[AI生成] 20261023 科技周報

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[AI生成] 20260821 科技周報

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  • AirTag 揭露 Amazon 為訓練 AI 而銷毀稀有書籍：多方報導與調查顯示，Amazon 為其 AI 模型訓練，系統性地銷毀了大量實體稀有書籍，這項行為引發了對資料來源倫理、文化遺產保護以及公司透明度的嚴重質疑。此事件凸顯了 AI 發展過程中對實體世界資源的影響，以及公眾對數據來源正當性的高度關注。more
  • 現在是 Greg Brockman 的 OpenAI 了：Greg Brockman 在 OpenAI 的角色與影響力顯著擴大，同時公司也宣佈將「踩煞車」減緩其模型開發速度，以更審慎地應對 AI 技術的潛在風險與社會影響。這一系列舉動顯示 OpenAI 正從快速迭代轉向更為穩健的發展策略，並加強內部領導力。more
  • Google Discover 將獲得 AI 聊天機器人優化的動態消息：Google 宣布將 AI 聊天機器人功能深度整合到其 Discover 動態消息中，提供個人化與互動性更強的內容體驗。此外，Google Gemini 也將推出專屬的學生中心，旨在利用 AI 提升教育領域的學習應用與輔助，顯示 Google 持續深化 AI 在核心產品中的應用。more
  • Meta AI 將推出 Mac 應用程式：Meta AI 正式宣布推出其 Mac 版應用程式，此舉將使得 Mac 用戶能更便捷地使用 Meta 的 AI 助理服務。透過將 AI 功能擴展到 macOS 生態系統，Meta 進一步擴大了其 AI 服務的用戶觸及率和平台可用性，與微軟及 Google 等競爭對手保持同步。more
  • 法院裁定，法官完全依賴 AI 作出命令受到司法豁免權的保護：一項法院裁決指出，即使法官完全依賴 AI 作出命令，其行為仍受到司法豁免權的保護。這項判例引發了關於 AI 在法律決策中的角色、潛在偏見、責任歸屬以及未來司法公正性的嚴肅討論，凸顯了 AI 進入專業領域的複雜性。more
  • AI 生成的 GitHub Copilot “Autofix” 導致 Snowflake 的 Jira 系統遭到入侵：一份安全報告揭露，GitHub Copilot 生成的「自動修復」建議，竟意外地導致雲端數據公司 Snowflake 的 Jira 系統出現安全漏洞。此事件凸顯了 AI 編程工具在提升效率的同時，也可能因未經充分驗證的程式碼建議而引入新的資安風險，促使開發者需更謹慎地使用 AI 輔助工具。more
  • 歐盟裁定 AI 生成內容不受版權保護：歐盟做出裁決，明確指出由 AI 單獨生成的內容不享有版權保護。這項判決將對 AI 創意產業、內容創作者以及相關法律框架產生深遠的影響，可能迫使行業重新思考 AI 在藝術、寫作及其他創意領域的商業模式與權利歸屬。more
  • 以色列創建假智庫，可能旨在欺騙 AI 聊天機器人：有報導指出，以色列涉嫌設立虛假智庫，企圖透過此手段來影響和誤導 AI 聊天機器人的資訊輸出。這凸顯了國家級行為者利用 AI 進行信息操縱和散佈虛假信息的潛在威脅與挑戰，對 AI 資訊的可靠性提出新的考驗。more

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[AI生成] 20260807 科技周報

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[實作筆記] 我的 AI 私人祕書　--- 架構設計

前情提要 — AI 私人祕書 是什麼

我想作個人智能秘書，願景是三件事：情緒第一線聽眾、第二大腦、路線守門人。

透過 LINE 與我對話，補捉我的個人思緒與想法，整理排序，追蹤進度

架構上要乾淨換可以抽換，例如 LINE 可以換成 Telegram ，Notion 可以換成 Obsidian。

真正的問題：不是捕捉不夠，是做不完

情緒接住的部分參考 mymory，這塊也不簡單，先不展開，純粹的記錄就好。

第二大腦跟路線守門人就不一樣了——Notion、GTD、看板類工具都用過，不得心應手；

路上想到的念頭常常來不及記就忘了；路線守門人上線用了幾次，效果也不好。

真正的瓶頸不是「記不下來」，是存了一大堆資料，最後都沒去做。這代表問題不在捕捉端，在捕捉之後到真的執行之間那段落差。

業界怎麼處理這個落差

查過一輪，沒有一套完整現成方案，因為這件事橫跨三個通常分開解決的產品類別：

  • 第二大腦類（Notion、Obsidian）只管儲存檢索
  • 任務排程類（Sunsama、Motion）要先有結構化任務才排得動，
  • 情緒陪伴類（Replika、Pi）完全不碰任務管理。

就算只看「排優先順序」這一件事，多數工具也是繞過去的——靠使用者自己先講清楚，不是 AI 自己判斷。

我會用到 GTD 跟 PARA 的概念來回答不同問題：GTD 答「這件事我該怎麼辦」，PARA 答「這份資料該歸檔在哪」，兩者互補。

設計出來的流程

入口：只用 LINE，兩軌捕捉

不是每種資料都需要「捕捉」。分兩類看：

  • 有家的資料（GitHub issue、行事曆事件、Email、Notion、Blog）——本來就活在一個系統裡活得好好的，不需要捕捉，需要的是同步/彙整，資料不搬家、不重複輸入
  • 沒有家的資料（走路上冒出的念頭）——這才是真正需要捕捉的部分，也才需要單一入口

入口只走 LINE，短期只做文字，語音跟圖像之後再補——路上想法用打字不方便，語音是真需求，但先求有再求好。

分類：GTD 為主

念頭會依成熟度在不同的家之間升級（Notion 粗胚 → GitHub 專案 → Blog 分享），不是一次性分類定死：

GTD 分類 現有工具
Next Action / Project GitHub Backlog
Someday/Maybe Notion
Reference Notion
Waiting For Google Tasks + 行事曆指定追蹤日期
有時間地點 Google Calendar
外部通訊 Gmail
提煉完成、要分享 這個 Blog

卡住的情況 — 兩種處理方式不同

  • 等外部條件（等別人回覆、等權限過期重新授權）——這是硬卡，優先序再高也沒用，掛進 Waiting For，指定日期追蹤(可以用 Google Tasks)
  • 範圍膨脹卡住（像 AI 私人祕書 專案本身，想法越滾越大失控）——這不是等待，是複雜度需要拆解，需要的是像這次一樣的一問一答梳理。這種深度引導不是 AI 私人祕書 的工作，那是需要完整推理脈絡的事，該回到專家處理。
  • AI 私人祕書 的角色只是偵測「太久沒進展」然後提醒，不自己下場解決

優先序：三自由原則 + 保護今天的 3 件事

排序不是 AI 自己想像什麼重要，是套用明確講好的規則：三自由原則——這件事能不能讓你在金錢、時間、情感上更自由，今年偏重情感。

概念上日常運作是一個有防護的佇列：手上永遠保護 3 件事（Focus），

新的可執行事項進來，先照三自由原則跟手上 3 件比一次——AI 可以做這層機械式比較，沒把握才問人。比較贏了，能馬上做的（兩分鐘內，人自己當下判斷，不用問 AI）就做，

能丟給別人的丟出去掛 Waiting For，只能自己做的就換掉手上一件；

比較輸了，開 PBI 放後面，太多的話濃縮成 idea 丟進 Resource，不是每個念頭都直接開票，免得 Backlog 變成新的一坨。

被換掉的那件事完成時，才把被換下來的舊任務拿出來重新比一次。

這裡刻意不做「等越久優先度自動加分」的機制，重要度才是作不作的理由，放多久不是。

習慣：另一種類型，另一種頻率

健身、學語言、看書這種沒有終點、只能長期維持的事，跟有明確終點的 Project 是不同類型，需要的是定期打卡，與回頭看一下，不是完成/未完成。

檢核方式：可以排進行事曆固定時段（健身這種具體可排程的），也可以只是口頭跟 AI 私人祕書 說（語言、看書這種隨時能做的），

事後 AI 私人祕書 讀行事曆或記著你說過的，主動確認做了沒。

頻率上，一個月一次就夠——貼心不是追蹤得完整，是不讓人有壓力。

問法也要留退路：不是「你做了嗎」的是非題逼問，是「有做到記得說一聲，沒空也沒關係」；

連續沒做到不會加碼追問，改成關心式的開放問句，不然只會累積羞愧感，讓人更想逃避。

但我還不是很確定是否可行？

早安簡報：把 Rule of 3 套在訊息本身

前面設計的每一件事——Focus、Waiting For 警示、卡住提醒、習慣打卡——如果全部原封不動塞進每天的簡報，只會讓「一股腦丟出來」的老問題更嚴重。

所以 Rule of 3 不只用來挑今天做哪 3 個 GitHub Project，也要套用在整則訊息上：每天早上只放今天的 Focus（3 件事），加上真的觸發才出現的例外警示。其他全部移出每天必推的內容，改成「你問才講」（收件匣、情緒記錄）或「併進週回顧才講」（習慣打卡、跟進事項全貌）。

小結

這篇文章本身就是設計方法的示範：

沒有一步是套用某個現成理論解決的，是持續追問，把「想要 AI 私人祕書 更好」這種模糊的念頭，

一步步拆成可以動手的具體決定——跟文中「範圍膨脹卡住需要一問一答梳理」講的是同一件事。

這套流程接下來會走 PBI/Spec/Design 正式定案，實作細節留給之後的踩坑筆記。

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