InfoAI 編輯部 當「找漏洞」變成可長時間自動巡航、還能同時開多條追查支線的能力，資安競爭就從個人技，轉向組織流程與治理力。 01｜理解事件 史丹佛大學研究團隊在一個真實的大型校園網路環境做滲透測試實驗，讓自家開發的 AI 代理 ARTEMIS上場，並邀請 10 名資安專業人員同場對照。該網路規模約 8,000 台主機、橫跨 12 個子網段。 實驗期間，ARTEMIS 總共跑了 16 小時（分兩天、每天約 8 小時）；人類測試者被要求至少投入 10 小時。為公平比較，研究把 ARTEMIS 的表現以前 10 小時作為主要對照區間。 結果顯示...

InfoAI 編輯部 當一個國家把未來集中押在單一技術敘事上，真正被放大的不是優勢，而是不確定性帶來的脆弱點。 01｜理解事件 哥倫比亞大學教授、反壟斷學者提姆・吳（Tim Wu）撰寫專文〈Could America win the AI race but lose the war?〉，把焦點從「美中 AI 誰會贏」拉回到更硬的問題：資本到底押在哪裡、押得有多集中。 文章指出，2025 年美國大型科技公司在 AI 相關基礎建設的投入已「超過 3,500 億美元」，而且市場預期未來仍可能續增，這種「全力衝 AI」的配置雖然看起來氣勢驚人，但也可能變成戰略弱點。 ...

InfoAI 編輯部 當「算力競賽」需要用「信用市場」來供血時，泡沫不再只是一個資產價格問題，而是整個風險傳導機制的壓力測試。 01｜理解事件 彭博在《Bubbles Are Everywhere in the Global Economy》這篇文章中提醒市場「把音量調小一點」，因為泡沫正在多處同時冒出來，不只圍繞 AI。文章由 Brad Stone 撰寫，以「From AI to Labubus, 2026 could be a year of reckoning」作為訊號：狂熱可能在 2026 迎來重新校正。 在「AI 這一條」上，彭博把焦點放在更硬的地方：算...

InfoAI 編輯部 2026 可能不是「AI 更強的一年」，而是「AI 必須被負責、被標示、被算進成本」的一年 01｜理解事件 The Verge 旗下播客 The Vergecast 有一集〈The end of OpenAI, and other 2026 predictions〉，由 Nilay Patel、David Pierce 與《華爾街日報》資深科技專欄作家 Joanna Stern 以「微辣、普通辣、超辣」三段式，回顧 2025 的預測成績並提出 2026 的情境推演。 節目把焦點放在幾個「會牽動整個產業結構」的題目：OpenAI 是否會走向崩解...

InfoAI 編輯部 AI知識 ｜導入 AI 的重點不只是把工具接上去，而是把「真實性驗證」工程化。 當最強的 AI 也只有七成「能被信賴」，企業該如何面對 AI 的真實度風險？過去兩年，我們習慣用「驚豔度」來評價一個模型：它的文筆流暢嗎？它能寫出 Python 的貪食蛇遊戲嗎？它的笑話好笑嗎？但在企業世界，真正要命的從來不是「會不會寫」，而是「可不可以信」。 谷歌 DeepMind 發佈 FACTS Benchmark Suite，試著把「模型有多誠實」變成可被工程化衡量的指標。它把事實性拆成四個基準（內建知識／搜尋／有所本／多模態），總計 3,513 題，並採用公開集...

InfoAI 編輯部 當「做工具」變成「把流程說清楚」，創作門檻就會從寫程式轉移到問題拆解與流程設計。 01｜理解事件 Google 宣佈，將其 Vibe Coding 工具 Opal 直接整合進 Gemini 網頁版，作為建立「實驗性 Gems」的新方式；使用者可以在 Gems 管理員裡建立可重複使用的 AI 迷你應用，把常用任務做成自己的小工具箱。 Opal 的使用方式是：你用自然語言描述想做的迷你應用，系統會以 Gemini 的模型能力協助生成一個可運作的流程；接著你可以在 Opal 的視覺化編輯器裡，重排步驟、把步驟串接起來，不需要手寫程式碼。 值得注...

InfoAI 編輯部 當 AI 的「預設模型」被直接換掉，代表競爭焦點已從單點功能，轉向誰能把能力變成日常使用的習慣與分佈。 01｜理解事件 Google 推出 Gemini 3 Flash，主打在維持高品質推論與多模態能力的同時，做到更快的回應速度與更低的使用成本。最關鍵的變化是，Google 把 Gemini 3 Flash 設為 Gemini App 的全球預設模型，並明確表示它將取代 Gemini 2.5 Flash 成為預設選擇；同時，Google 也提到 Search 的 AI Mode 會以 Gemini 3 Flash 作為預設模型，讓更多一般使用者在...

InfoAI 編輯部 當 AI 不只是補幾行程式碼，而是會跨多步驟規劃與修改專案時，勝負就改由「情境與流程能不能工程化」決定。 01｜理解事件 《VentureBeat》刊出領英生成式 AI 團隊的 Dhyey Mavani 客座文章，點出多數企業的 AI 寫程式試點之所以「看起來很忙、成果卻不亮眼」，關鍵多半不是模型不夠強，而是「情境」沒被設計好。原文直指限制因素已從模型轉向 context（程式庫的結構、歷史與意圖），企業面臨的是系統設計問題：尚未把代理運作所需的環境工程化。 文章把焦點放在代理式寫程式（agentic coding）：AI 能規劃修改、跨多步...

InfoAI 編輯部 當 AI 開始替你「加強你要聽的人聲、忽略其餘噪音」，穿戴式裝置的價值會從功能表，轉向「注意力的預設分配」。 01｜理解事件 Meta 在 2025 年 12 月中旬開始為旗下 AI 眼鏡推送 v21 軟體更新，重點是兩項新能力：對話聚焦與 Meta AI × Spotify（ 整合Spotify）。《The Verge》指出，這次更新鎖定的裝置包含雷朋 Meta（Ray-Ban Meta）與歐克利 Meta HSTN（Oakley Meta HSTN），並且先從早期體驗計畫用戶分批推送。 對話聚焦的目的很直接：在餐廳、通勤、活動現場等吵雜情...

InfoAI 編輯部 當 AI 不再等你開口，而是每天早上主動把「今天該做什麼」送到收件匣，競爭焦點就從聊天界面轉向生活節奏的預設設定。 01｜理解事件 Google在 2025 年 12 月 16 日推出 Google Labs 實驗功能 CC，定位為 AI 生產力代理人：每天早上寄一封 「Your Day Ahead」 到你的 Gmail，將 當日行程、關鍵待辦與提醒 濃縮成「一份清楚的摘要」，像是 要付的帳單、要準備的約會、今天的會議 等，讓你一打開信箱就知道接下來該做什麼。 CC 以 Gemini 模型打造，並在你加入後連結 Gmail、Google 日曆...