自動駕駛Autopilot 是一個知識密集且科技含量很高的技術，不基於點什麼很難把它講的相對清楚。
副駕駛 Copilot 是一種由 AI 提供支持的數字助理，旨在爲用戶提供針對一系列任務和活動的個性化協助。
自微軟發佈 Microsoft 365 Copilot 以來，Copilot 這個詞便被各界人士不斷提及。 "Copilot has caught lightning in a bottle（Copilot 在瓶中捕抓到了閃電）"。 這是不久前，紅杉資本在探討新一輪技術革命時說的一句話。微軟選擇了智能化應用採用Copilot 架構。
人們廣泛認同某些技能和能力是人類獨一無二的，而且它們（目前）不能被人工智能或機器人複製或替代。
- 一種是與解決複雜問題相關的技能，此類技能依賴於專業知識、歸納推理或溝通能力。
- 第二種獨特技能與人際交往和情景適應有關，這往往更多地和人工角色有關。
第一種技能的核心是波拉尼悖論（Polyani's Paradox），它指的是化學家和哲學家邁克爾·波拉尼（Michael Polyani）發表的一個評論，即：“我們知道的，比我們可言說的更多。” 換句話說，人類知識的一大部分都是隱藏的，因此不能以指令的形式寫下來，所以無法被人工智能和機器人技術複製。
第二種技能與莫拉維克悖論（Moravec's Paradox）有關，它指出：“讓計算機進行智力測試或執行檢查程序時達到成年人的水平並不困難，但是讓它們有一歲小孩般的感知和行動能力則非常困難，這幾乎是不可能的。”因此，一個機器人可以輕鬆地執行復雜的分析任務，但撿杯子和爬樓梯對於它來說則困難得多。
莫拉維克悖論 是說對於人工智能和機器人來講，人類所獨有的邏輯推理能力只需要非常少的計算能力就實現，然而 GPT-4 這樣的大模型的邏輯推理能力，微軟專門爲其打造了一臺超級計算機，用來在Azure公有云上訓練超大規模的人工智能模型。其中這臺超級計算機擁有28.5萬個CPU核心，超過1萬顆GPU（英偉達 V100 GPU）；按此規格，如果自建IDC，以英偉達A100 GPU芯片替代V100 GPU芯片，依照性能換算，大約需要3000顆A100 GPU芯片。
莫拉維克悖論表明了，人類和算法的結合可能是實現最佳人工智能應用的最佳方式之一。雖然計算機可以在某些智力測試或玩跳棋等遊戲中表現出成人水平的能力，但在感知和行動方面，它們仍然無法達到兒童的技能水平。這是因爲兒童具有天生的感知能力和運動協調能力，而這些能力需要通過長期的自然經驗和訓練才能得到發展和完善。因此，將人類的知識和經驗與計算機算法相結合，可能會產生更好的結果。
例如，在醫療領域中，醫生可以使用機器學習算法來分析大量的醫學圖像數據，以幫助診斷疾病。然而，由於醫學圖像數據的複雜性和多樣性，單純的機器學習算法可能無法準確地識別和診斷疾病。因此，將醫生的專業知識和經驗與機器學習算法相結合，可能會產生更好的結果。
有莫拉維克悖論的存在，機器智能的一些最佳應用將是人類和算法的結合。也就是說Copilot 這樣的架構是更加契合人與機器的協同合作。