當 2017 年 AlphaFold 用短短幾分鐘解出一個蛋白質結構、直接顛覆結構生物學原本的節奏時，俊廷第一次深刻感受到：AI 不只是提升效率，而是在對一個個學科帶來 真正的典範轉移（paradigm shift）。從藥物開發、醫療診斷，到神經科技與腦機介面，過去數十年累積的知識體系、監管邏輯與專業分工，都正在被迫重新改寫。
本集來賓俊廷，跨越醫學、神經科學與政策三個領域：先在陽明醫學院與 University of Missouri 完成臨床訓練與神經科學博士，再在第一線行醫，之後前往 Duke 攻讀應用倫理與科學政策碩士（Applied Ethics and Science Policy）。他的研究橫跨醫療 AI、AI 評估、腦機介面與思想隱私，是少數能同時看見「技術能力」與「制度後果」的人。
在這一集中，我們討論的不是「AI 能不能做到」，而是一個更緊迫的問題：當 AI 的能力遠遠超過現行制度能處理的邊界時，社會要如何在悲劇發生以前，更新法律、監管與價值共識？
醫療診斷模型、全自動手術機器人、數位分身、腦波解碼……這些技術在實驗室裡都早已實現，但政策、責任歸屬、倫理與社會接受度卻嚴重落後。
我們也談到當前最大的 gap：技術人習慣追求最優解，而政策人處理的是利益、博弈與權力結構。真正的負責任 AI，不可能由單一領域完成，而必須靠跨學科合作，共同建立可行的中間地帶。
如果你正在感受 AI 帶來的衝擊，或想理解為什麼「AI 時代的政策研究」會變得如此急迫，本集將帶你看到更完整的圖景——從技術能力，到制度遲滯，再到跨領域合作如何成為人類穩住方向盤的唯一機會。
本集 Podcast 提到的資源：
00:00:00 Highlights
00:01:59 來賓俊廷介紹：醫師＋神經科學 PhD＋應用倫理與科學政策碩士
00:05:37 2017 年親身經歷 AI 衝擊：AlphaFold 顛覆結構生物學
00:13:55 AI 紅利與斷崖：人類依賴 AI，直到某天 AI 不再需要你
00:17:45 醫師會不會被 AI 取代？
00:21:28 AI 困境：工會 vs. 資本、責任劃分、權力結構
00:33:43 AI 政策研究與資本、行政體系的角力
00:40:27 AI 產品引發的倫理挑戰
00:48:32 美國的 AI 去監管化（deregulation）
00:54:53 AI 語境下的永恆哲學問題
01:05:19 政策制定者與工程師如何有效合作
01:12:54 AI 讓你的大腦「偷懶」？創造力下降研究
01:30:18 全民基本收入回來了嗎？資本主義與優績主義的極限
01:39:00 需要等悲劇才能推動監管？《Don’t Look Up》
01:43:02 AI 政策研究資源推薦：Nita Farahany 的 Substack & AI Law and Policy
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