前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202612)

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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4月10日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202612)

研究發現，GPT-4o 表現出類似人類的認知失調
哈佛大學（Harvard University）研究團隊測試了 GPT 在撰寫支持或反對俄羅斯領導人弗拉基米爾．普京的文章後，其對普京的「看法」是否改變。研究發現，GPT出現了明顯轉變；當研究人員巧妙營造出一種「由 GPT自行撰寫立場」的情境時，這種變化更為顯著。換言之，GPT的反應彷彿其「選擇行為」進一步塑造了後續信念，呈現出類似人類自我知覺的特徵。這項研究凸顯了GPT觀點的可塑性，當它被引導相信這是「自己的選擇」時，變化更加明顯。這些發現並不表示GPT具有感知能力。相反，他們認為，儘管大型語言模型缺乏意識或意圖，仍可能表現出對人類認知模式的模仿。然而，即使對人類而言，意識也未必是行為的必要前提，這項發現引發了人們對其內部運作和決策的新審視。
參考資料：GPT-4o exhibits humanlike cognitive dissonance, study finds. Phys.org, 2025/5/28

使用AI技術預測人體細胞內的蛋白質位置
麻省理工學院（MIT）、哈佛大學（Harvard University）與Broad研究所共同開發PUPS的AI模型，以解決傳統蛋白質定位方式昂貴、耗時且低效率的問題。人類細胞中存在超過七萬種蛋白質與其變體，然而現有的實驗方法僅能涵蓋極少數組合，且即便是目前最大的人類蛋白質圖譜，也只涵蓋0.25%的蛋白質與細胞配對。研究團隊設計PUPS模型，結合蛋白質胺基酸序列與細胞影像資訊，透過影像修補方式預測蛋白質在細胞內的定位。該技術能廣泛應用於疾病機制研究與藥物研發。本研究已經發表於《Nature Methods》。
參考資料：With AI, researchers predict the location of virtually any protein within a human cell. MIT News, 2025/5/15

人工智慧可以高效且低能耗地解決複雜方程式
一種新型人工智慧方法可快速求解多種產業廣泛使用的複雜數學方程式，其在個人電腦上的運算速度甚至快於傳統仰賴超級電腦的方法。工程、科學等領域常利用偏微分方程式建立模型，以預測流體、電流或外力在不同材料與結構中的作用情形，例如飛機機翼周圍的氣流、建築受力變形，或汽車在碰撞時的結構反應。然而，這類高計算量建模通常相當耗時，且需仰賴超級電腦。如今，名為「微分同胚映射算子學習」（DIMON）的新型AI框架，可在一般個人電腦上更快速地完成這些方程式的求解。以心臟數位孿生預測為例，運算時間可由數小時大幅縮短至30秒，顯示其未來有望納入日常臨床流程，提升實際應用效率。
參考資料：AI vs. supercomputers: New AI-based method solves complex equations faster and uses less computing power. NSF, 2025/1/10

一種以AI為基礎的天氣預測工具超越了當前的天氣預報
研究人員運用AI科技，發展出的Aurora AI天氣預報模型，經測試可以準確預測熱帶氣旋路徑、空氣污染和海浪，以及城鎮規模的全球天氣，並在幾秒鐘內提供預報。同時，它可以在一般電腦上運作，無須超級電腦，且可依照需求進行微調。（962字；圖1）
參考資料：A new AI-based weather tool surpasses current forecasts. Science News, 2025/5/21

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