AI反思
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AI越來越聰明，人類也越來越習慣把問題交給它。搜尋答案、整理資訊、幫忙思考。
但當習慣延伸到人際關係與生活決策時，一些微妙的問題也開始浮現。
學界已開始討論這個現象：認知卸載、自動化偏誤、延展心智、AI輔助思考。
AI確實能提高效率，但就像藥物一樣——有效，但不一定沒有副作用。
針對AI技術的突飛猛進，心裡一直有個想法。稍微體驗過 Antigravity 後，想法更是明確，趁著今天聊一下。
回頭看這一年多的路程，從早期在 Replit 上苦苦 debug 鬼打牆，到 AI Studio 的直覺上手，再到今天，對著 AI 講講話、丟個指令，它就能自主完成、視覺校正、甚至自動
探討目前業界對 AGI (通用人工智能) 的定義及實現預期的迷思。作者認為，目前所謂的 AGI 僅是基於模仿的高階演算法，而非真正的智能，因此不可能在短期內實現。故事《新巴比倫》將 AGI 的實現設定在遙遠的未來，是有其現實依據與深刻的反思。
寫完《新巴比倫》第八章「試煉之門」後，我獨自在電腦前坐了好一會兒。回想，這段劇情的創作過程極其痛苦，甚至有好幾次我認真考慮回頭將這個「試煉」橋段整個刪除。想想，AI，更白話說，也就是 Robot 機器人，一板一眼、程式化運作、沒人性，何來什麼信念試煉！？
沒想到上一篇文章引起了不小的討論，希望有幫助你認清了 2026 年的現實：當 AI 已經能處理 90% 以上的執行工作時，所有的「努力」都在面臨產能過剩的貶值。
如果你還在為了孩子考了幾分、會不會寫程式、或是鋼琴彈得夠不夠準而焦慮，請聽我一句勸： 停止讓孩子學「技能」，開始讓孩子學「價值判斷」。
文中提到 2026 年將是 AI 從「傳教、傳播」（Evangelism）轉向「評估、價值」（Evaluation）的一年。史丹佛的教授們指出，過去兩年大家在瘋狂嘗試 AI「能做什麼」，但到了 2026 年，企業與個人會開始面對冷酷的現實：「實際效用」（Actual Utility）。
苦澀的教訓 新科圖靈獎得主作者專訪，現在的大型模型 AI 研究其實只是招魂
「如果我們能理解一隻松鼠，我們幾乎就走完通往智慧的所有道路。」這句斷言，不像出自一位電腦科學家之口，更像是一位探索自然的哲學家。然而，說這話是 Richard Sutton，當代人工智慧領域的巨擘、強化學習（Reinfo
