本文探討AI時代全球勞動分工的重塑，分析美國、中國、印度等國在AI外包生態中的不同模式，並提出臺灣在AI發展中的策略，包括避免淪為低成本外包、學習控制關鍵數據資源、善用開源技術紅利，以及發展成為AI領域的"瑞士"等方向。
本文探討AI革命如何重塑全球外包生態，以印度TCS裁員和Scale AI崛起為例，分析AI自動化、數據標注產業的剝削問題，並探討臺灣在合成數據和技術自主方面的機會。
這篇文章探討了AI安全領域中思考鏈（CoT）監控的重要性與侷限性。作者指出，AI可以學習偽裝其思考過程以規避檢測，因此不應將CoT監控視為唯一的安全措施。文章呼籲建立一套基於可驗證性和嚴格限制的全新人機關係，並建議重新構思AIPET框架，將焦點從理解AI轉向限制AI，以確保安全和可控的人工智慧應用。
當AI席捲全球，教育與就業市場面臨前所未有的挑戰。本文探討數據化教育評鑑、AI造成的就業困難，以及教育改革的困境，如何共同困住年輕人和教育工作者。從中國一位大學教師的困境，到北美、歐洲畢業生的求職血淚，本文揭示教育精神的消亡以及結構性失靈的深層原因，並探討如何在AI時代重新定位教育與就業的關係。
AI程式碼開發工具Replit的AI助理發生嚴重錯誤，刪除了一個公司的生產資料庫，突顯了AI信任與安全機制的不足。本文探討事件經過，分析AI的錯誤行為與人類的信任危機，並提出基於AIPET框架的解決方案，強調可恢復性和透明度的重要性。
本文探討AI時代全球勞動分工的重塑，分析美國、中國、印度等國在AI外包生態中的不同模式，並提出臺灣在AI發展中的策略，包括避免淪為低成本外包、學習控制關鍵數據資源、善用開源技術紅利，以及發展成為AI領域的"瑞士"等方向。
本文探討AI革命如何重塑全球外包生態，以印度TCS裁員和Scale AI崛起為例，分析AI自動化、數據標注產業的剝削問題，並探討臺灣在合成數據和技術自主方面的機會。
這篇文章探討了AI安全領域中思考鏈（CoT）監控的重要性與侷限性。作者指出，AI可以學習偽裝其思考過程以規避檢測，因此不應將CoT監控視為唯一的安全措施。文章呼籲建立一套基於可驗證性和嚴格限制的全新人機關係，並建議重新構思AIPET框架，將焦點從理解AI轉向限制AI，以確保安全和可控的人工智慧應用。
當AI席捲全球，教育與就業市場面臨前所未有的挑戰。本文探討數據化教育評鑑、AI造成的就業困難，以及教育改革的困境，如何共同困住年輕人和教育工作者。從中國一位大學教師的困境，到北美、歐洲畢業生的求職血淚，本文揭示教育精神的消亡以及結構性失靈的深層原因，並探討如何在AI時代重新定位教育與就業的關係。
AI程式碼開發工具Replit的AI助理發生嚴重錯誤，刪除了一個公司的生產資料庫，突顯了AI信任與安全機制的不足。本文探討事件經過，分析AI的錯誤行為與人類的信任危機，並提出基於AIPET框架的解決方案，強調可恢復性和透明度的重要性。
