Engineering」成為業界新寵。Peter Steinberger 對此幽默回應，認為此概念約需三個月才能普及，屆時人們又將討論由 AI 群體設計循環系統的下一階段。
軟體工程師阿迪·奧斯馬尼（Addy Osmani）在他的部落格文章《Loop Engineering》中總結道：「循環改變了工作，但並未將你從工作中淘汰。」這強調了 AI 系統雖然提高效率，但人類在其中的角色依舊存在。報導警告，若將本質上不確定的 AI 模型用於任務，卻期望其完美無瑕地運作，那麼清理隨之而來的混亂將是不可避免的結果。
儘管主要的 AI 公司希望看到使用者能「設定即忘」（set-and-forget）地消費其服務，但專家提醒，使用者作為「人類在循環中」（human in the loop）的角色至關重要，其生計甚至可能依賴於此。這意味著在 AI 邁向更高自主度的過程中，人類的智慧、判斷與監督，仍是確保 AI 系統有效且安全運行的核心。
