AI新聞

由於心理健康問題、壓力與職場倦怠率上升，員工健康不良與「帶病上班」（Presenteeism）每年估計造成英國經濟2,410億英鎊的損失。根據 Vitality 的「英國最健康職場」（Britain's Healthiest Workplace）研究顯示，員工抱病工作所造成的生產力損失，其經濟負擔遠大於直接請病假。專家警告，若未加以妥善管理，人工智慧與自動化的快速普及可能會因增加工作不確定性、工作量壓力與心理壓力，進而加劇職場壓力。為防止經濟損失進一步擴大，敦促各機構實施積極的健康倡議，並在技術轉型期間支援心理健康。

儘管在自動化防禦系統上投入重金，網路安全主管仍將人為風險視為企業安全的主要威脅。業界研究指出，員工的日常行為——例如掉入網路釣魚陷阱、重複使用帳密、雲端設定錯誤，以及與未經授權的 AI 工具共享公司資料——佔了絕大多數的安全漏洞。隨著網路犯罪分子日益利用生成式 AI 使社交工程攻擊更加逼真，企業正轉向以人為本的安全策略。透過將量身打造的安全意識培訓與自動化技術防護相結合，企業旨在降低人為疏失，同時維持營運效率。

在一次金融產業活動中，英特爾與博通的高層執行長指出人工智慧領域面臨的結構性挑戰，特別是在電力供應、硬體擴充以及資本支出永續性方面。博通強調，追求成本效益的超大規模業者對客製化 AI 加速器（ASIC）的企業需求日益增長；而英特爾則強調正努力解決製造瓶頸，並擴大 AI 晶片的高階封裝能力。兩位領導者均指出，儘管部署 AI 的熱情依然高昂，但實體基礎設施的限制（特別是資料中心電網限制）以及近期投資回報的不確定性，可能會放緩部署時程。

AAAI/ACM 人工智慧、倫理與社會會議（AIES 2026）設有多學科議程，旨在探討人工智慧在倫理、法律和社會層面的影響。本次活動包含特邀主旨演講、同行審查論文發表、海報展示以及專題討論，涵蓋演算法公平性、透明度、AI 治理、安全性與問責制等主題。會議匯聚了來自電腦科學、哲學、法學和社會科學領域的研究人員與實務工作者，重點展示新興研究成果、風險評估方法論，以及旨在推動負責任的 AI 開發與部署之相關框架。

麻省理工學院（MIT）的一個課程專案已演化為一款獲得美國食品藥物管理局（FDA）批准的可穿戴裝置，旨在減輕特發性震顫與帕金森氏症患者的手部震顫。這款由初創公司 Encora 開發的非侵入性手環利用內建感測器和自適應演算法，即時追蹤手部運動並分析震顫頻率。隨後，該裝置會提供客製化刺激以干擾震顫訊號，為患者提供了一項非手術、非藥物的選擇，能在日常活動（如書寫與進食）中提升手部穩定度。

以 Intel D270 GPU AI 加速器為代表的 Intel D 系列資料中心 GPU，專為企業資料中心的高密度人工智慧工作負載而設計。該加速器配備高達 480 GB 的 LPDDR5X 記憶體，可提供大語言模型推理與資料密集型 AI 應用所需的高記憶體容量與高能效。透過在加速器上直接採用低功耗記憶體架構，D 系列解決了記憶體頻寬瓶頸，同時幫助企業在擴展 AI 工作負載時最佳化營運成本。

Clojure 創作者 Rich Hickey 認為，生成式人工智慧與大語言模型不應被歸類為傳統工具。與能提供可預測的控制、保留人類自主性並依賴人類技能的真正工具不同，人工智慧系統自主運作、按機率工作，並取代了批判性思維。Hickey 主張，將人工智慧稱為「工具」是技術供應商的一種誤導性策略，旨在掩蓋系統的不透明性，並將錯誤的責任推給使用者。在軟體開發中依賴機率模型可能會損害根本的工程嚴謹性、自主性和問責制，因為真正的工具是增強人類的能力，而非取代人類的判斷。

隨著生成式人工智慧使程式編碼、寫作和問題解決等日常認知任務實現自動化，人類的深度思考正面臨著從日常工作的必需品轉變為一種自願愛好的風險。作者狄奧米迪斯·斯皮內利斯（Diomidis Spinellis）將此與工業機械化如何將體力勞動轉化為娛樂性運動進行了類比，他認為將智力勞動委託給自動化模型可能會導致認知萎縮。過度依賴人工智慧來進行複雜決策會削弱獨立的分析能力，因此在這個自動化世界中，有意識的腦力參與對於保持批判性思維和推理能力至關重要。

微軟執行長薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）設想個人電腦將演變成「無限軟體工廠」，由 AI 根據需求即時生成客製化軟體，而非依賴傳統的應用程式商店或靜態軟體下載。雖然這種方法能讓使用者和企業機構立即建立專屬的數位工具，但企業在導入時仍面臨巨大障礙。相較於可能帶來未經審查的安全漏洞或維護挑戰的 AI 生成程式碼，企業通常更重視安全性、合規性、可預測的軟體生命週期以及與舊有系統的無縫整合。因此，在供應商能夠確保強大的治理機制與程式碼可靠性之前，企業對於按需生成 AI 軟體的普及應用預計仍會持謹慎態度。

鎧俠（Kioxia）公開了一款代號為 GP1 的 PCIe 6.0 企業級 SSD 原型機，其隨機讀取 IOPS 超過 2000 萬，順序讀取速度最高可達 60 GB/s。該固態硬碟專為執行高強度人工智慧工作負載的資料中心設計，利用下一代架構彌補系統 DRAM 與傳統快閃記憶體之間的效能差距。透過以低於系統記憶體的每 GB 成本提供高頻寬，鎧俠旨在協助硬體架構師緩解記憶體瓶頸，並為大規模 AI 模型訓練與推論擴充容量。

Google 正透過 Agentic（代理/智能體）能力擴展其 Gemini 企業級 AI 生態系統，旨在跨不同業務平台協調複雜的工作流程。這些新代理並未將操作局限於 Google 的專有軟體套件，而是旨在與包括 Anthropic 的 Claude 在內的競爭對手 AI 模型互操作，以執行多步驟任務、管理跨平台資料並實現業務流程自動化。這種跨廠商的相容性使企業能夠在 Gemini 的基礎上整合專用的外部模型，從而在碎片化的企業軟體環境中簡化自動化流程。

隨著企業將人工智慧專案從概念驗證階段轉向全面部署，平衡基礎設施支出與可衡量的業務投資報酬率（ROI）已成為核心挑戰。在戴爾 AI 領導力峰會上，戴爾科技和英特爾的高管強調了管理與擴展企業級 AI 相關的昂貴計算、儲存和能源成本的策略。他們強調採用混合基礎設施，透過適當規模的伺服器架構來最佳化總擁有成本（TCO），並將特定的 AI 工作負載與客製化硬體相匹配，而不是完全依賴昂貴的公有雲 GPU。這種以工作負載為中心的方法有助於企業在控制營運預算的同時，加速實用 AI 的應用落地。

ChatPlayground AI 正推出其無限計劃（Unlimited Plan）的終身訂閱優惠，價格從原價 119 美元降至 59.99 美元。該平台是一個整合樞紐，允許使用者透過單一提示詞同時查詢超過 15 個頂級 AI 模型（包括 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Llama），並並排比較它們的回應。此外，它還內建網頁瀏覽、AI 圖片生成工具以及對自訂 API 金鑰的支援。該促銷價格僅限時提供。

在他1990年發表的具影響力的論文中，機器人專家兼iRobot共同創辦人羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）主張「世界本身就是其最好的模型」，提倡自主機器人應直接與環境互動，而不是依賴對現實的詳細內部表徵。這種基於行為的反應式方法將機器人技術從傳統符號人工智慧轉向具身人工智慧（Embodied AI），使機器能夠進行即時感知和行動。布魯克斯的理念為現代物理人工智慧奠定了重要基礎，證明了直接的環境反饋能在不可預測的真實環境中實現更具韌性、更實用的機器人效能。

使用者報告指出，OpenAI Codex CLI 在安裝設定過程中會預設自動安裝一個持久化且自動更新的背景守護程式（daemon）。該程序在系統重啟後仍會持續執行，且無需使用者明確提示或同意即可獲取更新。開發人員與社群成員對未受監控的背景執行、潛在的安全風險以及系統資源占用表示擔憂，提議應提供明確的選擇性加入（opt-in）設定或簡單的配置選項來停用背景更新。