Aiworks

54% 的 C-suite 高階主管表示，AI 導入正在撕裂他們的公司。

這是企業 AI 平台 WRITER 與 Workplace Intelligence《2026 年企業 AI 採用調查》的發現，同一份調查中，56% 表示 AI 已在組織內部引發權力鬥爭與混亂。在 AI 改變人才市場之前，第一波衝擊先發生在組織內部。

Aiworks 在第一線陪伴企業導入 AI 時，也觀察到類似的混沌與落差。因此我們在 5 月與台灣 DDI 合辦「AI 人才佈局｜組織再設計與競爭力升級」高階工作坊，上半場由 Aiworks 執行長 Shirney 主講「當 AI 成為組織的一員」，把 2026 年的關鍵題目攤開來談：建立 Agentic Enterprise，讓 AI Agent 成為組織運作的一部分。

講座中我們把企業常見的導入方式歸納為三種路徑：工具導入、AI 專案試點、平台產品化與流程改造。三條路的痛點各不相同，最後卻都收攏到三大重點：

▶︎ 治理（Governance）：權限與資料邊界怎麼劃，界定 AI 能做與不能做
▶︎ 組織（People）：員工有沒有意願、有沒有能力跟上新的工作方式
▶︎ 知識（Knowledge）：散落各處的資料孤島，能不能整理成 AI 用得上的企業脈絡

檢視你的組織卡在哪一條路徑上，多半能在這三個方向裡找到原因。

感謝 DDI 與我們聯手促成這場工作坊，一起把 AI 時代的組織再設計與人才佈局，放上高階管理者的議程。也謝謝每一位帶著真實組織課題前來交流的夥伴。

AI 墊高了組織產出的天花板，能不能真的碰到這個天花板，取決於人與組織的升級。這條路，Aiworks 會持續和企業一起走。

🔗 點擊留言區連結看重點整理與完整講座影片 ▶︎ 💬

Anthropic 在今天（6/9）正式推出具有防護機制的 Fable 5 與限定使用的 Mythos 5，終於將首次在 Project Glasswing 中提及的 Mythos 等級模型推向一般使用者。我們看見了能力更強的模型上線，但 Anthropic 近期最常談的，已經超出技術範疇。

Anthropic 共同創辦人 Ben Mann 上週訪台參與台灣人工智慧學校與台灣數位發展部數位產業署 Developer Day 爐邊對談，大部分時間在談：當模型能力持續提升，人類是否還有辦法控制這項技術？

另一位共同創辦人 Chris Olah 則在教宗通諭發表會上直言，AI 引發的問題已超出 AI 研究社群能處理的範圍，屬於人文、宗教、哲學，屬於整個社會。他也坦承，每間前沿實驗室都處在與「做正確的事」衝突的誘因之中。

這些發言的依據，來自 Anthropic 近半年的一系列研究：

PSM（人格選擇模型）發現，AI 助理的人格來自人類文本中的角色敘事；Teaching Claude Why 發現，教 AI「為什麼不該做」比直接示範正確行為有效，對齊訓練越來越像道德教育；NLA（自然語言自動編碼器）則讀到模型未說出口的內部狀態，表面配合的回覆背後，寫著「這像是被設計來操縱我的場景」。

於是這間前沿實驗室走出技術，與超過 15 個宗教、哲學與跨文化傳統的學者展開對話，借鏡人文領域塑造 AI 的品格。

當前沿 AI 模型的核心技術問題，已經是品格塑造與道德教育問題，這場追問回到了人文數千年的原點：我們創造的，究竟是什麼？

🔗 點擊留言區連結看完整解析 ▷ 💬

感謝科技工作講的邀請！

節目已經上架，歡迎大家一起來聽 Aiworks 執行長 Shirney 談 AI Agent 正在如何改變職場的工作流程 🔈

上週的節目我們與黃琇琳老師討論了AI Agent取代勞工的職場狀況，討論我們身為打工人在科技業變化快速的同時可以思考及應對的辦法、那些一二線大廠的政策又可能會往哪個方向發展，本集已經上架Podcast，真的很有料一定要去聽！

受到AI發展的衝擊，這兩年的歐美時不時就來一陣大裁員，但大家有沒有發現一個現象，其實這些企業正在一邊裁員、一邊開缺！而如果我們去看裁掉的職缺 vs.新開的職缺比較，就會發現這些企業正在趁著這波潮流汰舊換新，並不是真的不需要「人類員工」了，他們在做的是重整工作流程，將能夠被AI工作流替換掉的舊職位清掉，轉而將經費放在能善用／開發AI Agent 工作流的新職位上

目前台灣的一二線公司也在逐步跟上這波擁抱AI的潮流，使用AI已經逐漸成為生活的一部分，在職場上也不乏要求專業AI技能跟使用AI進行面試的情況。AI 從兩年前的聊天機器人演進成能跨軟體與你協作、不眠不休跑專案的AI Agent，甚至掌握得好的話，文組生 出一個自己的App也不是問題。AI Agent的使用已經更像一門技能，專業使用者跟日常使用者生產的東西會有著巨大的差距

新生代的畢業生又被稱作AI Naive世代，他們的邏輯與做事流程都已經習慣與AI Agent共同配合，高效率的獲得資訊、整理資訊，讓個人只做決策規劃，將繁雜的事務操作交給AI，這讓他們在現在變遷快速的科技時代掌握極大的優勢
但我們身為職場上的中鳥、老鳥如果也能掌握AI作為槓桿，加上本身已經有跨部門政治、擅長抓核心痛點與需求的經驗，雙重優勢結合在一起，就可以一個人頂起一個團隊，自己重塑流程、將任務邏輯發包給AI Agent，大幅提高效率，創造自己的不可取代性


將近10年前我就有政治系的朋友，透過Aiworks的前身App Works School，成功轉職成軟體工程師，我對於他們的教學品質跟課後認真的解惑印象深刻。這次Aiworks 的執行長黃琇琳老師的「AI Agent 零基礎打造個人工作流」就解決了常見的痛點，不死記 Prompt，因為模型更新舊的指令就沒用了，與AI劃定責任邊界、復核AI產出的安全框架。

這門課教的是大廠都在用的代理人工作流的底層邏輯。就算完全不會寫程式，用自然語言就能把 Excel、Slack、Gmail、Canva這些軟體串接起來，打破軟體應用孤島。以ChatGPT來說進階功能的Skills、Projects，也能讓產出變得非常穩定、提升效率節省時間。

天下學習這次特別給我們【科技工作講】的聽眾一個優惠！課程限時 38 折只要 $3,380，結帳輸入專屬折扣碼【Techjob】能再直接現折 300 元，還加碼送售後陪跑社群，遇到工具卡關都有專家、助教在線幫你解惑。把繁瑣搬磚的事留給 Agent，把高價值的決策與生活自由留給自己，有興趣的朋友趕快點連結進去看看吧，https://hi.cw.com.tw/u/k5fyurY/

ChatGPT 會不會夢見電子羊？可能不會，但它會「夢」出你的使用脈絡！

OpenAI 在 2026 年 6 月 5 日更新 ChatGPT 記憶機制，讓它透過「做夢」（dreaming）在背景中整理歷史對話，合成更精準的 AI 記憶。

如同人類的夢境反映出睡眠中正在進行的記憶重新活化與整合，ChatGPT 「做夢」時，會在背景中跨越大量歷史對話，淬煉出使用脈絡，再整理成更完整的記憶摘要。

OpenAI 也用 3 個維度評估記憶品質：
▶︎ 能不能把有用脈絡帶到下一次對話？例如你曾經提過自己的相機型號，下次詢問周邊配件時，ChatGPT 應該能直接依據這個脈絡推薦相容產品。
▶︎ 能不能遵守偏好與限制？例如你曾經說過自己吃素，之後請 ChatGPT 規劃旅遊行程時，它就應該避開不符合飲食限制的安排。
▶︎ 能不能隨時間更新？例如 ChatGPT 記得你正在準備「下週六的活動」，等活動結束後，它就不該還把這件事當成正在進行中的任務。

AI 記憶從「使用者自己維護」變成「系統主動幫你整理」，讓你不必每次重新自我介紹或描述任務需求。然而當記憶機制高度仰賴各家 AI 來定義「什麼是重要的使用脈絡」，企業與使用者更需要知道哪些脈絡不能只交給 AI 自己判斷。

🔗 點擊留言區連結看 AI 記憶趨勢解析與 Aiworks 洞察 ▷ 💬

不再只是軟體開發工具！Codex 正在推向每個職能的工作流程。

OpenAI 在今天（6/3）推出的最新的 6 個職能 plugin，分別面向資料分析、創意製作、銷售業務、產品設計、投資銀行業務與公開股票投資。每個 plugin 都整合該職能常用的應用程式、Skill 與工作流模板，讓 Codex 不只是回答問題，而是直接進到既有工具裡協助執行任務。

而今天 OpenAI 也發布《The Next Era of Knowledge Work》報告，並指出非軟體開發人員的知識工作者已經佔 Codex 用戶 20%，採用速度甚至是開發者的 3 倍以上。

過去知識工作者常受搜尋資料、工作協調、驗收交付等庶務及碎片化資訊所困，不同的數位工具或許能解決片段的問題，但工具越多、產出越多，人的注意力卻沒有變多。

而現在 AI Agent 可以協助搜尋資料、協調工作、產出成果、追蹤審核點，不僅能將碎片拼湊成完整解決方案，更釋放工作者的跨領域潛能，達成原本需仰賴跨部門才能完成的目標。

但當 Agent 能協助個人能力釋放及工具與系統的快速串接，企業就必須考量要如何為 Agent 進行流程再造，並建立完整治理框架。

你的組織準備好迎接強力的 AI Agent 了嗎？

🔗 點擊留言區連結看 Codex 最新資訊完整解析與 Aiworks 洞察 ▷ 💬

2026 Google I/O 大會中，Google 宣布把搜尋框做了問世 25 年來最大的一次改版。
過去它是把你導向網站的「導流引擎」，現在被改寫成直接給答案、還能派 AI Agent 替你辦事的「答案引擎」。獲取資訊的方式，從「我去找答案」變成「答案被送到我面前」。

這個轉變從 2024 年 Google 推出 AI Overviews 就已經開始。SEO 分析公司 Ahrefs 研究 30 萬組關鍵字後發現，當搜尋結果出現 AI Overviews，排名第一頁面的點擊率下降了 58%。原本能拿到的 100 次點擊，有 58 次被搜尋頁直接「留下」。

科技新聞媒體甚至將這個現象稱為「Google Zero」：Google 不再把流量導向外部網站，而是直接在搜尋頁把查詢解決掉。對任何靠內容曝光生存的人來說，這個臨界點正在到來。

可靠度也同步鬆動。BBC 記者花 20 分鐘在個人網站寫了一篇全是假話的文章，宣稱自己是吃熱狗冠軍。不到 24 小時，ChatGPT 與 Google 的 AI 就開始向別人複述他「世界級的吃熱狗實力」。

供給方無法被觸及，需求方接收的是二手結論，一個失去流量，一個失去判斷機會。當定義答案的權力收進單一介面，決定引用誰、略過誰的變成背後的模型，供需雙方都被排除在「資訊如何被定義」之外，形成資訊主權的單向化。

當這套機制持續運轉，我們在公共資訊裡「協商真相」的權利，正在發生什麼變化？

🔗 點擊留言區連結看完整解析與 Aiworks 觀點 ▷

Welcome to the agentic Gemini era.

這是 Google I/O 大會 2026 的主軸，也定調了今年 Google 整個 Gemini 生態系的方向：AI 從「協助回答」走向「代為執行」。

Gemini 3.5：新一代模型定位為「結合行動能力的前沿智慧」，專為長時段、多步驟的 agentic 工作流而生。Flash 版速度約其他前沿模型 4 倍，價格約一半以下。

Gemini Omni：可用任何輸入創造內容的多模態生成模型，首波支援影片輸出，被定位為「影片版 Nano Banana」。

Gemini Spark：個人 AI Agent，即使鎖屏或關掉筆電，仍會在 Google Cloud 虛擬機上 24/7 執行，從帳單、學校通知到會議筆記都在背景整理好。

Antigravity 2.0：Agent Manager 從 IDE 獨立出來，重新架構為桌面應用，目標族群從工程師擴展到知識工作者，正式進入 Codex 與 Claude Code 賽道。

Agent 開始深入各式工作及生活場景，隨之而來的就是治理問題：誰能授權 Agent 行動？誰來審核產出？Agent 寄錯信、付錯款時，責任在誰？
當 Agent 真的成為協作夥伴，你的組織準備好給它明確的權限、清楚的分工與可檢視的責任了嗎？

🔗 點擊留言區連結看完整解析與 Aiworks 觀點 ▷ 💬

AI 工具愈來愈多，你是不是也愈學愈焦慮？

ChatGPT、Claude、Gemini 三大生態系並行，N8N、Zapier 等自動化工具持續演進，OpenClaw 也掀起一波「安裝又棄養」的討論。每隔幾週就有新工具、新功能、新名詞出現，很多企業與個人投入大量時間比較平台、切換工具，效率卻未必跟著提升。

Aiworks 執行長 Shirney 在未來城市 Podcast EP.126 談到，知識工作者真正需要建立的 AI 思維，從釐清目標與流程開始：

● 從搬磚到指揮官：先拆解工作流程，再讓 AI 執行完整任務
● 三大 AI 宇宙指南：依工作重心選擇 ChatGPT、Claude、Gemini
● 深度研究 Agent：給 AI 明確目標，讓它自行拆解視角，適合競品分析與市場調查
● Project 與 Skill：把知識庫與 SOP 寫成工具，減少重複複製貼上 prompt
● Agent 與 RPA 分工：穩定流程靠自動化，需要判斷與排錯的環節再交給 AI Agent
● 使用 AI 前，也別忘了資安、授權與資料風險

分享給正在導入 AI、卻覺得愈用愈忙的你。擺脫 AI 工具焦慮，就從重新設計工作方式開始。

🔗 立即點擊留言區連結，閱讀完整訪談精華 & 收聽節目 ▷

#工作效率 #未來城市

OpenAI 把 Codex 帶進 ChatGPT 行動應用程式了！

現在使用者可以在 iOS 與 Android 的 ChatGPT 行動應用程式中接續桌面 Codex 的工作：查看輸出、核准動作、回覆追問、切換模型。主機端持續執行任務，手機端成為遠端控制入口。同步推出的遠端 SSH 連線（Remote SSH），也讓 Codex 可以直接在遠端開發環境執行工作串。

從開源個人 AI Agent 平台 OpenClaw（俗稱「龍蝦」）的爆紅可以看見，能在裝置或遠端環境中自主執行、並由人類遠端操控的 AI Agent，正從技術概念走向可被部署的產品形態。

但 Aiworks 要提醒，當「Agent 可以自主執行」與「可以遠端操控」同時釋出，企業面對的不是新工具，而是責任邊界的重新劃定。

打開這個新入口之前值得先問：哪些工作可以授權 Agent 自主執行、誰可以遠端觸發、Agent 在主機上的存取邊界是什麼？

🔗 點擊留言區連結看完整啟動步驟與 Aiworks 解析 ▷ 💬

AI 在資安攻防戰中有著雙面能力，可以幫助防禦者更早找出漏洞、加速修補與回應，也可能被惡意行為者用來壓縮攻擊時間。

GTIG 在 5 月 12 日發現，攻擊者準備利用一個疑似由 AI 協助開發的零時差漏洞，對熱門開源系統管理工具發動大規模攻擊。

這代表攻擊者不必等到「全自動駭客」成熟，AI 已經能壓縮目標研究、漏洞分析與攻擊測試的時間。

因此 OpenAI 及 Anthropic 都陸續推出針對 AI 資安防禦的應對計畫：

OpenAI Daybreak 的重點，是把 AI 放進安全程式碼審查、威脅建模、修補驗證與補救建議等防禦流程，並透過 Trusted Access for Cyber 管理誰能使用高風險資安能力。

Anthropic Project Glasswing 則把 Claude Mythos Preview 提供給大型科技公司、資安業者與關鍵開源維護者，優先用在漏洞發現、利用推理與關鍵軟體防禦。

然而 Mozilla Firefox 的案例更直接說明了下一個瓶頸：2026 年 4 月，Mozilla 修補 423 個 Firefox 資安缺陷，其中 271 個來自 Claude Mythos Preview。AI 可以大幅提高漏洞發現量，但每一個缺陷仍需要分流、去重、修補、測試、發布與追蹤。

這說明在 AI 資安攻防中，企業真正要補上的，不只是新工具，而是權限、流程、稽核、人類審核與修補量能。

試問一下自己：我們能否把 AI 速度轉成可信任的防禦節奏？

🔗 點擊留言區連結看 Aiwork 完整解析 ▷ 💬