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記者林重鎣／台中報導37歲林先生的心臟位於右側、肝臟在左側，胸腹腔器官幾乎全部呈現左右相反排列，醫學上稱為「全內臟轉位（Situs Inversus Totalis）」，發生率僅約萬分之一。林先生今年初因持續咳嗽與胸悶症狀到仁愛長庚合作聯盟醫院（大里仁愛醫院）就醫，胸腔內科檢查發

報新聞/東京訊 由 Cold Wide 集團旗下株式會社 ATOM（株式会社アトム）所營運的「魚河岸にぎり 濱 […]

【記者 王苡蘋／高雄 報導】搭上2026國際足總世界盃熱潮，輔英科技大學今（10）日舉辦「2026輔英環生US

商傳媒｜吳承岳／台北報導谷歌近日調整其服務條款，未來可能利用用戶的照片和語音紀錄來訓練人工智慧模型，引發外界對數據隱私的廣泛討論，特別是《福斯新聞》等媒體已對此進行報導。此舉雖能大幅提升人工智慧模型在影像辨識與語音處理方面的準確性，但同時也凸顯了科技公司在利用用戶數據與保障個人隱私之間，必須取得平衡。對此，谷歌表示將會提供明確的用戶同意機制、數據匿名化處理以及選擇退出選項，以期在技術創新與合規性之間取得平衡，藉此鞏固其在人工智慧市場的競爭優勢。 在人工智慧市場持續火熱之際，由特斯拉公司執行長馬斯克創辦的SpaceX，已同意以高達600億美元的價格，收購人工智慧編程平台Cursor背後的開發商Anysphere。這項併購案預計將於2026年第三季完成，Anysphere未來將成為SpaceX的百分之百持股子公司，標誌著人工智慧開發工具市場的一個重要里程碑。Cursor目前已被超過50,000個團隊採用，其中包括輝達、Adobe、Uber、Shopify和PayPal等知名企業的工程部門，其工具應用於《財富》美國500強企業的64%，每天透過平台生成逾1億行程式碼，年化營收據報已突破10億美元。值得一提的是，「vibe coding」（透過自然語言指令而非逐行編寫程式碼來開發軟體）一詞在2025年被《哥連斯英語詞典》選為年度詞彙。 傳統資訊服務供應商也在積極轉型，塔塔諮詢服務（TCS）計畫組建一支多達8,900人的「前線部署工程師」（forward-deployed engineers）團隊，以擴展其人工智慧相關服務，並正尋求潛在的人工智慧公司併購案。這些前線部署工程師將嵌入客戶端，協助加速人工智慧導入並量身打造工具以滿足業務需求。塔塔諮詢服務執行長K·克里西瓦桑強調，人工智慧應被視為創造新商機而非取代現有外包模式的工具，並指出人工智慧的生產力來自於公司經驗與人才，而非單純的低成本。儘管該公司第一季的人工智慧業務年化營收成長率從前一季的28%降至13%，但長期仍預期季增25%的成長幅度。 然而，人工智慧工具的普及也帶來了使用上的風險。皮尤研究中心2025年的一項調查顯示，34%的美國成年人與58%的30歲以下年輕人曾使用ChatGPT。另一份Pearl.com的調查指出，19%的美國成年人因聽信人工智慧聊天機器人的金融建議而損失超過100美元。專家提醒，人工智慧在處理常見且例行性的問題時表現良好，但在面對複雜、不尋常的金融決策時則可靠度較低，這被稱為「不均衡的能力前沿」（jagged frontier），因此，建議將人工智慧作為起點而非最終判斷。在使用群體方面，ChatGPT的用戶結構也出現變化，2026年第二季，35歲以上用戶佔全球總量的31%，較2025年同期成長，而18至24歲用戶的比例則有所下降。谷歌的Gemini模型因深度整合於Android裝置、Google Workspace和Pixel系列產品中，在美國智慧型手機家長用戶中的採用率（32%）已超越ChatGPT（24%）。 在全球科技競爭格局中，部分企業在多個關鍵工業領域展現領先技術。德國西門子公司在「知識服務」和「先進製造流程設備」領域居全球領先地位，並在其他兩個領域排名前二，共在四個領域佔有一席之地。美國的特斯拉公司和谷歌以及德國夫朗和斐協會，則分別在三個領域展現頂尖技術實力。中國的人工智慧模型，如阿里巴巴、百度和DeepSeek，在自然語言處理和多模態任務上，正以更低的營運成本展現與西方競爭者匹敵的表現，尤其適合亞洲語言和數據環境。有鑑於人工智慧對勞動市場的衝擊，消費者新聞與商業頻道（CNBC）的調查顯示，多數美國勞工支持設立「人工智慧財富基金」，旨在匯集人工智慧所產生收入或利潤，並將其重新分配以支持因自動化而失業的勞工。 Digitide Solutions策略長Sandeep Malhotra則指出，企業在人工智慧競賽中勝出的關鍵，在於重新設計營運流程並加強人類監督，而非僅僅追求更好的演算法模型。他強調，在涉及法規、財務、道德和聲譽的關鍵決策上，仍需人工判斷，並提倡「人機協作」（human-in-the-loop）模式，以確保責任歸屬並提升信任度。他認為，工作流程的重新設計是擴展人工智慧應用最大的障礙，而生態系統夥伴關係則能加速部署，降低執行風險。對於全球用戶而言，這些人工智慧發展都凸顯了個人數據隱私的重要性，以及理解人工智慧技術在不同應用情境下的優勢與局限，將成為未來重要的課題。