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AI 依賴正成為系統性風險

這篇立場論文指出，AI 安全研究必須正視「AI 鎖定」：人類因過度依賴 AI 系統而失去技能與自主性的風險。論文探討此風險如何從個人技能退化，擴大至社會與國家基礎設施脆弱性，並提出降低風險與提升應變能力的方法。

自主 AI 代理現在能在 27 秒內執行完整的系統入侵，使傳統的人工安全工作流程過時。企業必須透過自動化數據恢復和實施具備上下文感知能力的安全系統，轉向網路韌性。

本文分析了全球衛星網絡面臨的系統性風險，包括太陽風暴、太空碎片及軌道擁擠。文章強調構建韌性數字基礎設施的緊迫性，以確保在極端事件中維持連接。

印度不斷擴大的 AI 抱負正對能源基礎設施造成更大壓力。Tata Power 執行長 Praveer Sinha 討論印度能否建立足夠具韌性的電網，以支撐 AI 日益增加的用電需求。

強烈的太陽活動威脅著關鍵數位基礎設施的穩定性，包括電網和通訊網路。從業人員必須考慮資料中心和硬體設備對地磁干擾的物理韌性。

西班牙頒布了新規定，要求行動電信業者在停電期間至少維持四小時的網路連線。這確保了關鍵通訊基礎設施在緊急情況下仍能運作。

Bill Hilf 認為 AI 是環境而非產品，需要系統多樣性。他主張優先復原而非效能，以避免基礎設施故障。此觀點警告連鎖反應可能導致關鍵系統崩潰。

GitHub 已重建 GitHub Enterprise Server 的搜尋架構，以實現高可用性。這讓 GHES 客戶的搜尋體驗更好、更快且更具彈性。

南加州的一群雜交蜜蜂自然演化出對瓦蟎的防禦能力。這項發現為提升商業蜂群對抗寄生蟲的生存能力提供了重要的生物模型。