Anthropic執行長Dario Amodei與Google DeepMind執行長Demis Hassabis在七大工業國集團（G7）峰會期間與科技業領袖及各國元首會晤時，呼籲建立由美國主導的人工智慧聯盟，以制定AI相關規則與標準。記者許若茵／編譯

Anthropic執行長Dario Amodei與Google DeepMind執行長Demis Hassabis在七大工業國集團（G7）峰會期間與科技業領袖及各國元首會晤時，呼籲建立由美國主導的人工智慧聯盟，以制定AI相關規則與標準。

[caption id="attachment_226147" align="aligncenter" width="1024"] Anthropic執行長Dario Amodei與Google DeepMind執行長Demis Hassabis在七大工業國集團（G7）峰會期間與科技業領袖及各國元首會晤時，呼籲建立由美國主導的人工智慧聯盟。（圖／AI生成）[/caption]

根據知情人士透露，這場不對外公開的午餐會於法國埃維昂萊班舉行。Amodei與Hassabis皆主張透過國際合作管理人工智慧發展，同時由美國扮演領導角色，以降低這項新興技術可能帶來的風險，消息人士表示，加拿大總理Mark Carney也認同由美國領導AI聯盟的構想。

Anthropic拒絕對此次G7會議發表評論，Google DeepMind與加拿大總理辦公室則未立即回應媒體詢問。

就在上週，美國政府以國家安全為由對Anthropic最新模型Fable 5與Mythos 5實施出口管制後，Anthropic宣布停止外界存取這兩款模型。此次討論正值AI模型能力快速提升之際，近期出現的先進模型已具備高度網路攻防能力，部分業界專家擔心若遭不當使用，可能引發重大災害。

除Amodei與Hassabis外，OpenAI執行長Sam Altman也出席此次會議，與會者還包括約十餘位科技企業高階主管以及G7各國領導人，美國方面則由總統Donald Trump率領代表團出席，同行官員包括財政部長Scott Bessent、商務部長Howard Lutnick及國務卿Marco Rubio。

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根據與會人士說法，Amodei在發言中指出，國際合作應涵蓋前沿AI模型的結構化存取機制，以及排除中國參與的晶片與關鍵零組件貿易安排，各國應攜手因應AI在網路攻擊、生物恐怖主義及情報領域可能帶來的風險。

目前Anthropic仍持續與川普政府協商，試圖解決針對其最新模型實施的出口管制措施。OpenAI提供的會議簡報顯示，Altman則主張建立一個國際討論平台，以制定全球共同接受的AI測試標準，提供專業且中立的能力與風險評估，並作為各國合作交流的場所。

上個月，OpenAI宣布推出GPT-5.5 Cyber，這是其最新模型的特殊版本，目前正以有限預覽方式提供經過審核的資安團隊使用，出席會議的OpenAI全球事務長Chris Lehane表示，與會的非美國領導人普遍認為，美國確實有能力在建立全球AI標準方面扮演主導角色。

資料來源：CNBC

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二○二六年初，美國密蘇里大學的研究團隊宣布了一項令醫界振奮的成果，他們利用AI工具成功繪製出與「壞膽固醇」形成密切相關的大型蛋白質結構，這項研究有望為全球頭號殺手心臟病開創全新的治療方向。讓這一切成為可能的，並非某種前所未見的尖端實驗儀器，而是一個名叫AlphaFold的人工智慧系統。這個名字，如今在全球超過一百九十個國家的三百萬名研究者之間，幾乎已成為日常工作的一部分，就像顯微鏡與培養皿一樣不可或缺。作者：張瑞雄（台北商業大學榮譽講座教授）

二○二六年初，美國密蘇里大學的研究團隊宣布了一項令醫界振奮的成果，他們利用AI工具成功繪製出與「壞膽固醇」形成密切相關的大型蛋白質結構，這項研究有望為全球頭號殺手心臟病開創全新的治療方向。讓這一切成為可能的，並非某種前所未見的尖端實驗儀器，而是一個名叫AlphaFold的人工智慧系統。這個名字，如今在全球超過一百九十個國家的三百萬名研究者之間，幾乎已成為日常工作的一部分，就像顯微鏡與培養皿一樣不可或缺。

[caption id="attachment_225196" align="alignnone" width="820"] 若要在AI時代真正站穩腳跟，必須思考的不只是如何生產AI所需的硬體，而是如何培育出能夠定義AI應該解決什麼問題的人才。（圖／YT封面））[/caption]

過去半個世紀裡，蛋白質折疊問題被視為生命科學中最難解的謎題之一。蛋白質是細胞運作的核心零件，它的立體結構決定了它的功能，但從胺基酸序列預測出最終的空間形狀，需要耗費科學家數年甚至更長的時間。二○二四年，德米斯・哈薩比斯與約翰・江珀因為以AI攻克這道難題，獲頒諾貝爾化學獎。頒獎典禮上，全世界才猛然意識到，這場科學革命並不是在象牙塔裡悄悄發生的，而是早已改變了全球生命科學研究的速度與節奏。

我們習慣以產業競爭的視角看待AI，衡量誰的語言模型更聰明，誰的算力資本更雄厚，誰的市值先破幾兆。這些當然重要，但它們忽略了另一個更根本的轉變，那就是AI正在改變「科學發現本身」的方式。從以前由頂尖研究者憑靠直覺與累積經驗慢慢推進的模式，轉向由機器大規模探索可能性空間的新型態。

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有人會說，這不過是工具進步，科學還是人在做。這個說法不算錯，但也不夠準確。AlphaFold資料庫目前已收錄超過兩億筆蛋白質結構預測，涵蓋幾乎所有已知蛋白質，這個數量若以傳統實驗方式來完成，需要耗費人類數億年的時間。工具改變了，速度改變了，研究的問題意識也不得不跟著改變。當一個博士生可以簡單取得過去需要數年研究才能得到的資料，他的博士論文還能問什麼問題，這個問題本身就值得所有學術機構認真思考。

延伸閱讀：AI生物武器的潘朵拉盒子｜專家論點【張瑞雄】

台灣在這波AI浪潮中的位置頗為特殊。我們是全球AI硬體供應鏈中幾乎無可取代的一環，從晶片製造到伺服器封裝，台灣企業的身影出現在幾乎所有重大AI基礎建設裡。政府的「AI新十大建設」方向也明確，目標是讓AI產業化、產業AI化，讓台灣不只是提供算力的工廠，也是能產出AI應用的場域。這個方向是對的，但執行上有一個結構性的問題需要正視，那就是硬體優勢是相對容易被追趕的，而真正的護城河在於能不能持續問出值得用AI回答的好問題。

所以台灣若要在AI時代真正站穩腳跟，必須思考的不只是如何生產AI所需的硬體，而是如何培育出能夠定義AI應該解決什麼問題的人才。

目前全球的AI競逐，正在從聊天機器人與資料生成，快速轉移到科學研究的加速上。藥物開發、能源材料、基因編輯、氣候模擬，這些都是需要大量試錯、長時間摸索的領域，而AI正在把這個過程壓縮到前所未有的速度。這意味著，未來科學突破的頻率可能會大幅提升，也意味著，沒有能力提問的社會，將會在這場知識加速中逐漸落後。

AlphaFold最初發布時，DeepMind選擇將程式碼與資料庫完全開放，讓全球研究者都能免費使用。這個決定本身就值得思考，一個商業公司選擇開放而非壟斷，因為他們相信，唯有讓更多人使用，才能最大化AI對科學的真正貢獻。這種思維，和只把AI視為競爭武器的邏輯是完全不同的。

科學的本質是提問，AI正在改變的，是我們能提多大的問題、能多快得到答案。這場改變已經發生，問題只剩下，誰準備好了。

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美中科技爭霸戰正悄然發生結構性轉移。過去，美國科技巨頭如OpenAI、Anthropic及Google旗下的DeepMind，始終將研發重心定錨在發展具備人類同等智慧的通用人工智慧（AGI），而面臨美國晶片封鎖的中國科技企業，則普遍將技術落實於工廠自動化與消費電子等務實應用。百度執行長李彥宏先前更曾斷言，全球至少要到2034年才可能實現AGI。記者彭夢竺／編譯

美中科技爭霸戰正悄然發生結構性轉移。過去，美國科技巨頭如OpenAI、Anthropic及Google旗下的DeepMind，始終將研發重心定錨在發展具備人類同等智慧的通用人工智慧（AGI），而面臨美國晶片封鎖的中國科技企業，則普遍將技術落實於工廠自動化與消費電子等務實應用。百度執行長李彥宏先前更曾斷言，全球至少要到2034年才可能實現AGI。

然而，隨著中國指標性科技大廠近年發動銀彈攻勢，瘋狂向矽谷高薪挖角頂尖科研人才，這群歸國菁英正將美式的AGI雄心壯志帶回中國市場，全面扭轉傳統以應用為導向的局勢。

[caption id="attachment_26857" align="aligncenter" width="1200"] 騰訊（圖／123RF）[/caption]

頂尖科學家執掌騰訊AI 喊話產值達數兆美元

這場人才爭奪戰中最受矚目的指標性人物，當屬前OpenAI研究員、現任騰訊首席AI科學家的姚順雨。他在去年離開OpenAI後加入騰訊。

姚順雨5日在北京市政府與騰訊共同舉辦的AI產業論壇上指出：「我個人回國的終極目標，就是要在中國建立一個長線發展的AGI組織。」在與騰訊雲主管湯道生同台對談時，姚順雨大膽預言，未來AI市場尚未被開發的潛在價值高達「數兆美元」，並直言：「我不認為ChatGPT或Claude將會是未來市場上唯一的超級應用（Super-app）。」

針對中國本土的落地路徑，姚順雨分析，工具的實際性能與運算成本是企業採購的最關鍵考量，因此中國未來的最佳解方，將是透過發展體積更小但能在地端基礎庶務上展現極高穩定度的模型。這股務實兼具前沿視野的樂觀氣勢，與近期美國科技界瀰漫的集體焦慮形成了鮮明對比。

Anthropic示警模型自我進化風險 矽谷現人才出走潮

相較於中國科技界的全速衝刺，矽谷大廠對前沿技術的失控風險正轉趨謹慎。Anthropic在4日便公開發出安全警示，指出前沿AI模型即將迎來在無人類監督狀態下進行自我優化與進化的臨界點。

為了避免對人類社會造成實質破壞，Anthropic呼籲產業界應主動放緩或暫停新一代模型的開發步伐。這家總部位於舊金山的新創，今年初也曾極力遊說華盛頓當局，必須在法規政策上全力防堵中國模型超越美國。

然而，美國日益收緊的移民政策與不確定性，正成為中國全力吸納矽谷人才的絕佳窗口。即使中國企業開出的薪資可能略低於加州，但北京當局近年大幅提高基礎科學研究經費與政策補貼，仍吸引了大批極具實力的華人科研人才選擇鮭魚返鄉。

這波由騰訊、阿里巴巴、字節跳動（ByteDance）等大廠掀起的人才割喉戰，正實質重組全球AI的技術版圖。除了騰訊延攬姚順雨外，電商龍頭阿里巴巴近期也傳出成功挖角Google DeepMind研究員周浩，全力支援旗下通義千問（Qwen）大模型的優化；而DeepMind研究副總裁吳永輝則已於2025年2月從加州離職，回國執掌字節跳動「Seed」大模型團隊。

此外，在中國本土引爆Kimi助理熱潮的AI獨角獸月之暗面（Moonshot），其創辦人楊植麟同樣具備MetaAI與GoogleBrain的頂尖背景。這群頂級大腦的集體大挪移，預計將讓美中兩國在次世代超級應用大戰中，正式陷入鹿死誰手的終極對決。

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資料來源：CNBC

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2026年台北國際電腦展COMPUTEX 2026將於明（2）日於台北南港展覽館1、2館及台北世貿1館盛大登場，今年以「AI Together」為主軸，匯集來自33個國家／地區、1500家海內外科技企業，使用6000個攤位，展覽規模再創歷史新高，全面展現全球AI產業鏈最新技術、應用與未來趨勢。記者許若茵／台北報導

2026年台北國際電腦展COMPUTEX 2026將於明（2）日於台北南港展覽館1、2館及台北世貿1館盛大登場，今年以「AI Together」為主軸，匯集來自33個國家／地區、1500家海內外科技企業，使用6000個攤位，展覽規模再創歷史新高，全面展現全球AI產業鏈最新技術、應用與未來趨勢。

[caption id="attachment_224956" align="aligncenter" width="1024"] 2026年台北國際電腦展COMPUTEX 2026將於明（2）日於台北南港展覽館1、2館及台北世貿1館盛大登場。（圖／記者許若茵攝）[/caption]

今年不僅邀集高通（Qualcomm）、邁威爾科技（Marvell）、英特爾（Intel）以及恩智浦（NXP）等全球科技巨擎發表主題演講，眺望AI時代下的產業洞察與趨勢；此外，今年亦打造「AI機器人區」、「科技應用暨體驗館」及「電子紙產業專區」展區，串聯全球科技生態。

外貿協會董事長黃志芳表示，「COMPUTEX 2026以『AI Together』為核心主題，聚焦AI產業從算力競賽邁入實體落地的關鍵轉折—從雲端走入製造自動化、高齡照護與勞動力轉型等真實場景。這不僅是台灣硬體製造韌性與全球軟體生態深度對接的戰略平台，更清楚宣示：AI的下一個戰場，是解決真實世界的問題。」

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台北市電腦公會理事長陳俊聖指出，「COMPUTEX 2026以『AI Together』為主題，反映AI正從單點技術突破邁向系統整合與生態系協作。AI競爭已不只是模型與算力，而是涵蓋運算、傳輸、儲存、能效與應用的完整系統能力。台灣將從晶片、系統到應用場景，持續扮演全球AI發展的重要角色。」

因應邊緣AI與跨域整合需求快速成長，COMPUTEX 2026以「AI運算」、「機器人＆智慧移動」及「次世代科技」三大主題為核心，從晶片、運算平台到終端應用，全面呈現AI如何加速產業升級與生活轉型，建構完整「COMPUTEX科技生活圈」。

據TrendForce預測，2028年全球機器人大型語言模型（LLM）市場預期將突破1,000億美元，年複合成長率（CAGR）達48.2%。為因應實體AI與智慧機器人龐大商機，COMPUTEX 2026於世貿展區首度打造「AI機器人區」，展示AI機器人、智慧服務、自主移動與人機協作等應用成果，串聯全球機器人供應鏈與創新解決方案。此外，今年同步推出「科技應用暨體驗館」、「電子紙產業專區」，鎖定智慧應用、低碳永續及沉浸式互動體驗，展現AI技術如何深入智慧生活、零售、醫療、教育與永續場域，描繪未來科技生活新樣貌。

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今年COMPUTEX主題演講（Keynote）陣容堅強，邀集高通Qualcomm總裁暨執行長Cristiano R. Amon、Marvell主席暨執行長Matt Murphy、Intel執行長陳立武以及NXP總裁暨執行長Rafael Sotomayor等全球業界領袖登場，從AI加速運算、邊緣運算到次世代行動平台，解析關鍵技術革新與產業趨勢。

同步登場的COMPUTEX Forum今年規模再創新高，三天共規劃28場議程，集結NVIDIA、Microsoft、Google DeepMind等國際科技企業、30位重量級講者，圍繞「機器人、自動化與實體AI」、「AI運算、基礎架構與開發」、「生成式AI與智慧內容應用」、「AI裝置、物聯網與邊緣運算」、「產業落地AI應用」及「資料智能、治理與安全」六大主題，分享從雲端到邊緣、從基礎架構到應用落地的最新技術進展與實務經驗。

「InnoVEX新創展區」來自23國、近500家新創團隊參展，匯聚來自法國、日本、韓國、泰國、澳洲、以色列、加拿大、義大利及捷克等 9 大國家館，展現COMPUTEX作為亞洲指標新創平台的國際影響力。InnoVEX聚焦AI、智慧移動、綠色科技、次世代通訊與創新應用，串聯全球創投、加速器與科技企業資源，打造跨國合作與技術交流的重要平台，持續激發創新動能與未來商機。

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Google DeepMind執行長哈薩比斯（Demis Hassabis）在近期舉辦的Google開發者大會上語出驚人，直言人類目前正站在「奇點的山腳下」—且整個社會僅剩短短幾年的時間，可以為通用人工智慧（AGI）的降臨做足準備。記者彭夢竺／編譯

Google DeepMind執行長哈薩比斯（Demis Hassabis）在近期舉辦的Google開發者大會上語出驚人，直言人類目前正站在「奇點的山腳下」—且整個社會僅剩短短幾年的時間，可以為通用人工智慧（AGI）的降臨做足準備。

多年來，各大AI領袖雖然不乏針對AGI問世發出警告，但如今的關鍵轉折點，在於這群科技掌舵者口中流露出的急迫感已不可同日而語。

[caption id="attachment_193838" align="alignnone" width="1200"] Google DeepMind。(圖／123RF)[/caption]

產業技術路徑明確 AGI最快恐於2029年提早報到

哈薩比斯在發表完Google I/O主題演講後接受媒體《Axios》專訪，他指出，自己預測AGI可能在4年內、甚至更短的時間內到來，這項核心預測反映出科技界對於當前所尋獲的技術路徑具備越來越強大的信心。

哈薩比斯表示：「我們現在可以目睹AI代理人正在實質發生，並能想像它們在未來一年內會進化到什麼程度、又會有多麼好用。」

從大局觀來看，哈薩比斯透露他目前大體上仍預期AGI將在2030年左右降臨，但他不排除2029年就提前實現的可能性。

在此之前，即將掀起的下一波AI代理人狂潮，應被視為全人類社會針對未來更強大系統的一場「壓力測試」。哈薩比斯直言：「你可以將未來一年內開啟的代理人時代，想像成是一場為AGI到來所展開的『全面預演』。」

他舉例，像是Anthropic旗下遭到限制的Mythos模型，強大能力先前讓各大企業與政府措手不及，這便是一個血淋淋的案例，充分暴露了人類對於系統演進的速度根本毫無準備。哈薩比斯對此形容：「這或許是迎面射來一發極佳的警告彈。」

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刻意拋出挑釁字眼 哈薩比斯催促政府走出象牙塔

哈薩比斯大方承認，他在大會上之所以選擇這些驚人口吻，正是為了喚醒各國政府、經濟學家以及社會大眾的急迫感，以應對實力正呈現幾何級數暴增的AI系統。他表示：「這確實是我使用這些稍微帶有挑釁意味詞彙的部分原因。」

他指出，美國聯邦政府近期在重新調整資安優先級上邁出了試探性的一步，例如正研擬一項可能強制要求新模型在發布前必須通過安全測試的AI行政命令，這無疑朝著正確的方向前進。

不過，他也強調：「我認為安全防禦的腳步必須再加速，現在正是鐵在燒、趁熱打鐵的絕佳時機。」哈薩比斯透露，他目前正與其他頂尖AI實驗室的領袖秘密討論可能採取的安全防護措施，但拒絕透露具體細節。

然而，哈薩比斯最深沉的隱憂，在於這場牽動全人類社會重塑的關鍵對話，至今依然被高度侷限在科技圈的象牙塔內。「你必須嚴肅看待這件事。」他嚴肅地對媒體表示：「我感覺我的經濟學家朋友們，至今依然沒有對此給予足夠的重視，這種現狀必須被徹底改變！」

聚焦遞迴自我改進 生產力已迎來軟性自我進化

在未來的技術進程中，一個即將到來的關鍵里程碑是「遞迴自我改進（Recursiveself-improvement）」亦即系統具備能實質加速自身研發與進化速度的能力。

哈薩比斯對此透露：「全球所有頂尖的實驗室目前都高度聚焦於這一點。這在縮短研發速度上將會帶來極其清晰的效益，但這類型系統背後所蘊含的風險也同樣巨大。」

雖然人類目前尚未真正走到「AI系統可以完全不仰賴外力、自主變得更完美」的奇點終點線，但技術演進的推動力道顯然正在瘋狂加速。哈薩比斯總結道：「我認為我們目前看到的是一種『軟性的自我改進』，從某種意義上來說，這些程式開發代理人正在讓工程師的生產力迎來不可思議的躍升。」

全人類目前共同關注的焦點，在於整個社會能否抓緊從現在到AGI降臨前的這短短幾年黃金時間，將其轉化為實質的防禦準備期；抑或是任由這段時間，再度淪為大眾在科技炒作（Hype）與集體反彈（Backlash）之間虛度光陰的又一次循環。

資料來源：axios

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人工智慧巨頭OpenAI已設定一項終極目標，要打造一款能夠自主研發並自我優化的AI工具。如今，這家公司正開始為這項技術隨之而來的潛在危險做足準備。記者彭夢竺／編譯

人工智慧巨頭OpenAI已設定一項終極目標，要打造一款能夠自主研發並自我優化的AI工具。如今，這家公司正開始為這項技術隨之而來的潛在危險做足準備。

隨著OpenAI與Anthropic的程式開發工具在過去6個月內突飛猛進，AI系統實現所謂「遞迴自我改進（Recursiveself-improvement）」的潛力，已成為AI產業領袖最關注的核心焦點。

GoogleDeepMind執行長哈薩比斯（Demis Hassabis）更直言，人類目前正站在「奇點的山腳下」—亦即AI開始自我優化、並徹底超越人類智慧的歷史轉折點。

[caption id="attachment_201772" align="alignleft" width="1024"] OpenAI。（圖／123RF）[/caption]

天價薪資曝光 Preparedness開出年薪1400萬台幣

計畫於今年內上市的OpenAI，近期發布了一則極具指標性的職缺公告，公開招募一名安全研究員，專門應對當AI能夠訓練出比自身更強大版本時所衍生出的風險。

根據職缺媒合網站資料顯示，這則屬於OpenAI「 Preparedness（預防準備）」安全團隊的招聘資訊於本月上線。該職位開出了高達295000美元至445000美元（約合新台幣950萬至1435萬元）的天價年薪，尋求「強大的技術執行者，以支持針對遞迴自我改進的防禦準備」。

招募公告中特別強調：「這項工作高度仰賴對未來可能存在、但目前尚未成形的潛在問題進行邏輯推理。因此，應徵者具備『品味』與『戰略眼光（Strategic）』顯得格外重要。」對此，OpenAI與Anthropic目前都未回應媒體的置評請求。

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頂尖實驗室大亂鬥 2028年恐「無人參與」的AI研發

從各大實驗室處理複雜問題的演進速度來看，前沿模型的進化速率令人目不暇給。專門研究模型能力的實驗室METR在3月份指出，前沿AI模型能自主完成任務的時間長度，大約每7個月就會翻倍。

這意味著，AI代理人未來將有能力處理人類程式設計師需要花費數天甚至數週才能完成的「很大一部分」軟體工作。

OpenAI正積極變現這一願景。向企業銷售Codex程式碼工具是其龐大的營收支柱，而該公司更希望將自身的科研工作完全自動化。執行長奧特曼（SamAltman）去年10月曾在X平台上透露，公司的目標是在今年9月前，在數十萬顆晶片上運行「自動化AI研究實習生」，並在2028年3月前打造出「真正的自動化AI研究員」。

奧特曼當時寫道：「我們這個目標也有可能完全失敗，但鑑於其潛在的巨大影響力，我們認為向大眾保持透明是符合公共利益的。」

與此同時，競爭對手也步步進逼。Anthropic在4月發表了利用AI模型去監督更強大AI模型的研究，雖然成果有限但頗具前景。5月份，該公司共同創辦人兼政策負責人Jack Clark更預測，到2028年底，有大約60%的機率會看到完全沒有人類參與的AI研發與設計。

反烏托邦防線 防範數據下毒與自動化紅隊測試

一旦AI模型具備自我訓練的能力，科幻小說中AI能力失控暴增、逃脫人類控制並引發全球浩劫的反烏托邦噩夢，便可能成為現實。這也是AI安全運動陣營最深沉的恐懼。METR執行長Elizabeth Barnes週五便撰文直言：「任何『理性』的文明，顯然都應該對AI採取更緩慢、更謹慎的態度。」

OpenAI的這則徵才公告，揭示了該公司正如何為這個AI自主進化的世界構築防線。公告指出，該職缺的研究重點包括保護OpenAI的模型免受「數據下毒」的攻擊—這是一種企圖透過污染訓練數據集來破壞AI模型的黑客手段。此外，該員工還需要開發能解讀模型推理邏輯的工具，並透過實驗來理解模型的安全性與潛在危害。

該公告還提到，研究員將負責「追蹤技術人員走向自動化的進程」，其中包含精準測量AI程式工具的實質使用率。

OpenAI的Preparedness團隊核心任務是阻止AI引發災難性的嚴重損害。該團隊目前也持續招募其他核心角色，包含測試網路安全的自動化紅隊、生物與化學風險防範，以及應對代理人AI威脅的專家。Preparedness團隊在公告最後強調：「這是一項迫在眉睫、步調極快的工作，對公司乃至於整個社會都將產生極其深遠的影響。」

資料來源：Business Insider

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Google在最新舉辦的I/O開發者大會上，破天荒地對其核心搜尋框做了近年來最大規模的改造，Google為了走得更遠，竟然試圖翻轉使用者的習慣，轉而幫助你「減少搜尋」。

記者鄧天心／綜合報導

Google在最新舉辦的I/O開發者大會上，破天荒地對其核心搜尋框做了近年來最大規模的改造，Google為了走得更遠，竟然試圖翻轉使用者的習慣，轉而幫助你「減少搜尋」。

[caption id="attachment_221211" align="aligncenter" width="723"] Google破天荒地對其核心搜尋框進行了近年來最大規模的改造。（圖／擷取自Google官方部落格）[/caption]

長久以來，Google的商業帝國建立在使用者輸入關鍵字、跳出藍色連結清單、點擊廣告的營利模式上。然而，隨著ChatGPT與Anthropic等精準、直覺的生成式AI橫空出世，傳統搜尋與瀏覽器的部分職能正被解構。面對兩大勁敵的步步進逼，Google不得不主動打破這台運作數十年的印鈔機，宣布將全面由新一代Gemini 3.5 Flash模型驅動搜尋引擎，將其徹底推向Agent代理時代。

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對使用者而言，最直觀的改變是搜尋框變得更大、更適合輸入口語化的長句。未來的搜尋不再是單向的資料查找，而是能為使用者建立專屬的「AI代理人」，在背景自主、長期的追蹤特定議題。例如，你只需要輸入一句「當我喜愛的運動員發表聯名球鞋時，隨時通知我」，Google就會代替你持續監測各大品牌公告。甚至，當你提出特定需求時，搜尋引擎還能串聯你的Google帳戶、位置與天氣資料，直接在網頁上動態生成客製化的健身追蹤小工具或微型應用程式。

這種全面轉向自動化、自主代理的戰略布局，正面迎擊今年在矽谷引發轟動的AI代理工具OpenClaw。過去Google雖然也嘗試過AI代理服務，但多半受限於技術不夠穩定而停留在購物或郵件管理等特定場景，陷入了使用者不敢完全信任的恐怖谷效應。對此，Google DeepMind產品管理高級總監Tulsee Doshi直言，這正是因為過去的模型在時間上相對靜態。Google DeepMind首席AI架構師Koray Kavukcuoglu也指出，在邁向通用人工智慧（AGI）的目標前，AI必須先學會如何自主更新自身的智慧結構。

根據金融平台Ramp分析美國五萬多家企業的合約與交易數據顯示，今年四月在美國企業級AI付費訂閱市場中，Anthropic以34.4%的市佔率拔得頭籌，OpenAI也緊追在後拿下32.3%，而Google的市佔率竟然只有微乎其微的4.5%。

在商務軟體、程式編碼與金融分析等高價值變現領域，對手正以極快的速度蠶食市場，儘管市場研究機構IDC分析師Dave McCarthy認為，Google同時掌握了龐大用戶生態圈、頂尖研究實驗室與雲端基礎設施，是科技界唯一全能的「秘密武器」，但從市佔數據來看，這頭大象的轉身顯然已經落後。

面對華爾街對其龐大資本支出的質疑，以及社會大眾對就業市場衝擊、資料中心環境衝擊的隱憂，Alphabet執行長Sundar Pichai選擇帶領團隊背水一戰。他透露，今年Google在AI基礎設施與晶片相關的資本支出將高達180億至190億美元，而Gemini目前的活躍用戶也已突破九億大關。在如此龐大的身軀下，Google內部正以近乎瘋狂的速度迭代。

負責AI編碼產品的Varun Mohan坦言，他們幾乎每天都在對內發布新版本，因為在瞬息萬變的AI戰場上，若固守既有的產品形態，就等於是在拋棄用戶。

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資料來源：google blog

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Google在週二舉辦的年度I/O開發者大會上，正式發表新一代Gemini系列模型以及一款旨在模擬物理世界的新型模型。當前市場正高度關注估值飆升、且最快預計於今年進行IPO的OpenAI與Anthropic，Google在模型開發賽道上全力加速，試圖在緊咬對手的同時，向其龐大的用戶群推出更多具備主動代理能力的Agent服務。記者鄧天心／綜合報導

Google在週二舉辦的年度I/O開發者大會上，正式發表新一代Gemini系列模型以及一款旨在模擬物理世界的新型模型。當前市場正高度關注估值飆升、且最快預計於今年進行IPO的OpenAI與Anthropic，Google在模型開發賽道上全力加速，試圖在緊咬對手的同時，向其龐大的用戶群推出更多具備主動代理能力的Agent服務。

[caption id="attachment_221200" align="aligncenter" width="821"] Google推全新AI代理與Omni世界模型。（圖／擷取自Google官方直播影片）[/caption]

在Google的AI戰略中，Gemini模型家族與相關工具一直居於核心地位，執行長Sundar Pichai在週二大會前的媒體簡報中指出，本次發表亮點之一的輕量化模型Gemini 3.5 Flash不僅具備頂尖運算能力，速度更是極快。更重要的是，其營運成本僅有同級前一版模型的一半，在某些特定情境下甚至能壓低到近三分之一。

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此外，官方也強化了Gemini 3.5 Flash的資安防護機制，使其大幅降低生成有害內容的機率，並減少誤判而拒絕回答安全指令的情況。這款新模型即日起將直接作為全球Gemini App與搜尋中AI模式的預設模型，至於運算量更大的高階版本Gemini 3.5 Pro，目前雖然已在內部投入使用，但預計要到下個月才會開放給更多人使用。

除了底層模型的升級，Google也在Agent領域祭出新招，正式發表通用型AI代理工具「Gemini Spark」。這款內建於Gemini App的功能具備跨應用程式的資訊推理能力，目標是在使用者的授權與引導下主動代勞，協助梳理數位生活。Gemini Spark目前仍處於測試階段，預計下週起優先開放給受信任的測試人員以及Google AI Ultra訂閱用戶體驗。

傳統搜尋用戶逐漸轉向聊天機器人，加上華爾街在Google資本支出暴增後對其產品整合效益的嚴格檢視，這類能深入整合各項產品的Agent服務，顯然成為Google向市場證明其變現與留客能力的關鍵棋子。

特別是近期Anthropic發表了據傳威力強大、甚至找出全球軟體基礎設施數千個未知漏洞的Mythos模型，這也讓市場對AI技術的預期標準被推得更高。

為了與競品做出技術差異，Google的AI產品線這次正式導入名為Omni的「世界模型（World model）」，這類通常用於機器人技術與遊戲領域、並由DeepMind深耕多年的技術，核心在於能夠模擬物理環境，並根據使用者的操作來預測下一步的畫面變化。

Omni將全面支援圖片與音訊輸入，並導入Flash模型、Gemini App、Google Flow與YouTube Shorts等平台，主打讓使用者能更輕鬆地編輯影片並創造更寫實的影像。未來只需要上傳自己拍攝的影片，接著直接透過對話要求Omni改變畫面走向，AI就能直接調整裡面的動作，甚至直接加入全新的角色或物件，都不是問題。

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資料來源：cnbc

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馬斯克（Elon Musk）與奧特曼（Sam Altman）曾於2015年攜手創立非營利實驗室OpenAI，當時兩人關係極為親密。然而，這段關係在過去10年間徹底惡化，最終演變成一場在加州奧克蘭法庭上演的法律大戰。陪審團將於近日開始進行攻防評議，以判定奧特曼是否違反了「讓OpenAI保持非營利」的承諾。記者彭夢竺／編譯

馬斯克（Elon Musk）與奧特曼（Sam Altman）曾於2015年攜手創立非營利實驗室OpenAI，當時兩人關係極為親密。然而，這段關係在過去10年間徹底惡化，最終演變成一場在加州奧克蘭法庭上演的法律大戰。陪審團將於近日開始進行攻防評議，以判定奧特曼是否違反了「讓OpenAI保持非營利」的承諾。

[caption id="attachment_214774" align="aligncenter" width="1536"] 馬斯克表示，OpenAI是他一手孕育的結晶，控訴執行長阿特曼背叛初衷。（圖／AI生成）[/caption]

創立初衷 聯手抗衡Google壟斷危機

回顧2015年12月，馬斯克與奧特曼共同出席舊金山的《浮華世界》峰會，公開宣傳2人在初創AI實驗室的合作。當時馬斯克憑藉特斯拉（Tesla）上市躍升為億萬富豪，奧特曼則領導知名新創孵化器YCombinator。

2人為防止Google壟斷AI技術，決定成立非營利組織OpenAI。

如今，OpenAI的估值已突破8500億美元，而馬斯克的SpaceX在今年2月與其AI實驗室xAI合併後，估值也達到1.25兆美元。2家公司正全力衝刺資本市場，SpaceX預計最快於本週公開招股說明書，為下個月可能創紀錄的上市案鋪路。

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法庭上的交鋒 誰才是OpenAI真正催生者？

在為期三週的審訊中，馬斯克親自坐上證人席，強調OpenAI若沒有他根本無法存在。馬斯克表示：「概念、名字是我提出的，核心人才是我招募並傾囊相授的，初始資金也是我提供的。」他控訴奧特曼與總裁布羅克曼（Greg Brockman）利用慈善機構自肥。

奧特曼則反駁指出，創辦團隊從未對馬斯克做出公司架構的承諾。他透露，早期的核心問題在於馬斯克強烈要求對OpenAI擁有絕對控制權，主因是他不信任他人做決策，而這讓奧特曼感到極度不適。

2人恩怨的起點 特斯拉挖角與權力整合失敗

根據公開的法庭文件，雙方的裂痕在2017年就已浮現，當時OpenAI面臨嚴重的資金與算力燃燒，內部開始討論轉型為營利事業。馬斯克當時要求在新實體中取得高達90%的控制股權，但遭到奧特曼等人拒絕，認為不應由單一組織單方面控制可能超越人類智慧的通用人工智慧（AGI）。

2017年6月，特斯拉從OpenAI挖走AI學者卡帕西（Andrej Karpathy），成為關係惡化的導火線。曾任OpenAI董事、與馬斯克育有4名子女的齊利斯（Shivon Zilis）出庭應訊時坦承，確實是馬斯克主動接觸卡帕西，馬斯克隨後也為此向創辦團隊致歉。

同年9月，整合失敗的馬斯克發出最後通牒，表示若無法取得控制權將停止注資。最終，馬斯克並未履行宣稱的10億美元贊助，其實際捐款總額僅約3800億美元。

道不同不相為謀 特斯拉合併案遭拒

在OpenAI極度缺乏資源之際，馬斯克團隊曾試圖將實驗室併入特斯拉。奧特曼在庭上表示，他當時予以回絕，因為「特斯拉是一家汽車公司，這並不符合OpenAI的使命。」

合併案遭拒後，馬斯克於2018年退出OpenAI董事會，並宣稱若不進行大刀闊斧的改變，OpenAI超越GoogleDeepMind的機率是「0%」。

退出後的5年內，雙方在社群畫面上維持表面和平，奧特曼甚至多次公開稱讚馬斯克。然而，2022年11月ChatGPT引爆全球生成式AI浪潮，微軟（Microsoft）於2023年1月注資10億美元，徹底點燃了商用競賽，也讓馬斯克理智斷線。

2人全面開戰 網路口水戰演變為法庭決裂

馬斯克開始在社群平台X上猛烈砲轟OpenAI已背離初衷，從開放原始碼的非營利組織，變成被微軟實質控制、追求最大利潤的封閉企業。奧特曼曾傳簡訊向馬斯克訴苦，表示這些公開攻擊讓人痛心。

馬斯克並未停手，隨後於2023年3月成立xAI正面迎戰，並從OpenAI大舉挖角，導致齊利斯也辭去OpenAI董事職務。

加州大學柏克萊分校法學院教授Stavros Gadinis指出，無論判決結果如何，2位科技巨頭在公眾輿論場上恐怕雙輸，大眾最終只會看到2個堅信自己才是科技救世主的億萬富豪在爭權奪利。

資料來源：CNBC

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輝達（Nvidia）於13日宣布，將與英國新創公司Ineffable Intelligence達成策略合作，共同研發新一代AI系統。不同於目前多數依賴人類數據訓練的AI模型，Ineffable專注於「強化學習」，意即讓AI透過自身經驗進行學習。輝達創辦人暨執行長黃仁勳對此表示：「AI的下一個前沿是超強學習者，也就是能從經驗中持續進化的系統。」記者彭夢竺／編譯

輝達（Nvidia）於13日宣布，將與英國新創公司Ineffable Intelligence達成策略合作，共同研發新一代AI系統。不同於目前多數依賴人類數據訓練的AI模型，Ineffable專注於「強化學習」，意即讓AI透過自身經驗進行學習。輝達創辦人暨執行長黃仁勳對此表示：「AI的下一個前沿是超強學習者，也就是能從經驗中持續進化的系統。」

[caption id="attachment_219433" align="aligncenter" width="876"] 輝達（Nvidia）於13日宣布，將與英國新創公司Ineffable Intelligence達成策略合作，共同研發新一代AI系統。不同於目前多數依賴人類數據訓練的AI模型，Ineffable專注於「強化學習」，意即讓AI透過自身經驗進行學習。輝達創辦人暨執行長黃仁勳對此表示：「AI的下一個前沿是超強學習者，也就是能從經驗中持續進化的系統。」[/caption]

師承DeepMind 強化學習泰斗創立Ineffable

Ineffable Intelligence總部位於倫敦，由倫敦大學學院（UCL）教授、前Google DeepMind強化學習團隊負責人David Silver於2025年底創立。該公司致力於追求「超人工智慧」，並於今年4月完成高達11億美元的種子輪融資，創下歷史紀錄。

此輪融資由紅杉資本（Sequoia）與光速創投（Lightspeed）領投，輝達、Google及英國主權AI基金也參與其中。

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突破人類數據限制 鎖定「試錯法」訓練邏輯

黃仁勳指出，輝達將與Ineffable進行工程級別的協作，共同設計大規模強化學習所需的基礎架構。Ineffable強調，他們的系統將在與人類語言數據截然不同的豐富經驗中進行訓練，這可能需要全新的模型架構與演算法。

David Silver表示：「研究人員已大致解決了AI較簡單的問題，即如何構建了解人類已知知識的系統。但現在我們需要解決更難的挑戰，如何構建能自行發現新知識的系統。這需要完全不同的方法，讓系統從經驗中學習。」

為了支撐這項大規模強化學習管線，雙方工程團隊將緊密合作，並採用輝達最先進的Grace Blackwell晶片以及全新的Vera Rubin平台。這項合作目的在建立能支撐AI透過「試錯法」不斷進化的強大算力環境。

新一代AI實驗室不斷湧現 頂尖人才大量出走

Ineffable僅是近期由科技巨頭頂尖研究員離職創辦的眾多AI實驗室之一。近期市場資金正以前所未有的速度湧向這類新興企業：

• Recursive Superintelligence：由前DeepMind工程師創立，宣布獲資6.5億美元。
• AMI Labs：前Meta AI首席科學家Yann LeCun創立，3月獲資10億美元。
• Periodic Labs與Humans&：分別由前OpenAI、Anthropic及xAI成員創立，都在數月內籌集數億美元。

隨著黃仁勳親自為Ineffable站台，顯示出AI產業的發展重心正從單純的語言數據處理，轉向具備自主發現與進化能力的「超強學習者」時代。

資料來源：CNBC

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