2025 年 9 月 AI 新聞精選

一、實證與場景應用

1. AI 破解沙漠懸案

   • 重點：2024 年 12 月於亞利桑那沙漠發現的遺體，經 AI 生成肖像後迅速確認身份，為家屬帶來多年等待的真相。
   • 建議：在司法與歷史懸案中結合法醫與 AI，並擬定「AI 助力法證」的倫理與資料保護指引。

2. 校園能源預測誤差低於 1%

   • 重點：瑞典烏普薩拉大學團隊開發的 AI 模型，對校園電力／暖通需求預測誤差僅 1%，優化節能管理效率。
   • 建議：推動智慧校園示範計畫，結合即時感測器與 AI 預測，動態調整設施運行。

3. AI 聽診器 15 秒檢測心臟病

   • 重點：帝國理工開發的 AI 聽診器，15 秒內可偵測瓣膜病變與心律不整，準確度為傳統聽診器的 2–3 倍。
   • 建議：醫院先行試點，整合 AI 聽診器與常規流程，並建立數據隱私保護與醫師解讀培訓機制。

4. 「Clarity」AI 減少 90% 無人機影像處理時間

   • 重點：烏克蘭軍方使用名為 Clarity 的 AI 工具，將戰場無人機影像分析時間從數小時縮短至數分鐘。
   • 建議：高風險作業應整合低延遲 AI 分析，並同步加強結果的人工複核機制。

5. AI 影片幫助學生學習效果提升 30%

   • 重點：一項教育實驗顯示，使用 AI 定制教學影片，學生測驗成績平均提高 30%，尤其對弱勢群體幫助最大。
   • 建議：教育機構可引入個性化 AI 教材，並搭配師資培訓以發揮最大效益。

二、商業策略與競爭格局

6. Perplexity 出價 345 億美元收購 Chrome

   • 重點：AI 搜索新創 Perplexity 提出以現金方式出資 345 億美元收購 Google Chrome，意在撼動搜尋壟斷。
   • 建議：關注搜尋市場創新與合作機會，評估平台策略與使用者價值。

7. Oracle 股價應聲大漲 32%

   • 重點：Oracle 因 AI 雲端業務訂單激增，股價當日飆升約 32%，市值逼近 1 兆美元大關。
   • 建議：企業在 AI 基礎設施投資前，先評估長期 ROI 與市場需求穩定度。

8. 英國政府 AI 合約投資攀升至 £5.73 億

   • 重點：截至 2025 年 7 月，英國政府投資 £5.73 億於 Generative AI、預測分析與流程自動化，較去年成長近 23%。
   • 建議：公私協作示範專案應公布成效數據，以便持續優化與跨部門擴散。

三、基礎設施與供應鏈

9. Nvidia H20 晶片出口管制升級

   • 重點：美國對中國 H20 AI 晶片實施新一輪出口限制，Nvidia 暫停相關訂單，全球供應鏈壓力加劇。
   • 建議：大型用戶須評估多元供應鏈與自研可能性，並在合約中納入「不可抗力」條款。

10. Oracle 巴西資料中心跳電影響 AI 服務

    • 重點：Oracle 巴西 AI 雲端資料中心因跳電中斷 4 小時，導致多家金融與電商客戶服務受損。
    • 建議：關鍵服務採多區域熱備援與自動故障轉移，並定期演練容災機制。

11. Microsoft File Explorer 內建 AI Actions

    • 重點：Windows 11 Canary 版 File Explorer 加入 AI Actions，支援一鍵自動化檔案操作與內容摘要。
    • 建議：IT 團隊評估適合自動化的流程，並透過培訓與政策確保資料隱私。

四、倫理與法律衝擊

12. Anthropic 15 億美元版權和解遭駁回

    • 重點：Anthropic 與作者達成的 15 億美元訓練資料和解案，被法院以「過度集體豁免」否決。
    • 建議：AI 廠商應加強授權審核，並在模型訓練前完成法律與倫理合規檢查。

13. Google AI 搜尋重塑新聞流量

    • 重點：Google 的 AI Overviews 與 AI 模式令新聞網站點擊量下降最多 89%，媒體商業模式面臨挑戰。
    • 建議：新聞機構應探索授權聚合／自建 AI 聊天機器人，以保留內容價值與直接流量。

14. Windows 11 File Explorer AI 隱私疑慮

    • 重點：部分隱私專家質疑，AI Actions 可能將使用者文件內容回傳雲端分析，存在資料外洩風險。
    • 建議：企業應檢視隱私政策，並在部署前設定本地推理或關閉雲端回傳功能。

五、模型安全與風險

15. 「Zero-day AI attack」威脅迫近

    • 重點：資安專家警告，自治型 AI agents 將能在無明顯痕跡下，針對目標系統獨特漏洞發動攻擊。
    • 建議：建立 AI 偵測與回應機制，結合行為分析與紅隊測試，以偵測與緩解自治攻擊。

16. GPT-5 在 24 小時內被破解

    • 重點：OpenAI 最新 GPT-5 模型於發布 24 小時內就被安全研究者繞過多重過濾，暴露防護缺口。
    • 建議：加強模型上市前的紅隊攻防測試，並持續更新過濾與沙箱環境。

17. 95% 生成式 AI 試點項目無回報

    • 重點：MIT 研究顯示，高達 95% 的 Generative AI 試點未帶來可觀 ROI，主因多為模型誤用與部署不當。
    • 建議：提升專案可行性評估，聚焦核心流程痛點，再導入生成式 AI 工具。

18. 通用對抗性補丁（Patch-Fool）可欺騙 ViTs

    • 重點：Patch-Fool 框架展示，只需對單個影像塊加上優化補丁，即可在多種 Vision Transformer 模型上誘發錯誤判斷。
    • 建議：模型部署前應整合對抗補丁測試，並將防禦技術（如 RAG 檢測）納入生產管線。

19. 評估 YOLO 模型對抗補丁攻擊

    • 重點：研究指出，對 YOLO 物件偵測器施加對抗補丁，可在真實場景中降低檢測精度達 90%。
    • 建議：針對高風險應用（自駕、安防），添加對抗訓練與物理補丁檢測機制。

20. 訓練免費的對抗補丁檢測框架 VRAG

    • 重點：VRAG 利用 Retrieval-Augmented Generation，無需額外訓練即可檢測多種對抗補丁，最高達 98% 偵測準確率。
    • 建議：在邊緣裝置與工業流程中，部署 VRAG 類型的輕量檢測方案，以保障模型穩健性。

個人觀點

1. 持續學習與技能升級
   AI 正在進入更多日常場景──從檔案管理、自動化教學影片到健康診斷。個人應該主動掌握「AI 工具操控」與「資料隱私保護」的基本能力，例如學會使用 AI Actions 來提升工作效率，同時了解如何管控雲端服務的資料流向，避免無意間洩露敏感資訊。

2. 跨領域思維與倫理覺察
   AI 助力法證、教育、醫療與公共安全等不同領域都在迅速滲透，但也帶來倫理、法律與社會責任挑戰。個人不僅要關注技術本身，更要具備跨領域的批判思考，理解如何在協助決策時兼顧公平性、透明度與多元立場。

企業觀點

1. 打造可信賴的 AI 基礎架構
   隨著晶片出口管制與資料中心中斷風險升高，企業必須構建多區域、可自動故障轉移的彈性雲端體系，並在部署前利用沙盤測試（如 Salesforce “飛行模擬器”）驗證 AI 代理的安全與性能，確保服務穩定不中斷。

2. 聚焦高價值落地場景
   大多數 AI 試點項目未帶來預期 ROI，企業應優先選擇那些能節能減碳、提升公共安全或改善使用者體驗的核心場景（如校園能源管理、無人機搜救、智能健康檢測），並結合業務流程持續迭代，以量化成效為導向，避免將資源浪費在短期效果不明的試驗中。

3. 構建全生命周期模型安全策略
   面對 “Zero-day AI attack” 與對抗補丁攻擊等威脅，企業要從模型設計、測試到上線與監控，全面導入紅隊攻防、對抗測試與實時行為檢測，並結合 Retrieval-Augmented Generation（如 VRAG）等防禦框架，保障 AI 系統的長期可靠性與安全性。