在本集《科技癮世代》中，606、Kevin 與特別來賓小浣熊，深入討論近期AI相關新聞，聚焦人工智能在種族歧視、數據偏見、資訊透明與用戶依賴等議題。節目中不僅舉出自動洗手液、臉部識別、Google Image與美國法院AI系統等真實案例，還探討AI偏見的成因、資料透明化的困難，以及現代人對AI的高度依賴。
三位主持人也分享了維基百科「折毛事件」等集體協作的審查困境，並討論AI產品命名混亂、學習門檻提高等用戶體驗問題。節目最後，邀請聽眾思考：我們能否真正掌控自己的數據與推薦演算法？AI的隱性偏見該如何被發現與修正？
如果你也曾遇到AI帶來的困惑、或想了解科技發展背後的倫理挑戰，這集絕對不能錯過！
收聽重點：
AI偏見與種族歧視的真實案例
為何AI難以擺脫人類歷史的偏見
用戶對AI的依賴與資訊透明的兩難
評分系統、審查機制與集體信任危機
AI產品命名、功能定位與用戶體驗
隱性偏見、語言與文化多樣性的挑戰
歡迎留言分享你遇過的AI偏見經驗，或對AI倫理的看法！
