#科技工程
帶有「科技工程」標籤的文章——按發布時間由新到舊排序。
#299《Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans》
越懂 AI 的人往往越保守；台灣流行的樂觀論很多是美國學界早已辯論甚至推翻的進口舊貨。《Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans》（Melanie Mitchell）閱讀筆記。
#297《Team Topologies》
交付變慢的根源常常不是人或流程，而是團隊邊界畫錯了位置。《Team Topologies》（Matthew Skelton、Manuel Pais）閱讀筆記。
#296《連結：從石器時代到AI紀元》
資訊的第一任務不是揭露真相，而是把陌生人綁進同一個現實、讓他們一起行動。《連結：從石器時代到AI紀元》（哈拉瑞）閱讀筆記。
#291 教出整個世代 AI 研究者的人，為什麼開始害怕 AI？《Human Compatible》
寫出全球最通用 AI 教科書的人，為什麼反過來警告 AI 失控？危險不來自機器的惡意，而是它只會給你「你要求的」，不是「你想要的」。《Human Compatible》（Stuart Russell）閱讀筆記。
#290《AI 2041：預見10個未來新世界》
「科學虛構」把每項技術綁在「即使無重大突破也成立」的現實上，讓推算比想像更逼人正視。《AI 2041：預見10個未來新世界》（李開復、陳楸帆）閱讀筆記。
#286《Genius Makers》
技術突破往往來自主流學界不看好的邊緣研究。《Genius Makers》閱讀筆記。
#284《Slow Productivity》
忙碌感不等於生產力， 很多時候只是用來掩蓋「不知道什麼才重要」的焦慮。《Slow Productivity》閱讀筆記。
#282《The Coming Wave》
技術的民主化同時也是風險的民主化 — 當 AI 成本趨近於零， 「誰有能力造成傷害」的範圍會急速擴大。《The Coming Wave》閱讀筆記。
#279《Summary of Max Tegmark's Life 3.0》
AI 對齊問題的核心， 其實是人類自己還沒搞清楚自己想要什麼。《Summary of Max Tegmark's Life 3.0》閱讀筆記。
#262《The Alignment Problem》
你給機器的指令和你真正想要的結果之間，存在一道難以跨越的鴻溝。《The Alignment Problem》（Brian Christian）閱讀筆記。