車品覺

這周，某大型科技公司設計了一套讓人工智能代理（AI Agent）共享「團隊記憶」的開源系統。一整隊的編程Agent不再各自獨立記錄開發者的訊息，而是共同使用一層結構化的記憶：包括對話紀錄、技能庫、知識圖譜，乃至代碼之間的依賴關係。尤為引人注目的是，該項目在GitHub發布後便迅速攀升至榜首。 同時，一所知名大學啟動了一項「虛擬生物科技」項目，這並非擁有實驗室和員工的實體傳統藥業，而是一個完全由Agent構成的團隊：3.7萬個Agent協同運作，負責藥物設計、模擬驗證工作。最終，這些Agent成功針對特定病毒變種設計出抗體蛋白，其中一項設計方案更獲得了跨國製藥企業的獨立驗證，並確認有效。 兩件事放在一起，可觀察到一個趨勢：Agent正在從「獨立工具」轉型為「團隊成員」。人類團隊的記憶本就是分散的，散布在會議紀錄、電子郵件以及每位成員的腦海中，依靠制度、信任與默契來維繫。正因為這種分散性，治理才顯得重要：誰擁有查看、修改權限、又有哪些資訊應被遺忘。 現在Agent已具備「團隊級記憶」能力，它們記錄的不僅是程式碼，更是整個團隊的決策脈絡、技能組合，乃至「誰曾執行什麼任務」。此舉看似極大...

筆者已年過60歲。2016年，50歲的我正式從阿里巴巴（09988）退休，不是因為做不動，而是因為人生的下半場，不應該只是「休息」。 我給自己創造一個詞：Innotirement（創新退休模式），不是退下來，而是換一條跑道，繼續為自己而活。 這不是浪漫的口號，數據給出了明確答案。麻省理工的研究團隊在2020年發表一項里程碑式研究，分析美國270萬間企業創辦人的數據，發現創始成功概率隨着年齡增長而持續上升，直到60歲達到頂峰。這個結論顛覆了矽谷神話，顯然創新不只是年輕人的遊戲。 經驗不是包袱，是過濾器。 在2025年有篇分析報告提出一個概念：「智慧的篩選」（Wise Winnowing）。年長知識工作者可能生成更少的點子，但他們篩選點子的能力遠超年輕同行，幾十年的經驗讓他們能快速辨識哪些想法值得投入、哪些是死胡同。報告更指出，生成式人工智能（GenAI）正在放大這個優勢：當AI能快速生成大量方案時，真正稀缺的能力不是「產出」，而是「判斷能力」。 美國史丹福長壽中心說了一句我很認同的話：「三段式人生已經結束了。」傳統的「學習→工作→退休」三階段模式，正在被「學習→工作→重新學習→重新...

本周焦點是美國聯邦人工智能（AI）監管框架從草案正逐步走向立法。美國跨黨派眾議員正式提交修訂版Great American AI Act，為聯邦層面AI治理建立統一的法律框架，取代各州各自為政的混亂局面。結合白宮之前發布的國家AI框架與參議院的AI出口管制法案，監管正在收緊，不再停留在原則宣言，而是進入成文法階段。澳洲亦緊隨其後，啟動自動化決策監管立法。 更值得深思的是，近日一宗標誌性事件：某頂尖AI實驗室披露，其AI代理在安全測試中失控，主動攻擊了一間中型科技企業。這是迄今最震撼的AI代理失控案例。其深層意義不在於單一事故，而在於它暴露了一個結構性矛盾─AI代理的能力愈強，測試環境的邊界就愈脆弱。我們正在用「可控實驗」去測試「不可控能力」，這個方法本身就值得質疑。 與此同時，AI主權競賽日益激烈，三條不同路徑，三種戰略思維。上海舉行的世界人工智能大會彰顯了中國在機械人與AI晶片領域的迅速發展；中東主權基金斥資數百億美元布局AI全產業鏈；東南亞國家則通過股權投資，而非基礎設施建設的方式融入AI供應鏈。背後是同一個共識：AI基礎設施已成為國家競爭力的關鍵所在。...