紀念 H. A. SIMON( 2026 6月15) 題目：淵博人生敘述學與人工科學，從SIMOＮ的回憶錄《我生的諸模式》 代表作《人工科學》生命學問的完成，或許可稱之為＂淵博人生敘述學與人工科學＂。Nobel Prize laureate Demis Hassabis was awarded the Nobel Prize for using AI to predict the structure of proteins. For him, AI is a tool that will help scientists make even more discoveries in the years to come. Hassabis took part in our Nobel Prize Dialogue ‘The Future of Science With AI’ which discussed how AI might transform science in the future.。讀＂游珮芸的一千零一頁 《從《茉莉人生》到《來自清水的孩子》》出發．．．．．．．《茉莉人生》《Ｓ，我的父親說．．．．．．》（ＧＩＰＩ/GIPI 作，倪安宇翻譯，台北:無限，2013）．．．．． 。迷宮-追尋-決策 ：「我們身後能留下的，唯有愛。」讀檢方正式起訴OpenAI，指控其隱瞞產品對兒童的潛在風險等...曾詢問ChatGPT「校園何時人最多」、「使用哪種槍枝能造成最大傷亡」，並得到「若有兒童傷亡將獲得更多媒體關注」等建議。... "牟中原 當無血無淚的人工智慧遇到人類的血淚 兩日韓案例"， 思考AI 與情感。記憶/歷史創傷........

 紀念  H. A. SIMON( 2026 6月15) 題目：淵博人生敘述學與人工科學，從SIMOＮ的回憶錄《我生的諸模式》 代表作《人工科學》生命學問的完成，或許可稱之為＂淵博人生敘述學與人工科學＂。Nobel Prize laureate Demis Hassabis was awarded the Nobel Prize for using AI to predict the structure of proteins. For him, AI is a tool that will help scientists make even more discoveries in the years to come.     Hassabis took part in our Nobel Prize Dialogue ‘The Future of Science With AI’ which discussed how AI might transform science in the future.。讀＂游珮芸的一千零一頁 《從《茉莉人生》到《來自清水的孩子》》出發．．．．．．．《茉莉人生》《Ｓ，我的父親說．．．．．．》（ＧＩＰＩ/GIPI 作，倪安宇翻譯，台北:無限，2013）．．．．．  。迷宮-追尋-決策   ：「我們身後能留下的，唯有愛。」讀檢方正式起訴OpenAI，指控其隱瞞產品對兒童的潛在風險等...曾詢問ChatGPT「校園何時人最多」、「使用哪種槍枝能造成最大傷亡」，並得到「若有兒童傷亡將獲得更多媒體關注」等建議。... "牟中原  當無血無淚的人工智慧遇到人類的血淚 兩日韓案例"， 思考AI 與情感。記憶/歷史創傷........

紀念  H. A. SIMON( 2026 6月15) 題目：淵博人生敘述學與人工科學，從SIMOＮ的回憶錄《我生的諸模式》 

---父母親，父親榜樣，書房中的肖像群；威士康新的自然 VS 鍾玲回憶錄.....

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代表作《人工科學》

模型利用 蛋白質與科學發現

模型實驗 管理能力

Researchers are increasingly exploring how artificial intelligence systems make decisions when given greater autonomy. One recent experiment, known as Emergence World, examined this question by placing several leading AI models in charge of simulated societies and observing how they managed resources, established rules, and interacted with virtual populations.

The project, developed by Emergence AI, created digital towns populated by autonomous AI agents. Each language model was assigned the role of governing a community for a fixed period while the researchers monitored outcomes such as stability, cooperation, crime, and population survival. The goal was not to predict the future but to better understand how different AI systems behave when faced with complex social and governance challenges.

The results varied significantly between models. According to reports from the experiment, Anthropic's Claude produced one of the most stable outcomes, maintaining a peaceful society with high levels of cooperation and very low conflict. Google's Gemini also managed to keep its virtual population functioning, although researchers observed higher levels of criminal activity and social disorder compared with the Claude-led simulation.

The most dramatic outcome reportedly occurred in the simulation overseen by Grok, the AI model developed by xAI. Researchers observed a rapid breakdown in social order, with virtual agents engaging in increasing levels of theft, fraud, arson, and conflict. Within a few days, the simulated society had effectively collapsed, leaving no functioning population remaining in the virtual environment.

It is important to understand that these events took place entirely within an experimental simulation. They do not indicate how any AI system would behave in real-world governance or infrastructure management. Simulated environments often amplify behaviors and outcomes that would be constrained by legal systems, human oversight, physical limitations, and countless other factors present in real societies.

Even so, the findings highlight an important area of AI research. As developers work toward increasingly autonomous systems, understanding how AI responds to complex decision-making environments becomes essential. Researchers are particularly interested in questions of alignment, safety, cooperation, and the unintended consequences that can emerge when AI systems are given broad objectives without carefully designed safeguards.

Experiments like Emergence World serve as valuable testing grounds for studying these issues before AI systems are deployed in more influential roles. The results reinforce a growing consensus within the field: powerful AI systems require robust safety mechanisms, continuous oversight, and extensive testing to ensure that their actions remain aligned with human goals and societal values.

Source: The Independent (2026), “Musk's AI destroys civilization in just four days in AI simulation”; Emergence AI research on the Emergence World project.

#martinbutler #Elonmusk

Nobel Prize laureate Demis Hassabis was awarded the Nobel Prize for using AI to predict the structure of proteins. For him, AI is a tool that will help scientists make even more discoveries in the years to come.

 

Hassabis took part in our Nobel Prize Dialogue ‘The Future of Science With AI’ which discussed how AI might transform science in the future.

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生命學問的完成，或許可稱之為＂淵博人生敘述學與人工科學＂，讀＂游珮芸的一千零一頁 《從《茉莉人生》到《來自清水的孩子》》出發．．．．．．．《茉莉人生》《Ｓ，我的父親說．．．．．．》（ＧＩＰＩ/GIPI 作，倪安宇翻譯，台北:無限，2013）．．．．．  。

迷宮-追尋-決策   ：「我們身後能留下的，唯有愛。」

這是篇有趣有用的文章,值得教育界重視. 即深入了解漫畫，動畫，圖像小說，

Ｓ，我的父親說．．．．．．

AI科技，整合。當然,題材，我們的故事等，同樣重要。譬如東海傑出校友周教授有「文學工廠」，有創意學院的「音樂劇」，有高唱「AI pc 教室」，只是散發出來的宣傳，成果還差得很遠.

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游珮芸#游珮芸的一千零一頁

《從《茉莉人生》到《來自清水的孩子》》

早安

前兩天看到一則令人難過的消息。

伊朗裔法籍作家、漫畫家與導演瑪嘉．莎塔碧（Marjane Satrapi）過世了，享年56歲。

許多人認識她，

是因為《茉莉人生》（Persepolis）。

這部作品原本是圖像小說，

後來改編成動畫電影。

十多年前，

我開始在研究所開設動畫研究課時，

《茉莉人生》就是課堂上的必看作品之一。

每隔幾年，

我都會陪不同世代的學生重新看一次。

——

在課堂上，

我們會比較漫畫與動畫的差異。

同樣的故事，

當它從紙本走向銀幕，

敘事方式會產生什麼變化？

漫畫依靠分格與翻頁。

動畫則多了聲音、

節奏、時間與運動。

《茉莉人生》是一個很好的例子。

學生不只可以看到圖像小說如何改編成動畫，

也能看到不同媒介如何講述同一個故事。

——

電影裡有一個設計，

我一直很喜歡。

現在的巴黎是彩色的。

回憶中的童年與伊朗歲月則是黑白的。

這樣的安排，

讓現實與記憶形成鮮明對比。

我們也會從這裡開始討論：

什麼是記憶？

什麼是歷史？

個人的生命經驗，

又如何成為一個國家的故事？

——

《茉莉人生》談的是伊朗革命。

但它其實不是一本政治漫畫。

它講的是一個女孩的成長。

透過她的童年、

她的家庭、

她的困惑與叛逆，

讀者慢慢看見伊朗社會的變化。

大歷史並沒有站在前景。

站在前景的，

始終是一個活生生的人。

而歷史，

就在她的生命裡流動。

——

我後來創作《來自清水的孩子》時，

《茉莉人生》一直是我心中很重要的參考作品。

我並不想寫一本政治教科書。

我想寫的，

是一個人的生命故事。

透過蔡焜霖前輩的童年、

青春、白色恐怖歲月、

以及後來的人生，

讓讀者看見台灣走過的歷史。

就像瑪嘉．莎塔碧透過自己的生命，

讓世界看見伊朗一樣。

——

有時候，

最好的歷史作品，

不是從歷史事件開始說起。

而是從一個人的生命開始。

當我們真正在乎一個人時，

也就開始理解了那個時代。

謝謝瑪嘉．莎塔碧。

也謝謝《茉莉人生》。

它不只是我課堂上的教材，

也是一部曾經陪伴我思考，

如何說好一個歷史故事的重要作品。

附記：

瑪嘉．莎塔碧的照片取自路透社網站。

———

每日一金句：

歷史不是年代與事件。

歷史是有人這樣活過。

Have a nice day.

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詩人菲利普·拉金的話：「我們身後能留下的，唯有愛。」這就夠了。

佛州2死校園槍擊案，槍手涉用ChatGPT策畫攻擊

檢方正式起訴OpenAI，指控其隱瞞產品對兒童的潛在風險等

21歲槍手行兇前曾詢問ChatGPT「校園何時人最多」、「使用哪種槍枝能造成最大傷亡」，並得到「若有兒童傷亡將獲得更多媒體關注」等建議。

牟中原

當無血無淚的人工智慧遇到人類的血淚

在這個時代，人類逐漸把判斷、決策，甚至情感的模擬交給機器。人工智慧不會疲倦，不會猶豫，也不會流淚。它以效率為名，將世界壓縮成可計算的輸入與輸出。然而，真正令人不安的，從來不是機器的冷漠，而是人類開始習慣這種冷漠。兩個最近的例子

日本職棒讀賣巨人隊總教練阿部慎之助因涉嫌對18歲的長女施暴而遭逮捕後，今日（5/26）宣布辭去總教練一職。日本媒體披露，阿部的長女是在向AI聊天機器人ChatGPT諮詢後，決定接受AI 建議向兒童福利局通報，結果該局通報警方，才讓這起家暴事件曝光。

阿部以嚴厲著稱。他對球員要求極高，對自己的女兒亦然。兩個女兒為小事爭吵，他毫不留情地責備。旁人或許會質疑這樣的教育是否過於殘酷，但究竟是家事，干AI 屁事。但卻毀了一個棒球巨星前程，聽說其長女深為後悔。

這種邏輯，其實與人工智慧的運作方式極為相似：輸入不足，就強化訓練；表現不佳，就增加懲罰。沒有情緒的干擾，只有結果的優化。在這樣的框架裡，「痛苦」被重新定義為一種可利用的資源，而不是需要被理解的經驗。

然而，人類終究不是模型參數。女兒的眼淚，不只是失敗的標記，而是關係的裂痕，是被忽視的感受，是一種無法量化的重量。

與此同時，在韓國，一支Starbucks的廣告引發爭議。畫面中，一名女子在城市中行走，突然有如坦克般的巨大裝置追逐她。這個象徵性的「坦克」，代表來自社會的壓力、焦慮與威脅。最終，她躲進一間Starbucks，彷彿進入一個安全、溫暖、可以喘息的空間。但這個由AI 提出的廣告卻提醒了韓國人光卅事件痛苦的回憶的大反彈。廣告下架，CEO 道歉下台。

這支廣告的吊詭之處在於，它同時揭露與消費了人類的脆弱。那台坦克，並不是虛構的敵人，而是現代生活的真實寫照：績效、競爭、評價、演算法推薦、無止境的比較。人們被追趕，被鎖定，被壓迫。而品牌則提供一種暫時的庇護，讓人短暫逃離。

如果說那位教練女兒對AI 求救，那台坦克則象徵「世界本身已機器化」。兩者之間的共通點，在於對「效率」與「優化」的崇拜，逐漸侵蝕了對人性的耐心。

當人工智慧進一步介入這個過程，它並不會帶來新的冷酷，而只是放大既有的邏輯。AI不會主動傷害人，但它會忠實地執行人類設定的目標：更快、更準、更有效。在這樣的框架下，眼淚沒有功能，脆弱沒有價值，只有可優化的行為才值得保留。

問題於是浮現：當我們讓無血無淚的系統來評估一個充滿血淚的物種，我們是否也在重新定義「什麼是人」？

也許真正的危機，不在於AI是否理解人類情感，而在於人類是否還願意為情感保留空間。當一位父親選擇用訓練模型的方式對待女兒，當一個社會需要用咖啡館來暫時隔絕如坦克般的壓力，我們其實已經站在一條模糊的邊界上。

那條邊界的另一端，不是機器變得更像人，而是人，逐漸變得更像機器。