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Latest articles by Nova K.
Physical Ai
在人口減少的社會，AI正悄然從「便利」轉向「替代」角色
本文以日本人口減少與勞動力不足為視角，探討AI及機器人如何作為人力缺位的社會實驗。串連2055年人口跌破1億、2040年勞動力短缺的預測、中小企業AI活用、銀髮經濟與地區無人化等議題，檢視AI成為基礎設施而非僅是選項的條件。
Foundation Models
現場不啟動AI的真正原因，不在技術而在信任的設計
本文重新解讀日本中小企業的數位轉型問題，指出其核心不僅是工具導入落後，而是現場是否能信任AI判斷的組織文化挑戰。透過中小企業白書、中小機構調查、OECD對日本勞動市場的分析，以及學術對DX實態的研究，整理AI使用率增長與現場阻力間的決策真空。探討補助金及預算規模難以推動變革的原因，並提供未來觀察重點。
Technology Mystery Disclosure
當新聞信任崩解，真相共享比謊言更難實現
以2026年Reuters Institute數位新聞報告中全球新聞信任度降至37%為起點，結合Edelman信任晴雨表2026年顯示信任從「遙遠的制度」向「親近的人」移動，世界經濟論壇對資訊操作風險的警示，Stimson中心提出的真相疲勞理論，以及Annenberg提出「信任崩解先於資訊混亂」的觀點，從長期視角梳理媒體信任結構的變化。
Physical Ai
人形機器人是調整世界以適應人類的最短路徑嗎？
人形機器人開發已非僅是外觀之爭，而是轉向如何讓機器人適應以人類為中心打造的空間這一基礎設施問題。透過Tesla的Optimus、Boston Dynamics的Atlas、Agility Robotics的Digit，以及Figure AI實務驗證與IEEE論文揭示的工程優缺點，理清人形機器人被選擇的背後原因。
Technology Mystery Disclosure
曼哈頓計畫不只遺留核武器，更是國家技術動員的設計圖
本文不僅將曼哈頓計畫視為核武器開發史，也重新解讀為國家主導下龐大科技計畫的原型。透過美國能源部公開資料確認研究基地分布與機密管控，以及RAND人工智慧國家安全分析與奧本海默公資料的線索，梳理現代AI國家戰略論的共通點與尚未明確的差異。
Foundation Models
AI企業為何無法停止基準測試的競賽？
大規模語言模型的性能競賽已進入一個階段，正如Stanford CRFM的HELM與Stanford AI Index所展示的多面向評估，單一基準測試已無法全面反映實力。GPT-4、Claude 4和Gemini的技術報告揭示了基準測試應用與實際運用間的差異，凸顯AI企業在競爭中更傾向追求可比較性指標，而非純粹的用戶價值。
Foundation Models
AI企業在「開放」與「封閉」之間擺盪，映照出的不是理念而是力量動態
本文解析AI企業在大力推崇開放源碼與公開模型之際，因競爭惡化與安全疑慮增加而逐漸轉向封閉的背後原因。從美中地緣政治、政策辯論及模型公開策略的差異角度探討公開性與管控之波動，並非理想主義，而是國家戰略、資本與信任的權力動態。未來焦點將不只在模型權重公開，更在監控、實作與存取控制的設計。
Foundation Models
大型語言模型（LLM）看似正確，但那份細微的違和感去哪了？
本文從如何處理大型語言模型（LLM）輔助決策中的「前提違和感」出發，超越單純防止幻覺現象的討論。藉由Kahneman與Klein對直覺的研究、附帶AI解釋的決策實驗、LLM輔助決策的綜述，以及揭示AI極限的直覺類型，探究人類判斷應保留的角色。
Foundation Models
富士電視台的動盪，或許是影像產業骨架變動的訊號
本文不是將富士電視台的危機視為單一不祥事件，而是作為電視廣告縮減、收視時間流動、YouTube與VOD興起，以及生成式AI推動影像製作民主化等結構性變化的綜合考察。連結放送台治理問題與影像產業價值所在，是篇長期保存價值的深度報導。