前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202605)

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科技產業資訊室(iKnow) - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2026年2月11日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202605)

人工智慧像我們一樣思考—但也有缺陷：研究發現ChatGPT在一半的測試中反映了人類的決策偏見
一項最新研究發現，ChatGPT在決策時會表現出與人類類似的偏誤，例如過度自信、風險迴避與確認偏誤，但在某些邏輯與機率問題上又比人類更精確。研究團隊測試了ChatGPT常見的18種心理偏誤，發現它在近一半的測試中出現與人類相似的判斷錯誤，顯示AI可能無法完全避免人類的思維盲點。隨著AI在商業與政府決策中扮演越來越重要的角色，這項發現引發對AI公平性與準確性的擔憂。研究人員建議，企業與政策制定者應該像監管人類決策者一樣，監控AI的決策，並定期審查AI模型，以確保其能提升決策品質，而非加劇既有偏誤。該研究已發表於《Manufacturing & Service Operations Management》期刊。
參考資料：AI thinks like us—flaws and all: Study finds ChatGPT mirrors human decision biases in half the tests. TechXplore, 2025/4/1

神經網路如何表示資料：關鍵深度學習現象的潛在統一理論
麻省理工學院(MIT)的研究團隊提出了「典範表示假設」（CRH），認為神經網絡在訓練過程中會對齊潛在表示、權重和梯度，從而學習緊湊的表示。研究人員還提出了「多項式對齊假設」（PAH），解釋當CRH被打破時，神經網絡會進入不同階段，並表示梯度和權重之間會變成多項式關係。這些假設有助於解釋神經崩潰等現象，並為設計更高效的神經網絡提供新方向。
參考資料：How neural networks represent data: A potential unifying theory for key deep learning phenomena. TechXplore, 2025/4/1

研究發現預測熱浪的新方法
夏威夷大學瑪諾分校(University of Hawaii Mānoa)的研究人員開發了一種機器學習模型，該模型使用儲存在古氣候檔案中的數據（例如樹木年輪）來研究氣候變遷如何影響大氣阻塞(atmospheric blocking)（一種與熱浪、寒流和異常降雨事件有關的天氣現象）。深度學習模式在提取地表溫度和大氣阻塞事件頻率之間的關係方面非常強大。透過這種模型，能夠重建過去1000年中這些事件發生的頻率，理解它們與氣候變遷之間關係，對未來大氣阻塞的預測至關重要。
參考資料：A novel method to shed light on heat waves. NSF, 2024/11/25

光子晶片推升運算速度與效率，以應對日益增長的需求
《Nature》期刊於2025年刊出兩篇研究，展示光子晶片(photonic chips)能有效推升人工智慧運算的速度與效率。第一項研究為PACE的大規模光子加速器，內含超過16,000個光學元件，可支援1 GHz的高頻運作，並將延遲時間降低達500倍，有效解決困難的運算問題如Ising模型。第二項研究則為具四組128×128矩陣的光子處理器，成功執行自然語言模型BERT與影像處理網路ResNet，準確率可與傳統處理器媲美，應用範圍包括文本生成、評論分類與遊戲控制。這兩項研究皆證明光子計算具可擴展性，為AI帶來低耗能、高效率的運算方案，象徵光子運算邁向實用化的重要里程碑。（930字；圖1）
參考資料：Photonic chips boost computing speed and efficiency to address growing demand. Techxplore, 2025/4/9

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