生成式 AI 可能削弱人類能力
文章指出，即使 AI 不完全取代人類，也可能削弱人類能力。2025 年一項涵蓋 6,000 名員工的實地實驗發現，使用生成式 AI 可減少處理電子郵件的時間，部分使用者每週花費的時間少了 25%。
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為何美國年輕人越來越排斥 AI
目前超過半數 30 歲以下的美國人對 AI 的感受是擔憂多於興奮，超過 70% 的人預期 AI 會減少就業機會。這股反彈源自 AI 對工作、教育、創作者權益、人際關係與地方基礎設施的直接影響，也暴露出公眾信任缺口，並引發矽谷領袖之間的公開分歧。
Agentic AI：演進、應用與研究缺口
這篇系統性回顧探討 Agentic AI 的歷史演進、架構、運作原理、實際應用、採用因素與當前挑戰。研究同時找出研究缺口，並提出包含系統品質構面的利害關係人採用框架與未來研究方向。
Stanford：中美 AI 模型效能差距基本消失
Stanford《AI Index 2026》報告指出，84% 的中國受訪者對 AI 感到興奮，美國則為 38%；信任度分別為 72% 與 32%。報告也表示，中美 AI 模型的效能差距已基本消失，雙方自 2025 年初起交替領先。
Oracle 推動可複用的 AI 成效
Oracle 高管吳承楊表示，AI 在中國市場的落地必須展現清晰且可複用的商業成效。客戶在採用 AI 解決方案前，主要關注成功案例與可衡量的實際影響。
Calbee 利用 C-BOSS 優化馬鈴薯供應鏈
Calbee 自行開發 AI 驅動的全公司最佳化模擬器 C-BOSS，以改善馬鈴薯供應鏈各環節的決策。面對馬鈴薯產量限制，該計畫旨在讓組織從被動應對轉向主動且以資料為基礎的規劃。
阻礙 AI 在2026年落地的三道關卡
文章探討企業要讓 AI 成為可持續事業前，必須回答的三個策略問題：自身定位、合作對象，以及如何創造持續性收益。文章指出，AI 落地不只是部署模型，更是企業執行與商業化的挑戰。
日本在 AI 生產力提升上落後全球
Accenture 對 20 個國家進行的調查發現，57% 的日本員工認為 AI 提升了生產力，遠低於全球平均的 81%。日本在工作滿意度與成果感受方面也落後，凸顯人才與組織轉型的挑戰。
AI 採用率上升，但接受度沒有跟上
隨著 AI 技術越來越難以避開，消費者對它的疑慮也日益增加。文章指出，廣泛採用並不代表大眾接受，這為 Silicon Valley 帶來新的挑戰。
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年輕勞工日益擔心 AI 造成失業
Pew Research Center 的調查發現，美國最年輕的勞動人口對人工智慧日益抱持懷疑態度。他們主要擔心 AI 快速發展可能導致大規模失業。