在生成式人工智慧快速滲透的今天,「用一個字證明你不是AI」這樣的提問之所以在網路上流傳,背後其實是我們對人性價值的集體焦慮與追問。當你認真思考要選哪一個字,等於在重新界定:在人與AI之間,什麼才是真正不可被複製的差異。 用一個字證明你不是AI:為何這個提問刺中人心 從語文課、社群平台到各種討論場合,「用一個字證明你不是AI」迅速變成一種時代小測驗。它看似遊戲,卻有幾個關鍵特點: 逼你在最小單位里,濃縮對「人」的理解 不是問專業技能,而是問情感與存在 不是考知識,而是考生命經驗 真正有趣的是,人們給出的字,往往不是「智」「算」「腦」這類和能力相關的詞,而是圍繞情感、關係、時間感與不完美展開。這本身,就是對AI時代最溫柔也最倔強的回應。 人類與AI的差異:不在算力,而在人性的重量 AI可以在幾秒鐘完成寫作、翻譯、繪圖,甚至模仿人的語氣與風格,但它依然缺少幾個關鍵維度: 害怕失去的恐懼 無法預測的情緒起伏 因牽掛而被拉長的時間感 為了毫無功利的理由而停下腳步 當人們試圖用一個字證明自己不是AI時,真正被強調的,往往不是高效,而是那種「明明低效、卻又無可替代」的人性。 「媽」:被守護與面對死亡的勇氣 很多人第一反應會選「媽」這個字,理由看似簡單:AI沒有媽媽。但這個選擇其實指向更深的東西—— 第一個喊出口的稱呼,往往連結著安全感 父母像是一道擋在我們與死亡之間的防線 當那道防線不在,人開始真切面對有限的人生 AI不會在醫院病房門外徹夜守候,不會在父母老去時被迫學會堅強。血緣、依戀、失去,構成了人類情感最深的斷層線,也勾勒出「媽」字背後難以言說的重量。 這種重量,無法用任何演算法訓練出來,只能靠一次次真實的心痛積累。 「急」與「慢」:人類對時間的主觀拉扯 如果要再用一個字證明你不是AI,有人會選「急」。例如: 在醫院等待檢查結果時,每一分鐘都像被拉長...
AI 兒少保護的新門檻:ChatGPT 年齡預測 功能代表什麼? ChatGPT 年齡預測 功能的推出,標誌著生成式 AI 進入一個更重視兒少保護的新階段。當聊天機器人越來越像「24 小時不下線的陪伴者」,平台是否有能力分辨對方是 13 歲還是 30 歲,就不再只是產品細節,而是直接關係到未成年用戶的安全與心理健康。 在這樣的背景下,用 AI 來預測使用者年齡,並據此啟動不同強度的內容過濾與安全保護機制,已經成為大型平台不得不面對的現實選擇。 為何生成式 AI 需要「年齡預測」來保護未成年用戶? 生成式 AI 的對話能力愈來愈強,孩子在深夜與 ChatGPT...
ChatGPT 校園授權正以驚人速度改變美國高等教育的版圖,OpenAI 則在背後推動一場安靜卻激烈的「校園 AI 土地爭奪戰」。在短時間內,越來越多美國公立大學選擇直接大規模購買 ChatGPT 授權,把生成式 AI 當成和校園郵件、線上學習平台一樣的「標準基礎設施」。 這不只是一筆軟體採購,而是關於: – 誰能主導未來知識工作者的工具習慣 – 誰能在學生還沒畢業前就鎖定他們的數位生態系 – 誰能把生成式 AI 變成下一代「Office 等級」的必備服務 低價策略:OpenAI 如何打開校園大門 在美國大學市場,價格策略是 ChatGPT 校園授權成功的關鍵之一。與其專注於單一用戶高單價,OpenAI...
每天數千萬人用 ChatGPT 問健康:AI 醫療諮詢正改寫遊戲規則 ChatGPT 醫療諮詢已經不是新鮮事,而是全球日常。最新公開的使用數據顯示,每天超過四千萬人透過生成式 AI 詢問健康與醫療相關問題,醫療已成為聊天機器人的核心場景之一。當越來越多人把第一站從診間移到對話框,我們不得不正視:AI 正快速變成新一代「入口級」醫療資訊服務。 這股潮流背後,有醫療體系本身的結構性問題,也有科技產業積極進軍健康照護的野心。關鍵問題不是「會不會發生」,而是「我們要如何讓它安全、負責且有益地發生」。 為何 ChatGPT 醫療諮詢會爆紅? 1. 體系複雜與成本高昂,病人需要「翻譯」 在許多國家,看病越來越像在解一道財務與法律的綜合考題: 費用高昂、共付額與自付額計算複雜 保單條款艱澀難懂 診斷報告充滿專業術語 不同醫師給出不同建議,病人難以消化 生成式 AI 在這裡提供的,不是「診斷」,而是一個 24...
人工智慧進展在 2025 年後仍然持續加速,卻與「AI 已經見頂」的輿論形成鮮明對比。這種人工智慧進展與悲觀敘事之間的落差,如果被誤讀,企業與個人都可能在未來幾年錯失最關鍵的佈局窗口。 在觀察近年的大型語言模型與多模態模型表現時,一個愈來愈清楚的訊號是:AI 在「智力」層面的進步,並沒有停下腳步,反而以近乎線性的節奏穩步向前。真正改變的,是我們對「突破」的期待與感受門檻,而不是技術曲線本身。 AI 進展真的放緩了嗎?量化指標給出不同答案 若單純從話題熱度、估值泡沫、或單一產品的發布節奏來看,確實很容易得出「AI 進展變慢」的錯覺。但若改用量化指標檢視,例如以人類智商題型為靶心的標準化測試,故事就完全不同了。 以過去一年多的數據來看: 領先模型在類 IQ 測試中的分數,從人類水準的中低段,穩定攀升到明顯的高智商區間 進步不是偶發性的巨大跳躍,而是每個月持續的小幅成長 單看趨勢線,大約相當於每月增加數個 IQ 點的「智力增量」 這代表什麼?代表 AI 智力並沒有停滯,而是在一個我們肉眼不容易察覺、卻對長期影響極深的線性坡度上持續上升。人類對變化的體感,往往只對「大版本更新」敏感,卻忽略了這些版本之間,模型在看不見的測試集上其實一直在緩步變強。 用 IQ 測試觀察人工智慧進展:線性成長的清晰訊號...