儘管沒有人完全了解大型語言模型的工作原理——因此也無法確切地知道它們的局限性——但每天都有數億人使用這項技術。如果沒人知道模型是如何或為何輸出結果的，就很難控制它們的“幻覺”，也很難建立有效的防護措施來約束它們。我們很難判斷何時（以及何時不）應該信任它們。
無論你認為大型語言模型的風險是關乎生存的——正如許多致力於理解這項技術的研究人員所認為的那樣——還是更實際的風險，例如這些模型可能傳播錯誤信息或誘使弱勢群體陷入有害關係，了解大型語言模型的工作原理都比以往任何時候都更加重要。
OpenAI 以及包括 Anthropic 和 Google DeepMind 在內的競爭對手公司的研究人員正在開始拼湊出這張拼圖的碎片。他們正在開創新技術，使他們能夠從這些大型語言模型看似混亂的運作中發現規律，並像研究龐大生物體一樣研究它們。他們發現，大型語言模型比他們想像的還要奇特。
來認識這些把大型語言模型視為外星生物的新一代生物學家：https://trib.al/FjJQXGe
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道瓊工業指數輕鬆突破歷史性的50,000點大關，標普500指數也大幅收高，英偉達和其他晶片製造商股價飆升，而亞馬遜股價則大幅下跌，此前這家雲端運算巨頭預測人工智慧基礎設施支出將大幅成長。
The Dow Jones Industrial Average blew past the historic 50,000 mark and the S&P 500 ended sharply higher, as Nvidia and other chipmakers soared and Amazon tumbled after the cloud heavyweight forecast a sharp increase in spending on AI infrastructure
受到印度龐大且熟悉數字技術人口的吸引，
Anthropic的Claude Code和Cowork智能體，透露出AI驅動的未來工作形態。
谷歌計劃在人工智慧競賽中加倍投入
Google依託AI贏家優勢，大幅加碼支出規模
廣告和雲端業務增長加速為Alphabet股價近期的飆升提供了合理依據，但那份「爆表」的資本開支預測仍然高得令人震驚。
上季獲利飆升30%至345億美元，這家科技巨頭今年的資本支出將增加至高達1,850億美元。
Google Plans to Double Spending Amid A.I. Race
Profits jumped 30 percent to $34.5 billion last quarter, and the tech giant is increasing its capital spending this year to as much as $185 billion.
- ‘A.I.-Washing’
- Grok Controversy
- Lawsuit Over A.I. Hiring Decisions
- Electricity Costs
- Data Centers in Space?
- Killer A.I. Drones
//當軟體公司面臨被「取代」的恐懼時，雲端基礎設施巨頭則陷入了「燒錢」的泥沼。在2026年初，華爾街原本期待科技股能延續漲勢，卻在二月被兩股來自AI的「逆風」給吹得東倒西歪。本週 Anthropic 發布了最新模型 Claude Opus 4.6 以及配套的 Claude Cowork。Claude Opus 4.6 具備「Vibe Working」的能力，能夠自主規劃、長時間執行多步驟任務，甚至在金融分析基準測試中拿下第一名。更具破壞性的是它推出的特定領域插件，能直接處理法律、金融與數據分析工作。這意味著企業可能不再需要訂閱昂貴的專業軟體，只需「雇用」AI 即可。分析師指出，這是市場首次認真定價「AI取代軟體」（AI eats Software）的風險。如果一個AI代理人能自動完成報稅、整理法律文件或管理客戶名單，那麼傳統SaaS公司的商業模式將面臨崩解。Amazon 執行長 Andy Jassy 在2月5日的財報會議上宣布，為了滿足 AI、晶片與低軌衛星的龐大需求，Amazon 預計2026年的全年資本支出將高達2000億美元（約新台幣6.4兆元）。這個數字比 2025 年成長了近 50%，更是市場預期的 1.5 倍以上。如此激進的支出計畫，讓原本期待 Amazon 能收割獲利的投資人感到失望。消息一出，Amazon 股價在盤後重挫 7% 至 9%。不僅是 Amazon，Alphabet（Google）與 Microsoft 也都同步調高了 2026 年的支出預測，這三家巨頭加上 Meta，預計今年將合計投入超過5000億美元在AI基礎建設上。正如摩根大通分析師 Toby Ogg 所言，軟體公司的估值正在被「懲罰」，因為它們還來不及證明自己能駕馭AI，就先被市場認定可能被AI取代。而在這場混亂中，唯一確定的贏家將會是誰？//
亞馬遜2000億美元的支出計畫加劇了人工智慧競賽的競爭
該公司週四公佈了強勁的假日季業績。但與其他大型科技公司一樣，亞馬遜的支出計畫開始令投資者感到不安。
Amazon’s $200 Billion Spending Plan Raises Stakes in A.I. Race
The company reported a strong holiday quarter on Thursday. But its spending, like that at other big technology companies, is starting to make investors nervous.
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- Definition: Measures how well a business retains and grows revenue from its current customer base.
- Formula: .
- Significance: A critical SaaS metric for assessing customer success, product value, and long-term sustainability.
- Interpretation:
- > 100%: Excellent. Indicates expansion revenue (upsells/cross-sells) is greater than churn.
- < 100%: Warning sign. Indicates more revenue is being lost to churn and downgrades than is being gained.
- Difference from Gross Retention: NDR includes expansion revenue, whereas Gross Dollar Retention (GDR) only measures revenue retained from the initial base without upgrades.
AI概述：淨美元留存率 (NDR) 或淨收入留存率 (NRR) 衡量的是特定期間內現有客戶保留的經常性收入百分比，包括升級、降級和流失。它反映了業務的成長或衰退，>100% 表示新增收入超過了流失收入。
淨美元留存率的關鍵面向：定義：衡量企業如何有效地從現有客戶群中留住並增加收入。公式：\(\frac{\text{初始 ARR}+\text{新增收入}-\text{降級收入}-\text{流失收入}}{\text{初始 ARR}}\times 100\%)。重要性：評估客戶成功、產品價值和長期可持續性的關鍵 SaaS 指標。解讀：> 100%：優。表示擴展收入（追加銷售/交叉銷售）大於流失收入。 < 100%：警告訊號。表示因客戶流失和降級造成的收入損失大於新增收入。與總留存率的差異：NDR 包含擴展收入，而總美元留存率 (GDR) 僅衡量初始客戶群（不包括升級）的留存收入。 NDR 不包含新客戶的收入。
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紐約時報 問8位專業人士：你對人工智慧未來五年的發展有何最大預測？
尤瓦爾·諾亞·赫拉利，歷史學家
五年內，人工智慧代理很可能在至少一些國家獲得法律地位。
梅蘭妮·米切爾，電腦科學家
人工智慧不會治癒癌症，也不會解決物理學難題。此外，沒有人會認為流利的對話能力是智慧的決定性標誌。
海倫‧托納，人工智慧政策研究員
我預計我們將擁有能夠在多個科學領域做出卓越貢獻的人工智慧系統，但你仍然不會放心讓它們為你的孩子規劃夏令營。
尼克‧弗羅斯特，Cohere共同創辦人
人工智慧將以一種最好的方式變得「乏味」。它將像GPS或電子表格一樣融入背景，為日常工具和人類工作提供支援。最平凡的應用場景往往能帶來最具變革性的影響。
卡爾·貝內特特·弗雷 經濟學家
如果人工智慧主要用於自動化我們已經做的事情，它就無法帶來持久的繁榮。人工智慧生產力工具讓我們能夠使用更便宜的電子表格，就像更好的織布機讓我們能夠使用更便宜的布料一樣。但真正的飛躍來自於新興產業，而不是更快的重複。
加里·馬庫斯 認知科學家
通用人工智慧絕不可能在2027年底前實現，甚至很可能在2032年底前也無法實現。
阿傑亞·科特拉 人工智慧風險研究員
我認為，人工智慧公司或許在五年內就能利用人工智慧來實現自身營運的大規模自動化，這可能會大大加快人工智慧的發展速度。
阿拉文德·斯里尼瓦斯 Perplexity首席執行官
人們想要高度個人化的人工智慧。讓他們使用自己的人工智慧助理。這是他們自己的人工智慧，而不是我們開發的人工智慧。我們開發這些助手，我們將捍衛使用者私密、安全地使用人工智慧助理的權利。
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人工智慧將對教育產生怎樣的影響？
尤瓦爾·諾亞·赫拉利
赫拉利
阿傑亞·科特拉
科特拉
尼克·弗羅斯特
弗羅斯特
海倫·托納
托納
梅蘭妮·米切爾
米切爾
卡爾·本尼迪克特·弗雷
弗雷
加里·馬庫斯
馬庫斯
阿拉文德·斯里尼瓦斯
斯里尼瓦斯
蓋瑞
卡爾·本尼迪克特·弗雷
卡爾‧班尼迪克‧弗雷，《經濟學人》
人工智慧輔導員的表現或許已經超越了大多數人類教師，但它們也容易讓人走捷徑，並可能阻礙真正的探索。我們需要留出不依賴人工智慧的時間進行獨立閱讀和探索，並鼓勵學生利用人工智慧輔導員來質疑和探究自己的理解。
此外，我們應該更重視面對面的輔導式教學，讓學生有機會辯論、捍衛自己的觀點，並被鼓勵清楚闡述他們的推理過程。
加里馬庫斯 認知科學家
大部分的影響都是負面；如今學期論文既不能作為評估手段，也不能作為引導學生思考的方式，高中和大學都不知道該如何繼續下去。其他大多數應用仍處於推測階段。
海倫‧托納 人工智慧政策研究員
教育領域本就亟需一次重大變革，因此，適應新的人工智慧工具或許是一件因禍得福的事情。
What will A.I.’s impact be on education?
A.I. tutors may already outperform most human teachers, but they also make shortcuts tempting and can hinder genuine exploration. We need to set aside A.I.-free time to read and explore independently, and encourage using A.I. tutors to question and probe one’s own understanding.
Moreover, we should place greater emphasis on in-person, tutorial-style teaching in which students debate, defend their views and are pushed to articulate their reasoning.
Most of the impact has been negative; high schools and colleges are at a loss as to how to proceed now that term papers are no longer valid either as an evaluation or as a means to get students to think. Most other applications remain speculative.
Education was already due for a significant shake-up, so the need to adapt to new A.I. tools might be a blessing in disguise.
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