智慧語音助理
年輕人如何與智慧語音助理協商隱私？研究揭露 RBTI 與 CATI 指數量化心理權衡
智慧語音助理在年輕族群中普及，但其隱私決策過程複雜。最新研究透過 RBTI 與 CATI 兩項指數，分析 16-24 歲用戶如何在風險、效益與控制權之間進行心理協商，揭露便利性如何驅動用戶接受更高的隱私風險。
AI 倫理
Large Language Model
從 LLM 領袖模型到 BCI 腦機介面：數位獨裁者的權力延伸與風險
當權力追求永生，AI 與腦機介面（BCI）可能成為獨裁者的工具。本文分析中國與俄羅斯領導人對長生的渴望，探討透過大型語言模型（LLM）創造數位分身，以及 BCI 技術如何讓權力在肉身之後依然延續，揭示數位獨裁時代的恐怖潛能。
Sensor-Fused LLM
感測器融合 LLM 代理人：解析生物辨識翻譯的前端倫理風險
健康 AI 代理人正將感測器數據與 LLM 融合，但生物辨識數據的「客觀錯覺」可能導致嚴重的 AI 幻覺風險。本研究提出一套前端倫理設計空間，涵蓋揭露、框架與可爭議性等五大維度，旨在防止 AI 將錯誤數據轉化為危險的醫療指令，保障使用者自主權。