——当治理能力开始落后于技术速度 2026 年大选议题系列 · 第 10 篇 现代国家的治理能力,从来不只是提出目标或表态立场,而是能否把抽象原则转化为可执行、可持续的制度安排。无论是金融监管、食品安全,还是公共卫生,真正有效的治理,依赖的都是同一件事:规则能否跟得上现实变化。 人工智能的快速扩张,正在对这一能力提出前所未有的挑战。问题并不在于政府是否意识到 AI 的重要性,而在于一个更根本、也更尖锐的问题:当技术的演进速度持续快于制度更新,国家是否仍然具备治理能力本身?
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選舉本身是否仍然可信:AI 正在侵蝕民主機制
——給一般選民的一份制度判斷指南 2026 年大選議題系列 · 第 9 篇 在民主制度中,選舉從來不只是投票當天的技術性操作,而是一套建立在信任之上的公共程序。選民相信資訊大致可信、規則能夠被執行、個人的判斷仍然具有意義,制度才能順利運作。 人工智慧的出現,並未直接摧毀選舉制度,卻正在緩慢而系統性地侵蝕這些前提。這種侵蝕很少以制度崩潰的形式出現,而是表現在信任的流失,以及對公共判斷的長期疲勞。
选举本身是否还可信:AI 正在侵蚀民主机制
——一份给普通选民的制度判断指南 2026 年大选议题系列 · 第 9 篇 在民主制度中,选举从来不只是投票日当天的技术性操作,而是一套建立在信任之上的公共程序。选民相信信息大体可靠,规则能够执行,个人判断仍然具有意义,制度才能正常运转。 人工智能的出现,并没有直接摧毁选举制度,却正在缓慢而系统性地侵蚀这些前提。这种侵蚀往往不以制度崩溃的形式出现,而是表现为信任的流失与判断的疲劳。
人工智慧與社會福利:當工作不再穩定,安全網還兜得住嗎?
2026 年大選議題系列 · 第 8 篇 當工作變得不穩定,社會福利就不再只是「安全網」。它開始決定:不確定性,是被緩衝下來,還是直接演變成一場生活危機。 人工智慧正在改變人們工作的方式、工作的頻率,也改變收入的可預測性。職涯變得更加碎片化,工作呈現出「斷斷續續」的狀態。即便名義上仍然「有工作」,收入波動卻比過去更頻繁。 但問題在於,我們今日所依賴的社會福利體系,仍然建立在一個截然不同的前提之上——穩定、連續的就業。 這種錯位,已不再是抽象問題,而正逐漸成為 2026 年選舉中最貼近生活、也最具政治敏感度的議題之一。
人工智能与社会福利:当工作不再稳定,安全网还能兜得住吗?
2026 年大选议题系列 · 第 8 篇 当工作变得不稳定,社会福利就不再只是“安全网”。它开始决定:不确定性,是被缓冲下来,还是直接演变成一场生活危机。 人工智能正在改变人们工作的方式、工作的频率,也改变收入的可预测性。职业变得更加碎片化,工作呈现出“断断续续”的状态。即便名义上仍然“有工作”,收入波动却比过去更频繁。 但问题在于,我们今天所依赖的社会福利体系,仍然建立在一个截然不同的前提之上——稳定、连续的就业。 这种错位,已经不再是抽象问题,而正在成为 2026 年选举中最现实、也最具政治敏感度的议题之一。
人工智慧與教育:當未來不再為下一代做準備
2026 年大選議題系列 · 第 7 篇 如果說,未來的工作正變得愈來愈不確定,那麼未來的教育,其實早已跟不上了。 長期以來,教育一直被視為美國因應經濟變遷的核心解方。產業衰退了,就學習新技能;技術升級了,就透過更高學歷轉換跑道。 這套邏輯曾經行得通,也形塑了幾代人的共同信念:只要讀書,未來就還有出路。 然而,人工智慧正逐步揭露這項承諾的極限。
人工智能与教育:当未来不再为下一代做准备
2026 年大选议题系列 · 第 7 篇 如果说,未来的工作正在变得不确定,那么未来的教育,已经明显跟不上了。 在过去很长一段时间里,教育一直被视为美国应对经济变革的“万能答案”。产业衰落了,就去学习新技能;技术升级了,就通过更高学历进入新赛道。 这套逻辑曾经有效,也塑造了几代人的社会共识:只要读书,未来就还有出路。 但人工智能正在暴露这套承诺的边界。