AI 焦點——全貌——2026-10-23（週五）每日新聞

巴克萊銀行計畫裁減約5,000個職位，主要集中在支援部門，並以AI作為理由之一。幾乎同一時間，Axios報導有一個未經調查的AI代理程式正在存取美國的銀行帳戶，而Google的教育AI也因兒童心理健康的疑慮而受到參議院的審查。在是否導入AI都還沒有討論之前，AI就已滲透到人們、帳戶與孩子們的生活之中。對於導入方所主張的安全性與有效性，讀者無法自行查證。各州法律與國家之間的競爭，也都沒有做好跟上這種速度的準備。從這半天的動向可以看出，我們需要改變的與其說是對於導入利弊的判斷，不如說是該由誰來完成事前檢查、又該由誰來確認導入後的結果。

AI 導致的人員縮減與重新學習的人們

巴克萊銀行（Barclays）計畫裁減約 5,000 個職位，主要集中在支援部門（ビジネス+IT）。《紐約時報》（The New York Times）將此報導為因 AI 帶動成本削減而進行的裁員（The New York Times）。AI 被視為裁減的理由，而裁減的人數也以具體數字呈現。讀者在此看到的是，導入的成果已開始以裁減了多少人來談論。在這種情況下，對於評估導入成效的人而言，光看裁減人數並不足夠。還必須追問：被裁減職務的負責人將前往何處。

在再學習方面，負責推動相關工作的主體各不相同。印度的 IIT Madras 發布了涵蓋 AI 就業、全球標準與技能再培訓的白皮書（The Economic Times）。在美國，Sundance 與科羅拉多大學博爾德分校將設立面向電影創作者的 AI 教育中心（Longmont Times-Call）。在日本，鳳凰高中透過一堂特別課程讓學生學習 AI，學生製作影片向家人表達「謝謝」（南日本新聞）。在大學、電影業團體與高中學習的人，年齡與職業各不相同。另一方面，從這篇報導來看，像巴克萊銀行（Barclays）那樣被列為裁減對象的人，是否能接受這類教育仍不明確。提供再培訓機會是一回事，讓真正需要的人都能獲得，又是另一回事。

負擔不僅止於就業。前紐約聯邦準備銀行總裁 Dudley 認為，AI 投資將使聯準會陷入利率可能大幅上下波動的處境（BigGo Finance）。從這個角度來看，對 AI 的龐大投資所波及的，不只是正在裁減人力的企業內部，還包括透過利率借款與儲蓄的人。無論是就業還是資金方面的成本，都會流向導入 AI 的企業之外。

企業會以數字展現導入的效益。然而，成本將由誰承擔、承擔多少，無法僅憑企業的自我申報來判斷。接下來的問題是，由誰負責測量與檢查。

AI agent that enters areas beyond the reach of inspection and A for children

Axios 獨家報導,一個未經調查的 AI 代理正在存取美國銀行帳戶。這個標題傳達的是:一個未經任何事前調查的代理,已經來到了你的帳戶——通往你金錢的大門。大約同一時間,《紐約郵報》報導,Google 的教育用 AI 正受到參議院追查,引發對兒童心理健康的擔憂。帳戶與兒童,都是使用者難以自行辨識風險的領域。即使導入 AI 的人說它「安全」,讀者也無法自行驗證其依據。這兩個案例顯示,在討論是否導入系統之前,我們應該先問:導入前的調查是由誰完成的。

同樣的問題也在州與國家層級被提出。根據 StateScoop 報導，OpenAI 已要求州長強化加州的 AI 安全法律。這意味著受監管的企業要求制定更嚴格的規則。然而，光看標題無法判斷這項要求的含義。在確認細節之前，可以將其解讀為企業表明立場，或是參與規則制定的表現。The New York Times 主張，A.I. 對期中選舉也構成風險。Geopolitical Monitor 指出，中國正在設定美國對 AI 風險的容忍度。其論點是：無論是在選舉中，還是在美中競爭中，應接受多大程度的風險，都可能在使用者不知情的情況下被決定。

讀者由此應做出的判斷如下。案例相當多元：Axios 談的是銀行，New York Post 談的是學校，StateScoop 談的是州法律，The New York Times 談的是選舉，Geopolitical Monitor 談的是國家之間的競爭。然而，它們的共通點是：決定風險容忍度的人，與承擔風險的人並不相同。企業的自我申報可能有利於決策，州法律僅限於單一州，而州與州之間的競爭可能導致容忍度提高。因此，評估 AI 服務時，不應只看功能或價格，而必須確認第三方在何時檢驗了什麼。若檢驗的對象不透明，導入就意味著使用者將默默接受該容忍度的水準。

如果沒有人下定決心執行查核，往往要等到損害發生後才會追究責任。接下來要看的是，查核的成本與責任由誰承擔。

現場 AI 正擴展至診斷與監測

AI 開始承擔診斷與監測領域的特定任務。Google Research 發表了以 AI 輔助超音波檢查強化第一線孕產婦照護的計畫 (Google Research)。在遠距醫療方面,PomDoctor 運用 AI 與穿戴式裝置 (FinancialContent)。在醫療之外,Citri&Co 與 ORTH 合作,為水果業者提供 AI 農藝服務 (GlobeNewswire)。三者的共通點,在於都用來在貼近現場之處提供決策所需的資料。讀者該關注的,與其說是 AI 呈現了什麼,不如說是誰能在現場驗證其結果。

在研究方面，成果也朝著同一個方向出現。CircumSpectrum 是一個將基因表現譜轉換為以通量為基礎的代謝指紋的計算框架，已發表於《Communications Medicine》。PeerJ 刊登了一篇論文，探討以細胞衰老相關分泌表型（SASP）相關基因為基礎的肺腺癌機器學習預後特徵，及其與腫瘤免疫微環境的關聯（PeerJ）。《Radiology Artificial Intelligence》發表了一項研究，探討使用大型語言模型與卷積神經網路的多代理系統，自動分類 BT-RADS。《Nature Communications》的目錄中則有 HRDPath，這是一種以病患為基礎、可解釋的深度學習架構，能從全玻片影像預測同源重組缺陷。從估計預後，到分類影像，再到估計與治療策略相關的缺陷，AI 能做出的判斷範圍十分廣泛。

然而，即使在論文標題所涵蓋的範圍內，各項研究的分量也不盡相同。《Advanced Science》的膀胱癌研究針對一個可從細胞學影像預測淋巴結轉移與無病存活期的多任務深度學習模型，進行了多中心研究，並在多種癌症類型中完成細胞學驗證（Advanced Science）。僅由單一醫院、單一癌種得出的結果，與跨機構、跨疾病確認的結果，領域能夠倚賴的程度並不相同。HRDPath 的「可解釋」設計，也可視為協助使用結果的醫師回溯證據的一種嘗試。

導入 AI 的利弊，取決於的並不是有沒有使用 AI，而是結果在多大程度上受到外部眼光的檢驗。前一節所見，仰賴自我申報的導入方式，與需要反覆驗證的醫學研究，兩者的檢驗程度存在差距。下一節將探討由誰來彌合這道落差。

劃定情緒、創造力與意識的界線

從語音解讀情緒的 AI 研究,目前正處於接受學術界評估的階段。據報導,南韓的 Pyler 有兩篇關於語音情緒辨識 AI 的論文獲 NeurIPS 錄取(首爾經濟日報)。由機器推測情緒,已經是一大研究主題。另一方面,在創作端,問題在於用心製作的 AI 藝術能否與 AI 劣質內容(AI slop)抗衡。創作者所面臨的矛盾也有人討論(The Conversation)。此外,一個名為「2026 年新手 AI 女友推薦」的頁面,正以北陸地方整備局的名義流傳。雖然我無法確認其內文,但光看標題就能知道,販售類人回應的產品已列在一般搜尋結果中。讀者應該看清的是,解讀情緒的技術與看似會回應情緒的產品,其運作機制不同,責任也不同。

關於意識的說法也莫衷一是。據說 Swami Sarvapuryananda 在 NDTV 世界高峰會上表示,AI 可以有智慧而沒有意識。其想法是,高度智慧與擁有意識是兩回事。對此,IEEE Spectrum 報導,研究人員對於是否應關心 AI 模型的福祉看法分歧(IEEE Spectrum)。無論是從智慧與意識分離的角度,還是從關心福祉的角度,對於該給予 AI 多少考量,目前都沒有既定的標準。讀者不必在同一個階段,就判斷 AI 的行為像人類這件事,以及是否應該把 AI 當作人類對待。

也有研究在衡量對待方式上的偏見。西班牙 UC3M（馬德里卡洛斯三世大學）的一項研究顯示，西班牙媒體對 AI 的報導存在性別差距（Newswise）。如果在誰談論 AI、誰被談論上存在偏見，那麼關於是否應將 AI 視為接近人類之存在的爭論，就有可能受到帶有偏見的聲音左右。情緒推估的論文、AI 藝術、意識的爭論、福祉的爭論，以及帶有偏見的報導，都在質疑該在何處劃分人類與 AI 的界線。應由誰、以何種依據來確認這條界線，將在下一節進一步說明。

因應人數縮減的產品、帳戶存取、兒童教育用 AI、診斷與監測網站,以及解讀情緒的研究。雖然涵蓋的領域各不相同,但各個章節的共通點在於,談論 AI 運作方式的主體與加以確認的主體是同一個。企業自行說明了成果與安全性,在某些情況下,受到監管的 OpenAI 還呼籲制定更嚴格的州法。重新學習的相關努力在各地區各自推進,尚未確定由誰到現場驗證成果。在決定導入系統之前,該問的重要問題與其說是效能或成本,不如說是由誰、在哪個階段進行獨立檢驗。唯有明確指定檢驗負責人身分的導入方式,才能為使用者的判斷提供依據。

Q1:是否已決定在現場檢查所導入 AI 輸出內容的負責人與程序? Q2:導入前的調查與導入後的檢驗,是否獨立於 AI 供應商之外進行? Q3:能否以第三方可確認的方式,提出 AI 帶來的成果與人力縮減數字?

最後，三個問題

- 是否已確定在現場檢查所導入 AI 輸出結果的人員與程序? Q2:導入前的調查與導入後的查核,是否獨立於 AI 供應商之外進行? Q3:能否以第三方可確認的方式,呈現 AI 帶來的成果與減少的數據? - 導入前的調查與導入後的查核,是否獨立於 AI 供應商之外進行? Q3:能否以第三方可確認的方式,呈現 AI 帶來的成果與減少的數據? - AI 所達成的成果與減少的數據,是否以第三方可確認的形式呈現?