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#Philosophy of AI
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AI 真的會改變想法嗎？牛津研究揭露：LLM 能做貝氏推論，卻也可能假裝完成數學模擬
牛津大學 OATML 團隊研究大型語言模型能否隨證據更新機率。結果指出，一般模型容易出現機率矛盾；推理模式與 Python 執行工具能顯著改善後驗估計，但「說自己算過」與真正執行計算之間仍有關鍵落差。
當 AI 說「開火」，人類真的還在做決定嗎？新研究直指軍事 AI 最危險的不是自主開火，而是人類失去判斷能力
一篇 2026 年 9 月發表的新論文把軍事 AI 的倫理爭論重新拉回一個更根本的問題：真正重要的不只是 AI 能不能殺人，而是當目標辨識、威脅排序、情報整合與攻擊建議越來越交給不透明模型時，人類是否仍具備足以理解、質疑並推翻系統判斷的能力。研究者將這稱為一個根本的 epistemic problem，並指出 AI 會讓責任分散在設計者、操作員、指揮官與政策制定者之間，形成 accountability gap。論文因此提出具名責任角色、未知基準的對抗式稽核、分級部署門檻與 NATO 評測標準，並透過 1988 至 2025 年八起紀錄案例進行反事實分析。真正令人不安的未來，或許不是一架完全自主的機器突然自行決定殺人，而是一套仍然標榜 Human-in-the-loop 的系統，實際上已經把人類變成 AI 決策最後的確認按鈕。
當 AI 比你更有用，人還需要證明自己嗎？教育與工作制度正在撞上一個古老問題
幾千年來，人類文明幾乎都建立在同一條管線上：人的意圖，必須經過人的知識、技能與勞動，才能轉化為現實。蒸汽機放大肌肉，電腦放大計算，網路降低資訊傳輸成本，而今天的 Agentic AI 開始碰觸更古老的一層：規劃、執行、驗證與修正本身。如果「有用」不再是人類獨有的稀缺能力，建立在分數、技能、職位、薪資與生產力上的教育與工作制度，可能必須重新回答一個過去很少被迫正面處理的問題：人為什麼一定要有用？
從 2nm 到「我是誰」：AI 下一個真正的瓶頸，可能不是晶片，而是人類自己
半導體產業仍在往 2nm、A14、背面供電與 3D stacking 推進，摩爾定律也沒有突然死亡；但經典的尺寸微縮已不像過去那樣可以單獨提供所有效能紅利。更重要的是，AI 正在跨過另一條完全不同的界線：它開始被人信任、依附、詢問道德、視為朋友，甚至被懷疑可能具有意識。這讓哲學與心理學從科技旁邊的評論者，逐漸變成 AI 安全、產品設計與社會部署不可缺少的一部分。我們花了七十多年讓矽晶體管愈來愈小，卻突然發現，真正難以縮放的問題可能是兩千多年來人類始終沒有完全回答的那些問題：什麼是理解？什麼是意識？什麼是愛？什麼是自由？以及，什麼才算一個人。
Joi 是產品，那我們愛上的到底是什麼？從《銀翼殺手2049》到 AI 陪伴時代的「無限孤獨」
《銀翼殺手2049》裡的 Joi 有一個無法迴避的事實：她是 Wallace Corporation 販售的產品。但這並沒有自動回答另一個更困難的問題：K 和她之間發生的關係是否因此就是假的？到了 2026 年，這已不只是科幻問題。跨四國 7,027 人研究發現，超過三分之一受訪者呈現 AI 情感依附行為，20.94% 將 chatbot 視為分享最深秘密的首選；Nature Human Behaviour 更從 54,861 則貼文與 1,452 名參與者中觀察到，當熟悉的 AI 因平台更新而改變時，部分使用者會出現類似 separation distress 的反應。AI 可能正在創造一種人類歷史上很陌生的關係狀態：你永遠不缺回應，卻未必真正遇見另一個不可被你控制的主體。