年輕人失業與人形機器人的量產密切相關，它們是同一趨勢的兩種表現，共同指向就業市場的一場結構性革命。 人形機器人量產倒數，青年就業市場迎來結構性革命——專家呼籲：教育轉型與社會政策亟需跟上技術變革步伐 隨著特斯拉（Tesla）等科技企業加速推進人形機器人量產計劃，全球就業市場正迎來一場前所未有的結構性轉型。據悉，Optimus人形機器人預計將於2026年實現年產10萬台、2027年突破50萬台，這一進程不僅將重塑多個產業鏈，更對全球青年就業帶來深遠影響。 一、入門級崗位面臨機器人替代潮 人形機器人的量產，首當其衝的是傳統上由年輕人擔任的 重複性高、結構化程度高 的入門級崗位。包括： 服務業 ：餐廳侍應、咖啡師、超市收銀員 物流與體力勞動 ：倉庫揀貨員、快遞分揀員、清潔工 家務勞動 ：摺衣、打掃、簡單烹飪等家政服務 這些崗位正是當前AI與機器人技術最容易替代的領域。Optimus等機器人能夠24小時不間斷工作，錯誤率低且長期成本更具優勢，使得企業在人力與機器之間愈發傾向後者。 二、青年就業陷入「兩面夾擊」困境 更令人憂慮的是，年輕人不僅在體力勞動市場

當大學學位與就業間的連結日益斷裂，一種新型態的教育模式正在全球崛起： 會員制訂閱式學習平台 。這股浪潮正在從根本上挑戰傳統高等教育壟斷人才認證的地位，為青年就業開闢出一條嶄新路徑。 一、傳統文憑的黃昏：為何需要新選擇？ 大學教育正面臨三重困境： 成本失控...

生成式AI（GenAI）作為「數位隊友」，正以提升協作學習表現、普及跨學科知識和促進情感參與的強大潛力，重新定義亞太地區的AI教育。今次FOFA從《哈佛商學院與寶潔公司（P&G）的研究：數位隊友—生成式AI重塑團隊合作與專業知識的現場實驗》（2025年3月）及結合從《AAA...

閱讀兩篇論文，揭示大語言模型內部機制的電路追蹤方法及其對AI未來的深遠影響 隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展，大語言模型（LLMs）如Claude 3.5 Haiku展現出驚人的能力，應用範圍從醫療診斷到詩歌創作無所不包。然而，這些模型的「黑箱Blackbox」性質——即其內部運作機制的不透明性——已成為一大挑戰，尤其當模型被廣泛應用於高風險領域時，透明度和安全性變得至關重要。 兩篇論文《Circuit Tracing: Revealing Computational Graphs in Language Models》（ 連結 ）和《On the Biology of a Large Language Model》（ 連結 ）通過創新的「電路追蹤」（Circuit Tracing）方法，揭示了語言模型的內部計算過程，為AI可解釋性研究開闢了新路徑，並對未來AI發展及後世人工智能的進步產生深遠影響。本文將撮要這兩篇論文的核心內容，總結其關鍵啟示，並探討其對AI未來的意義。

跨學科的創新在現代和未來社會中扮演著至關重要的角色。將法律、金融和數字化技術結合起來，可以產生強大的協同效應，推動社會進步和經濟發展。 以下是一些具體例子和思考，展示了這些領域如何跨學科合作，並且如何避免困於各自的內聚圈子和象牙塔內： 法律與數字化 1. 智能合約...