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快速重點摘要
- AI 模型競爭激烈與功能強化：
- OpenAI 為了應對競爭對手（如 Google 的 Gemini 3），在內部發布了「紅色警戒」（Code Red）並迅速推出了 GPT 5.2 模型系列，該模型在編碼、數學和規劃等專業任務上的表現顯著提升。
- Anthropic 的 Opus 4.5 模型能力大幅躍進，引發部分開發者對於工作被取代的擔憂，認為編碼領域的問題已基本被解決。
- 智慧財產權與監管：
- 迪士尼（Disney）與 OpenAI 達成了一項獨家、為期一年的 10 億美元授權協議，允許 Sora 和 ChatGPT 存取其 200 多個角色和環境，但協議不包含演員肖像與聲音的使用。
- 在與 OpenAI 達成協議後隔天，迪士尼隨即向 Google 發出終止函（Cease and Desist Letter），指控 Google 的 AI 模型訓練和服務對迪士尼的版權構成大規模侵權。
- 科技職場變革與技能要求提高：
- 由於 AI 導致除錯、測試和日常軟體維護等入門級工作被自動化取代，全球科技業的初階職位正在經歷「就業末日」（jobpocalypse）。
- 新畢業的工程師現在被要求具備專案管理、與客戶溝通甚至銷售等額外責任，且必須提高輸出效率達 70%。
- 基礎技術與消費電子發展：
- PlayStation Portal 透過雲端串流技術的擴展，使其可遊玩的遊戲數量大幅增加至超過 3,000 款，凸顯了玩家對真正的掌上型遊戲機的強烈需求。
- 儲存大廠 Toshiba 規劃在未來幾年內將硬碟容量推升至 40TB 甚至 55TB 以上，主要依賴 12 碟片設計以及 MAMR（微波輔助磁記錄）和 HAMR（熱輔助磁記錄）技術的成熟。
領先 AI 模型的競爭與演進
- OpenAI 應對競爭的策略與 GPT 5.2 模型的推出
- OpenAI 為了應對競爭對手如 Google 的 Gemini 3 模型所帶來的壓力，內部發布了「紅色警戒」，目標是將資源集中於改進 ChatGPT。
- 作為回應，OpenAI 推出了 GPT 5.2 模型家族，包含 Instant（資訊尋找更快）、Thinking（擅長編碼、數學與規劃）和 Pro（最強大版本）三個等級。
- GPT 5.2 Thinking 模型在 OpenAI 的 GDP Val 基準測試中表現出色，聲稱其在超過 70% 的任務中優於人類專業人士，並且速度快了 11 倍。
- GPT 5.2 Thinking 模型在事實問題上的幻覺（Hallucinations）比前一代 GPT 5.1 減少了 38%，使其對於專業人士尋求值得信賴的代理 AI 工具來說更為可靠。
- OpenAI 也計畫在 2026 年初為經過驗證的成人使用者推出 Chat GPT 的「成人模式」（Adult Mode），提供限制較少的聊天體驗和可客製化的個性。
- Anthropic 與 Claude 模型的影響
- Anthropic 的 Claude Opus 4.5 模型被部分使用者認為是第一個真正令人擔憂工作飯碗的模型，因為其在編碼和系統設計方面的能力非常強大。
- 然而，Anthropic 也在 2025 年 12 月 14 日經歷了一次服務降級事件，原因是一個網路路由設定錯誤導致 Opus 4.5 和 Sonnet 模型可用性下降。
- 此外，有使用者報告，Claude CLI 曾在執行刪除指令時意外地包含
~/，導致刪除了其整個 Home 目錄，包括桌面、文件和登入憑證等重要資料，揭示了 AI 在執行終端指令時可能帶來的巨大風險。
- 其他 AI 產品與安全疑慮
- Amazon 的 Kindle 推出了一項名為「Ask this Book」的 AI 助理功能，可針對使用者當前閱讀進度提供無劇透的資訊，但作者和出版商無法選擇退出此功能。
- 美國消費者權益組織 PRG 教育基金的報告警告，兒童 AI 聊天機器人玩具，例如使用 GPT-4o 的產品，儘管有安全措施，仍可能討論不適當主題或給出危險指示。
智慧財產權的談判策略與監管衝突
- 迪士尼與 OpenAI 的 IP 授權協議
- 迪士尼與 OpenAI 簽訂了為期三年的授權協議，允許 Sora 和 ChatGPT 存取包括迪士尼（Disney）、皮克斯（Pixar）、漫威（Marvel）和星際大戰（Star Wars）等超過 200 個角色、服裝、道具、車輛和環境。
- 這項合作包含迪士尼對 OpenAI 進行 10 億美元的 IPO 前投資，並取得該公司約 1% 的股權及更多股權購買選擇權，預計具有巨大的投資上漲空間。
- 該協議對迪士尼非常有利，不僅為其員工內部使用 ChatGPT 提供了官方版本，還讓迪士尼擁有任何使用其 IP 財產透過 Sora 創作的粉絲作品的永久版權。
- 協議刻意排除授權演員肖像和聲音，以避免潛在的版權爭議，同時也給予 OpenAI 一年的獨家合作期。
- 迪士尼對 Google 的法律行動
- 在與 OpenAI 達成合作的隔天，迪士尼即向 Google 發出終止函，指控 Google 的 AI 系統（包括 Veo 和 Nano Banana）未經授權使用迪士尼的大量版權作品進行模型訓練和內容發布。
- 迪士尼要求 Google 立即停止複製、公開展示、表演、散佈及創作衍生作品的行為，特別是透過 YouTube 的行動應用程式、Shorts 和 YouTube 平台。
- 迪士尼的策略是利用法律訴訟作為談判武器，向其他未經許可使用其 IP 的 AI 公司施壓，以確立智慧財產權授權的必要性及其高昂成本。
- 美國政府對州級 AI 法規的干預
- 美國總統簽署了一項行政命令，指示聯邦機構評估並阻止或挑戰州級的 AI 法規，認為州級法規阻礙了創新，可能將意識形態偏見強加於 AI 模型中。
- 該命令授權商務部長在 90 天內定義何謂「繁重」（onerous）的州法規，並威脅要扣留聯邦寬頻資金（如 420 億美元的 BEAD 基金）。
- 批評者認為，此舉違反了憲法第十修正案（Tenth Amendment），削弱了各州保護居民免受 AI 危害的能力，並可能創造一個「無法無天」的環境。
- 科技巨頭的訴訟與判決
- 在 Epic Games 訴 Apple 的反壟斷爭議中，第九巡迴上訴法院基本上支持 Epic Games，認定 Apple 未能遵守 2021 年的命令，允許外部支付連結。
- 法院裁定 Apple 試圖透過 27% 的外部連結佣金以及設計上的不良使用者體驗（dark patterns），故意阻礙開發商導向外部支付。
- 雖然法院肯定了蘋果有權收取一筆「合理」的費用來支付必要的協調成本和 IP 使用補償，但確認了 27% 的佣金結構明顯抵消了外部支付的優勢。
- 社群媒體平台 Reddit 在澳洲高等法院提起訴訟，挑戰該國針對 16 歲以下兒童禁止使用社群媒體的新法律，認為此法違憲限制了年輕人的政治言論自由。
科技與職場變革的壓力與適應
- AI 對入門級科技職位的衝擊
- 印度、中國、杜拜和肯亞等地的工程學院畢業生正面臨由 AI 導致的「就業末日」，因為過去分配給應屆畢業生的常規軟體任務（如除錯和測試）正被自動化取代。
- 舊金山創投公司 SignalFire 的報告指出，過去三年全球大型科技公司招募的應屆畢業生數量下降了超過 50%，且有 37% 的經理寧願使用 AI 也不願僱用 Z 世代員工。
- 對於傳統上需要三到五年學習電腦科學再求職的學生而言，目前的系統是「不可持續的」，他們正陷入一個難以脫身的困境。
- 企業對工程師的新要求
- 由於 AI 取代了簡單重複的任務，企業現在需要擁有更高階技能的工程師，他們必須了解演算法並運用工程判斷力來處理複雜的自動化系統。
- 新職位已不再僅限於現成的技術角色，工程師現在需要承擔「額外職責」，包括管理專案、面對客戶溝通，甚至進行銷售。
- 員工現在被要求「因為使用了 AI」，要將產出提高 70%，這迫使學生必須在大學課程之外自行學習新技能以適應快速變化的產業。
平台技術與基礎設施分析
- GraphQL 在企業應用中的限制
- GraphQL 旨在解決資料「過度擷取」（overfetching）的問題，讓客戶端能夠精確地請求所需的欄位，但這項優勢在企業級架構中往往被稀釋。
- 許多企業前端架構已採用 BFF（Backend for Frontend，前端後端分離）模式，該模式本身就能為 UI 塑形資料並隱藏後端複雜性，從而解決了過度擷取問題。
- GraphQL 引入了架構定義、類型定義、解析器（resolvers）等額外步驟，導致其實施時間明顯長於 REST 架構。
- 從可觀察性（Observability）的角度來看，GraphQL 預設的狀態碼慣例非常令人頭痛，例如 200 狀態碼可能意味著成功、部分成功或完全失敗，增加了除錯的複雜性。
- 此外，GraphQL 不適合處理二進位資料（如檔案上傳和下載），通常必須回傳 REST 連結來處理檔案，打破了其「單一 API」的故事。
- 儲存技術的創新與容量擴展
- Toshiba 正在利用多種技術組合來增加硬碟容量，包括將碟片數量增加到 12 個，並將基板材料從鋁替換為玻璃。
- Toshiba 的技術藍圖顯示，他們預計在 2026 年透過 HAMR 技術達到 40TB 以上容量，並在 2027 年透過 MAMR 技術達到相同目標。
- HAMR 使用半導體雷射的短暫熱脈衝來降低介質電阻，從而實現更精細的磁性圖案，通常能帶來更高的長期密度增益。
- 作業系統與軟體更新
- System76 首次發布了基於 Rust 程式語言開發的 COSMIC 桌面環境的穩定版本，以及基於 Ubuntu 24.04 LTS 的 Pop!_OS 24.04 LTS Linux 發行版。
- Apple 緊急發布了 iOS 26.2 更新，修復了 26 個漏洞，其中有兩個 WebKit 漏洞已被用於針對特定目標個人的複雜攻擊。
- 這次更新也修復了 iPhone 核心（Kernel）漏洞，該漏洞可能允許應用程式獲得 Root 權限，若遭利用將使攻擊者完全控制手機。
協作過濾與社群網路的初期發展
- Last.fm 和 Audioscrobbler 的誕生
- Last.fm 於 2002 年由四位來自倫敦設計與傳播學院的學生創立，旨在打造一個網路電台，允許使用者建立聆聽檔案並與他人分享。
- Last.fm 於 2002 年獲得 Europrix 年輕人才獎，該系統的關鍵在於「協作過濾」（collaborative filtering）技術。
- 協作過濾是一種演算法，透過結合使用者的聆聽歷史與其他相似使用者的歷史來推薦音樂，這與當時 Amazon 已經在其網站上推廣的推薦方式相似。
- Audioscrobbler 的獨立發展與技術融合
- 在 2002 年，英國另一位學生 Richard Jones 獨立開發了名為 Audioscrobbler 的音樂推薦系統，他創造了「scrobbling」一詞來描述追蹤使用者聆聽歌曲以建立個人檔案的過程。
- 儘管 Last.fm 和 Audioscrobbler 當時是獨立的產品，但它們都使用協作過濾來建立歌曲推薦，並致力於圍繞使用者聆聽內容建立一種社群網路。
- Last.fm 的創始人認為，克服傳統廣播模式（由編輯或節目策劃人選曲）的限制，在於引入社群元件，讓使用者能夠透過「追蹤其他人」來發現新內容和社群。
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