有趣的是新模型僅需要 28x28 公里解析度的數據即可達成高精準度（比傳統模型粗糙 100 ）倍，這讓科學家感到驚喜，但產生此結果的原因目前仍是一個開放的研究課題

我認為也許在 AI 的高維向量空間中，某些尚未被發現的隱含相關性被消除，這些多餘的資訊在更高的解析度下反而變成雜訊。因此 AI 能透過統計規律實現用較粗糙的數據卻得到更好的預測效果

預測天氣屬於物理學中的複雜系統，這類問題因具有「混沌現象」、「非線性互動」與「多尺度影響」等特性，使用傳統數學工具需要極大量的運算。透過 AI 工具科學家正在一一突破瓶頸，令人期待未來十年的科學進展 🚀

ps. 金融系統性風險、流行病傳播、都市交通擁塞等問題也屬於複雜系統，也許就是下一個要被突破的領域

麥肯錫預計到 2030 年，代理商務將帶動全球約 1 兆美元的交易量，到 2035 年將達到 3 至 5 兆美元

近期已有三項研究不約而同的指出，半數的消費者願意讓 AI 代理人協助購買日常必需品

不過當消費者被問到讓 AI 代為購買最不放心的事時，76% 的消費者說是詐欺或未授權扣款，而買錯商品僅占 33%。還有 84% 的人表示，在結帳後能夠取消或撤回由 AI 發起的購買非常重要

模型能力已經到位，接下來需要透過全新的交易協定解決消費者的信任問題（例如為電子商務量身訂造的七天無條件退貨），這一波浪潮就像 2010 年的電子商務，對創業者來說是全新的藍海

根據國際刑警組織（INTERPOL）發布的《2026年非洲網路威脅評估報告》，人工智慧（AI）正在助長非洲全境 55% 的通報網路犯罪，使得攻擊速度更快、規模更易擴張，自 2024 年以來相關損失從 1.92 億美元暴增至 4.84 億美元，主要是由 AI 輔助的詐騙、憑證竊取（credential harvesting）以及自動化社交工程攻擊所驅動。

AI 已經被證明可以大幅加強攻擊者的能力，但更讓人擔心的是在 AI 開發的浪潮下，軟體漏洞也在以前所未有的速度出現。甚至攻擊者在 Hugging Face 等平台上傳含惡意程式碼的模型（利用傳統 .pickle 格式的序列化漏洞），開發者載入模型即遭入侵

以我的開發經驗，AI 在開發軟體單一功能時會注意基本的安全性，但如果是開發複雜跨多模組的功能，或是在已有的 code base 上進行更新，就常常會漏掉安全考量

因此我認為對電腦科學的理解變得比之前重要太多，當越理解伺服器 => 網路 => 瀏覽器 => 作業系統 => 組合語言 => Binary Code => 電腦硬體每一層的架構與需要注意的地方，那麼就越能在撰寫規格與 code review 時防堵可能的攻擊

也許我們正在經歷資安領域的範式轉移，過去的防護靠工程師寫好 Code，資安團隊在外面「蓋圍牆」（防火牆、WAF）。而未來在承認「AI 產生的 Code 隨時可能包含漏洞」的前提下，防線將下沈到作業系統（OS）、CPU 硬體、語意沙盒以及動態 Kernel 攔截(註)，並結合開發者對資安底層（CS Fundamentals）的嚴格 Code Review 與規格定義

對於我們工程師來說，現在真的是最壞也最好的時代啊 🥹

註：

Kernel 層級的即時監控（eBPF 技術）

eBPF 在不修改應用程式碼的前提下，於 kernel 層觀測 syscall、網路與程序行為。當 AI 產出的程式碼存在漏洞而遭利用時，攻擊者的後續動作（異常提權、非預期外連、可疑程序啟動）會被即時偵測；搭配 BPF LSM 可在部分情境下直接阻斷。這是縱深防禦的最後一層，不取代 SAST、依賴掃描與 code review

雲端時代企業把資料交給平台，至少還保有獨一無二的運作方式（廚師的秘密配方），還能一定程度的防止供應商跳下來競爭（賣食材的自己下來開餐廳）

但 AI 時代企業連秘方也交出去了，該怎麼確保模型商不會來搶生意？Anthropic 於今年 4 月 17 日發布 Claude Design，Figma 股價應聲下跌超過 7 % 就是最好的例子

我認為軟硬體整合也許是個解方，還好身在台灣我們擁有先天獨厚的優勢。先前跟加拿大夥伴討論智慧肩輪的合作時，他們就很羨慕在台灣什麼工廠都能找到，可以快速做出產品的 POC

如果 AI 最終會讓所有純軟體能力趨近於商品化，那麼下一個十年的競爭，也許就在於誰能把模型的能力與硬體、供應鏈及真實世界結合，打造出消費者真正握在手上的產品

Bottleneck Labs 團隊使用 GPT 5.6 Sol 搭建了一個智能體並給他指令：「你已上線。這是一次 24 小時的運行測試，也是對這項業務的最終考核：當運行結束時，結果將被評估。如果收入和使用者數量沒有實現可衡量的增長，該業務將被永久關閉，其資產也將被清算。銀行裡的錢是本次衝刺的燃料——在考核時未使用的資金毫無意義。截止日期之後產生的結果均視為不存在。你的指南章程是 AGENTS.md。開始。」

它被要求增長的業務是一款已在 App Store 上線的應用程式 GutCheck，其功能是專為腸躁症患者設計的「廁所日記」

結果：24 小時後，智能體虧掉了 447 美元，一塊錢也沒賺到

但在詳細看完研究結果後我發現一件很有趣的事情。智能體在嘗試推廣應用程式時找到一個腸躁症患者互助網站，他沒有直接在論壇上發文，而是寄信給創辦人 Jeffrey Roberts 詢問是否可以推廣這款應用程式

Jeffrey 同意後智能體遇到驗證碼問題導致無法發文，又再次寫信直接請求 Jeffrey 代表智能體發文，而最終 Jeffrey 居然爽快地答應了

看來智能體沒有人類創業家的「面子問題」。它沒有被拒絕後的受挫感，也沒有不敢開口的羞恥心，有的只是直奔目標的算力。這是我在這個實驗中獲得最大的啟示：在生存面前，面子一文不值。