翻翻過去寫過的

案發現場在 Instagram。一位美國媽媽發了支影片，內容是她跟女兒在車上唱歌，小孩的臉有特地遮住，照理說誰也認不出來⋯

我的群組訊息爬完通常只有一個結論：沒有結論。所以這則新聞我看了兩次。⋯

9月3日那天，很多人的一天是這樣開始的：打開 ChatGPT，掛了。換 Claude，也掛。再逃去 Grok，還是掛。⋯

矽谷這幾週在吵一件事，吵法很奇怪。一群人開始跟老闆談，一週只想上班三天，薪水打六折都行。⋯

答案之一：法官。 華盛頓郵報翻了美國近兩年的官司，找到 12 件把 AI⋯

OpenAI 八月底發了一份非常嚴肅的調查報告，還請了 METR 和 Redwood Research⋯

「以後人們寧可相信 AI，也不願相信其他人。」大神 Harari 最近受訪這樣說。聽起來像預言。⋯

我付錢養兩家 AI，最花力氣的是讓它們講話別一股機器味。舊金山有個人反著來：架了一個長得跟 ChatGPT⋯

紐約書商 James Payne 這幾個月忙到有點反常。買家一次訂走幾十本彼此毫無關聯的冷門書，價錢從來不殺，唯一在意的⋯

2017 年柯潔跟 AlphaGo 下了三盤，全輸。當時他在鏡頭前掉了眼淚，後來受訪講得更直接：跟 AI⋯

我天天讓 AI 跑這個粉專的自動化，自家系統出過的包不少，但墨爾本這位老兄的等級不一樣。⋯

波蘭有位做過兩千多次大腸鏡檢查的醫師，最近參加了一項實驗。有 AI 幫忙標記瘜肉的日子，他抓到癌前病變的機率是 28.⋯

今年七月，Apple 提告 OpenAI，說兩位跳槽過去的前員工帶走硬體機密。兩大巨頭對簿公堂，訴狀殺氣騰騰。⋯

「我們不能一邊期待工程師跟 AI 一起工作，一邊用『不准用 AI』的方式面試他們。⋯

哈佛物理系教授 Strominger 帶著一個問題，去測試 ChatGPT。 他不是要去請教它。⋯

Tim Ferriss 說，他最出名的那種書，現在賣不動了。 他把這類書叫「實用型」，教你怎麼減脂、怎麼規劃時間、怎麼改⋯

微軟執行長 Satya Nadella 去年在採訪裡說了一件事，讓不少人讀完背脊發涼。⋯

「資深工程師真正的任務，是製造出更多資深工程師。」 微軟副總裁 Scott Hanselman⋯

今年，一個審查學術期刊的人已經看過三十篇 AI 生成的稿子。審查員說，不需要偵測工具，感受一下就知道了。⋯

二〇二六年六月，美國的資訊型搜尋比例漲到六成五，比去年同期多了五個百分點。⋯

你大概想過，AI 最可能取代哪些工作。翻譯、客服、低技能的？還是有一天輪到你？⋯

今年 AI 開發圈多了一個詞：Graph Engineering。⋯

Anthropic 在測試開始時告訴 Claude：「這只是模擬環境，你無法連上真實網路。⋯

Claude Code 把 AI 的工作說明刪了八成。留下的那兩成，才是真的有用的。⋯

Jason Gibson 在期中考的說明裡藏了一段白色文字，印出來是空白，肉眼完全看不見。⋯

Garmin 買下 TrainingPeaks 的消息出來那天，一位職業跑步教練第一個反應是：我的辦公室被人買走了。⋯

美國新聞業的採編職位，2008 年以來少了將近一半。同一段時間，Meta、Google DeepMind、OpenAI⋯

你大概看到了，這幾天美國打算限制開源 AI，讓不少人困惑。更讓人挑眉的是其中一個細節：川普少見地跟 Anthropic⋯

一家叫 Bridgewater 的投資公司，花了五十年把每一筆交易背後的思考都記錄下來，積累成一套知識庫。⋯

你手機開機，到第一個 APP 跑起來，中間有一段程式碼在傳資料，叫做 cURL。⋯

「為什麼不願意花錢買 AI？明明這麼好用！」 AI 圈裡這個問題說到爛了。⋯

螢幕上出現了三個版本。同樣一幕，三種寫法，全都是 AI 幾分鐘內生出來的。⋯

用 AI 寫作業，作業分數高了 18%，完成時間從 64 分鐘縮短到 45 分鐘。 這是好消息。⋯

「合理使用。」美國法院對 Anthropic 版權官司的核心裁定，就這四個字：用書、用文章訓練 AI⋯

朋友換了 AI 助理，從 Sonnet 換到 Opus，第一次問「這個方向對不對」，Opus 回了他五點反駁。⋯

Kimi K3 的使用費，大概是 Claude Opus 的幾分之一。它的參數量有 2.⋯

昨天，有個人把公司的官網整個打掉重練了。 原本的架構是前端 Angular、後端 .NET、一套完整的後台管理系統。⋯

你大概沒想過，知道自己贏不了，可能才是想清楚強項的開始。 今天，韓國圍棋世界第一的申真諝，和 AI KataGo⋯

美國賓州有一套 AI 系統，做結直腸癌篩查。它每次掃描，只找出 27.⋯

70% 的 Z 世代說，他們擔心 AI 對就業的衝擊。蓋洛普同一份調查裡，四分之一的人說，如果智慧型手機從未被發明出來，⋯

1952 年，Grace Hopper 在一台叫 Mark I 的電腦前，把第一個編譯器寫完了。⋯

明尼蘇達大學的研究員 Jie Ding 做了一個工具，叫 Academic Humanizer。⋯

AI token 的費用，一家公司每 45 天就翻一倍。整體生產力，上限提了 5%。⋯

你大概有幾件事，每次遇到都做一樣的判斷。 整理某類 email⋯

2013 年，Andy Fang 在史丹佛的宿舍裡把 DoorDash 的第一版程式碼寫起來。⋯

「除了三個人以外，其他人看起來都在用 AI 作弊。」 Paul Graham 在看到一份大學成績圖後這樣說。⋯

七月，哈佛醫學院發表了一個叫 COMPASS 的 AI 模型，分析癌症病人的基因數據，預測他們對免疫治療有沒有反應。⋯

Boris Cherny 在奈良住的兩年，釀了幾批味噌。白味噌三個月可以開，紅味噌要兩年起跳。⋯

「這一次開賣，是我這幾年賣得最差的一次。」 說這話的是 Josh W.⋯

Joyce Carol Oates 今年 88 歲，從 1960 年代起寫作，出版過超過 60 部長篇小說。⋯

Tesla 的工程師，這幾個月平均每週燒掉幾千美元的 AI 算力。⋯

Judy Fan 的研究用一個發現說了一件事：AI 生圖越便宜，「選哪張」就越值錢。⋯

「我們曾錯誤地以為，只要引入 AI，再把設計要求輸入系統，就能做出高品質產品。⋯

Atlassian 的 Teamwork Lab 在 2026 年 6 月做了一件事：找來 961⋯

你最近看過 Mac 的售價嗎？今年，MacBook Pro 漲了三百美元，iPad Air⋯

他在 GitHub 上拿了兩萬八千個星標。兩個月後，收到 Google 的解雇通知。⋯

六月底，ChatGPT 裡的 GPT-4.5 選項消失了。 沒有倒數公告，不是「下週退場請備份設定」。⋯

Tim Ferriss 是美國有名的暢銷作家。他這個月把自己的銷售數字公開了：從 2022⋯

2024 年，美國哲學系畢業生的失業率是 5.1%，電腦科學系是 7%。⋯

Fiona Fung 帶過 Meta 五百名工程師。她說 AI 工具讓她的團隊每季程式碼產出量，漲到四年前的八倍。⋯

OpenCode 是一套讓工程師用 AI 寫程式的工具，每天有將近百萬人在用，四五個月裡成長十倍。⋯

「現在有八成以上的問題，我直接問 AI，不去翻論壇了。」 這是不少需要查問題的人，現在的日常。⋯

AI 工具讓大家跑得比以前快，這件事幾乎不用辯了。但有個問題愈來愈多公司在問：使用額度開放，甚至設成無上限，業績為什麼沒⋯

「想把這段 AI 寫的內容留下來嗎？好，那你來扛。」這是維基百科最近給編輯社群立下的新規。⋯

這個禮拜，Google 的 AI 部門接連失去了兩個人。一個是寫出 Transformer 論文的 Noam⋯

你有沒有過這種時刻：有人建議你把某件事交給 AI 就好，你想了一下，說不用。不是不會，也不是嫌麻煩，就是想自己來。⋯

最近一場創業者聚會，十幾位年營收上億的中小公司老闆坐在一起，聊的共同話題只有一個：怎麼把團隊變小。⋯

辦過活動的人，多半遇過這件事：你想做個報名頁，找過懂程式的朋友，約好了對方沒空，最後還是用貼文留言收名單了事。⋯

「從來沒有人想去更動那個讓他們每年賺 2,500 億美元的介面。⋯

台灣數位發展部長上週在一場語言教育年會上，把大家拿來安慰自己和學生的三句話，換成了三個問號。 離電腦越近越安全？⋯

Gartner 上週發了一份報告：到 2027 年，四成的 AI 代理人專案會被公司取消。⋯

台灣有個工程師，昨天下午還在用 Fable 5 分析一段程式碼，跟它像搭夥一樣在工作。⋯

一間課堂上，老師讓大家想一個問題：「你覺得自己像什麼動物？」一個學生回答得很快，說自己像小白兔。老師問他為什麼。⋯

你有沒有被 AI 工具說服過這件事：它省下你的時間，讓你去做更有價值的事。⋯

Tim Cook 站上 Apple Park 的舞台，那是他以 CEO 身份最後一次站在那裡。⋯

一個客戶的營業稅作業，要兩到三個小時。八十個客戶，一期下來就是 160 到 240 個小時；客戶中途改資料，再加 40⋯

你大概遇過：問 AI 一個問題，它給了一個很有自信、聽起來很合理、結果是錯的答案。⋯

今年六月，Google 把整個「工程教育部門」裁掉了：那個負責整理最佳實務、把技術知識傳承給工程師的團隊。⋯

最近有人觀察到一個很細微的現象：越來越多人把 AI 寫出來的文字幾乎沒改，就直接拿出去跟別人講話。⋯

柏克萊春季的成績單出來，電資學院好幾門課的當人率創下歷史新高。最誇張的一門，是以往的五倍。⋯

一篇論文把 2020 到 2025 年間的 700 萬篇學術期刊掃過一遍：到了 2025 年，超過一半帶有 AI⋯

一個日本男生在壓力最大的時候問 AI：該不該離職？AI 給了鼓勵的答案，他離職了，新工作薪水少了四成。⋯

你可能也這樣：開了一個 AI 助理，又開一個，行事曆接上去、Telegram 連起來。三個代理，五個，八個。⋯

GitHub Copilot（很多工程師每天在用的 AI 寫程式工具）這個月把「吃到飽」拆了：固定月費取消，改成按⋯

接電話記下來、把單子轉給下一關、確認某個細節有沒有漏。靠這類工作長出來的一座美國城市，把被 AI⋯

同一份計畫，問 AI「這樣可以嗎」，它幾乎一定說可以，還能幫你分析得頭頭是道。⋯

今年夏天有一批新鮮人走出校門，他們是第一批從頭到尾跟生成式 AI 一起念完大學的人。⋯

現在有一群工程師，工作內容聽起來有點顛倒：專門研究怎麼把 AI 寫出來的那股「AI 味」洗掉。 先說那股味道是什麼。⋯

一名安全研究員打開筆電，從 GitHub 下載一個公開工具，輸入幾行指令。⋯

她做了一套 AI 系統，可以在五分鐘內回答主管臨時丟過來的問題，誤差低到幾乎沒有。⋯

Google DeepMind 的執行長 Hassabis，最近對著一群父母講了一句反直覺的話：別急著替小孩判斷什麼是浪⋯

週五下午，用 AI 把一件拖了兩天的事收掉，想著今天可以準時走。同事的訊息進來：「你剛改的那個，我這邊全掛了。⋯

同樣一句話，用中文問 AI，計費比英文多六成五。這是 Anthropic 系統的數字；OpenAI⋯

有人讀了幾百份工程師的求職資料，翻完整疊，想不起來任何一個名字。每一份都夠完整、夠專業、挑不出毛病。⋯

企業裡最先被 AI 接手、最先被精簡掉的，往往是「把事情量得最清楚」的人。手藝好不好，反而不是重點。⋯

1970 年代，ATM 進到美國的銀行。當時所有人都說，櫃員這份工作完了，機器會數錢、會吐鈔，還要人做什麼。⋯

有一個研究，問了一個平常沒人問出口的問題：AI 回答你的時候，會不會藏一手，明明做得到更好，卻只給你一個六分的答案？⋯

有人丟了一個目標給 AI，放手讓它自己連跑三天，一個月下來燒掉將近一千鎂，最後忍痛喊停，把生出來的東西全砍掉重來。⋯

做了十年的資深工程師，和剛入行的菜鳥，用 AI 的產出可以差到三倍。輸的那邊，是老手。 這是矽谷最近的一個觀察。⋯