星期二, 20 1 月, 2026
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贏了冷戰輸了細菌戰 東歐噬菌體成為西方國家新希望

1989 年柏林圍牆倒塌,1991 年蘇聯瓦解,西方國家也許戰勝前共產國家、打贏了冷戰(註1),但是在可預見的未來,將因為細菌的抗藥性而不得不向東歐國家取經,用噬菌體取代抗生素治療。共產國家打贏了細菌戰!

毒性正在減弱,義大利醫生:疫苗出現前病毒可能已滅絕

新冠病毒(武漢肺炎,COVID-19)已經流行半年之久,至今許多國家疫情還在高峰,甚至有些國家出現第二波感染跡象。愈來愈多證據顯示,早在去年秋天就開始出現病例,新冠病毒糾纏人類的時間比想像還要久,現在人類只能寄望疫苗,但一位義大利傳染病專家說,這個病毒正在失去力量,可能疫苗開發出來之前就消滅了。

舊金山想徵機器人稅,光定義就搞不定

自從比爾蓋茲喊出機器人稅的概念之後,因科技造成貧富差距愈來愈大的舊金山開始認真研擬可行性方案,發起人之一就是舊金山市監事 Jane Kim,她於今年 4 月公開這項計畫,而最新進度是成立了一個名叫未來工作基金(Jobs of the Future Fund)的組織,開始著手進行實務面的討論,當中遇到許多困難,首先就是定義問題。機器人稅將用來促進人類技能,補償因機器人造成的工作損失,包括職業培訓、免費社區大學、普世基本收入等等,Jane Kim 認為,善加利用機器人稅,或許能提高人類對機器人的容忍度。但在研擬機器人稅的過程中,首先遇到的問題就是什麼是機器人?這個問題連機器人專家都難以達成共識。減少人類工作量的人工智慧算機器人嗎?Jane Kim 表示關於機器人定義,以及定義什麼樣的工作算是被機器人取代等都還需要釐清,未來工作基金的任務就是要以公共論壇的形式,與利益關係者及加州公民展開對話。且討論到最後,有可能不會是所謂的機器人稅形式,而是確定國家將會經歷一個經濟轉型的過程,進而想出一個資助轉型過程的方式,或許是透過不同的稅收,或是其他種收入來源。Wired 分析指出,人類害怕機器人取代工作,不只是怕沒了收入,而是失去自己在社會中的定位,畢竟人類透過工作來定義自己,所以工作本質不只是錢。當然不管以什麼樣的形式徵收機器人稅,企業老闆都不會願意,就連學者專家也不見得同意,因為機器人與人工智慧只是一種新技術,現在還不清楚到底會造成什麼影響。且以汽車業為例,雖然幾十年來打造一台汽車需要的勞工人數變少,但整體來看並沒有造成大量失業現象。人工智慧專家吳恩達樂觀看待人工智慧對人類社會的影響,但他強調過程中並非沒有風險,有些人的工作的確會被取代,有些工作薪水會變低,但他認為問題在於人類如何精進自己的技能,而不是人類工作從此消失。他預期存在自動化風險的工作比例約 3~5 成。若人類工作技能提升,人工智慧帶來的軟體與硬體應用,將可與人類一同協作,提高生產力,甚至可減少工時。Jane Kim 也深知這一點,她說機器人對人類工作的影響不能想得太簡單,因為大部分自動化是取代任務,而不是工作。她組織研究的動機不是要逼迫老闆拿錢出來,而是讓社會注意到,無論自動化將人類帶往何方,未來勞動力都將產生巨變。 TAX THE...

Honda 與 MIT 合作研發具好奇心的人工智慧

人工智慧除了運算能力高,不少的開發計畫也想在人工智慧系統中加入更多的擬人元素,例如創意或者道德決定等。最近 Honda 就與 MIT 等大學合作,研發富好奇心的人工智慧。這個為期 3 年的計畫名為 Curious Minded Machine,目標是要開發出可以一直連續學習、甚至像小孩一樣「學會學習」的人工智慧系統。據 Honda 表示,他們的目標是要製作能夠對學習和吸收知識感到興趣的系統,並與世界和他人進行互動。透過了解人們的需要,可以帶來共同利益,最終可解決複雜的社會問題。除了 MIT 之外,Honda 同時有與華盛頓大學以及賓夕法尼亞大學合作,不同大學都針對各方面進行研究,例如華盛頓大學主要開發好奇心的數學模型,MIT 專注與設計可以找出無法準確預測的東西,然後尋找獲取相關資訊提升預測準確度的系統。而賓夕法尼亞大學則負責研究可以收集四周環境,模擬生物學習的人工智慧系統。這些大學和 Honda 將會一直合作,每半年提交一次報告。在計畫的最後,預期會有數據集和開源軟體等結果發布,如果研究順利,對於人工智慧的開發應該有很大的助益。(本文由 Unwire Pro...

治療罕見癲癇,美批准首款大麻藥物上市

美國食品暨藥物管理局(FDA)25 日批准首款大麻成分藥物 Epidiolex 上市,這種藥物將用於治療 2 種罕見且嚴重的兒童癲癇症。

國研院開發 AI 驗證平台,助學界縮短 AI 晶片研發時間

為協助學術界開發更多更好的「AI 系統晶片」,國家實驗研究院台灣半導體研究中心 16 日宣布開發「人工智慧系統晶片設計與驗證平台」,學界只需要專注於開發 AI 系統晶片的關鍵技術「人工智慧加速電路」,就可設計出完整的「AI 系統晶片」,大幅降低開發時間及成本。

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