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在月初登場的 CES 2026 中，人型機器人已成為科技巨頭競逐的新戰場，然而如何突破物理空間認知則是落地的關鍵。有著「AI 教母」之稱的李飛飛透過 World Labs 致力於「大世界模型」（LWMs）的開發，並於活動中展示首款產品「Marble」。此舉不僅印證了她所倡導的空間智慧願景，並嘗試解決機器人缺乏物理感知的核心痛點，預示從虛擬創作到實體機器人應用，都將迎來顛覆性變革。（文章更新時間：2026/01/17）

面對日常生活一連串的問題，我們總會利用一套思考架構，先分析局勢，再做出決策。由於不同的思考架構會導出不同的結論，連帶影響決策的品質，所以選擇適合的思考架構就是成敗的關鍵。

政治大學傳播學院數位內容學程專任副教授陳宜秀，在校開設「設計思考與人工智慧」課程，在教學過程中他觀察到，如何應用科技來解決問題，「問一個好問題」與「破框的想像力」是兩個重要的關鍵能力。以下是《AI如何重塑教育》一書節錄：

2022 年底，隨著 ChatGPT 問世，讓 AI 的影響全面普及化，這一次不再只有相關產業擔心AI的影響力。大人們開始感受到 AI 科技的發展，很真實取代著愈來愈多現存的工作，感受到這一波浪潮真的已經快要打在自己身上，並焦慮問：「哪些工作不會被 AI 取代？哪些能力才是未來需要的能力？」

ChatGPT的出現，讓我們在工作時彷彿多了一個私人助理，除了資料整理外，更是一個腦力激盪的夥伴。但想要好好使用這個夥伴，如何問出好問題或是給出好提示，就非常重要。

我們生活在一個「組織」無所不在的世界。從在醫院出生、進入學校受教育、出社會工作，到在殯儀館舉行葬禮，在這段人生旅程中，我們與各種型態的組織息息相關。然而對於組織，我們真正了解多少？又該從何了解？

有一家大型電信公司的行銷主管設法要減少顧客流失，於是決定運用AI來判斷哪些顧客最可能離開。他們取得AI的預測後，一再提供大量優惠促銷方案給高風險顧客，希望吸引他們留下來。雖然實施這項留住顧客的活動，但很多顧客還是離開了。為什麼？這些主管犯了一個基本錯誤：向演算法問錯了問題。雖然AI預測的內容很好，但沒有解決這些主管真正想解決的問題。

人工智慧科技基金會執行長溫怡玲，持續以培育人才為核心，推動台灣產業AI化，身為文科生，她打破「學人工智慧，數理要很好」的迷思，並鼓勵大家了解AI的能與不能、學習如何定義問題，便永遠不會被機器取代。