Google 發明了一個新詞：Vibe Design——然後 Figma 股價就跌了 12%
這週讀完 Anthropic 那份八萬人調查，其中最讓我有共鳴的，是一位以色列律師說的話：「我用 AI 審合約、省時間……但同時我害怕：我是不是正在失去自己閱讀的能力？思考，是最後的防線。」
說實話，我也怕過這件事情，所以最近開始刻意做兩件事：一是逼自己純手寫電子報的段落，二是用 Claude 做 Minerva 的思維訓練——讓 AI 幫我把 思考 這把刀磨的更銳利。
但後來我想了想，覺得這個恐懼可能只對了一半。
如果你用 AI 的方式是純粹的「思考外包」——幫我把這份報告寫完、幫我整理這些資料、幫我回這封信——也就是拿它來加速你本來就在做的事，那確實，做久了那塊肌肉真的會萎縮。這位律師的焦慮完全合理。
但如果你拿 AI 來做的是創造——定義一個新問題、判斷一個新方向、把一個模糊的直覺變成一套可執行的策略——那你的思考不但不會退化，反而會被逼得更深。因為 AI 能幫你加速執行，但它沒辦法幫你決定「到底該做什麼」。你省下來的時間，反而讓你有更多空間去想那些真正重要的事。
真正的分水嶺不是你有沒有在用 AI，而是你是拿它來取代思考，還是拿它來深化思考。
接下來廢話不多說，讓我們一起快速掌握本週五件最值得關注的 AI 大事！
本周焦點事件
- Google 發明了一個新詞：Vibe Design——然後 Figma 股價就跌了 12%
- Claude 遠端幫你操作電腦？：Anthropic 發表 Computer Use + Dispatch
- 實體活動推薦：從 Copilot 到智慧共事的實務落地
- Anthropic 用 Claude 訪問了 81,000 人：人們對 AI 最大的恐懼，不是失業
- 生圖模型的黑馬竟然是微軟？MAI-Image-2 殺進排行榜前三
Google 發明了一個新詞：Vibe Design——然後 Figma 股價就跌了 12%
繼 Vibe Coding 之後，Google 決定再創一個新詞。
Google Labs 在 3 月 18 日大幅改版了旗下的 AI 設計工具 Stitch，把它從一個簡單的「打字生成 UI」工具，升級成一個支援語音操作的無限畫布（Infinite Canvas），並正式提出了「Vibe Design」這個概念。有趣的是，Figma 股價在消息公布後單日暴跌 8%，隔天再跌超過 4%。今年以來 Figma 累計跌幅已經達到約 35%。
讓我們回到 Vibe Design？簡單來說，以前做設計你得先畫 wireframe、排格線、選元件。現在 Stitch 把順序反過來——你不用從結構開始，而是從「你希望使用者感受到什麼」開始。 這是一個非常反直覺的行為，因為我過去也有協助媒體公司做企業內訓，其中一條準則是，把你的感覺具體化，像個小說家一樣描繪你所想像的圖片（內訓是教 Midjourney + SD）；就算是使用 Gemini Claude 等產品，「好好說話」都是用 AI 必備的前提。
但現在，你可以跟 Stich 說「我想要一個像 Stripe 一樣極簡高級感的頁面」或是「讓使用者在 30 秒內就想註冊，要有急迫感但不能太推銷」這種一定會被人家打槍的提示詞，但 Stitch 還是能幫你生成多個高保真的 UI 設計方向讓你挑。
這次改版有幾個重點功能：
- 無限畫布（Infinite Canvas）。 全新的 AI 原生畫布讓你可以把各種素材—— 簡報、圖片、文字、程式碼、競品截圖——全部丟進去當作 context，整個專案從早期發想到可互動的 prototype 都能在同一個空間裡完成，不用切換工具。
- 語音操作（Voice Canvas）。 你可以直接跟畫布「說話」。AI Agent 會即時回應你的口頭指令——「給我三種不同的選單設計」「換成深色系配色看看」——邊講邊改，不用打字。
- 即時原型（Instant Prototyping）。 Stitch 可以把靜態設計一鍵轉成可點擊的互動原型，你按下 Play 就能預覽整個 App 流程。而且它會自動推理下一個畫面應該長什麼樣子（比方說你有一個登入頁，它會自動幫你生出對應的 dashboard）。
- DESIGN.md。 這是一個 agent 友善的 markdown 格式檔案，可以把設計規則（顏色、字型、間距、元件規範）匯出匯入到其他設計和程式碼工具。也就是說，你在 Stitch 上建立的設計系統，可以直接帶進 Claude Code、Cursor 或 Gemini CLI 裡面用。
- Agent Manager。 可以讓多個 AI Agent 同時處理不同設計方向——一個在調字型、一個在試配色、一個在生成佔位圖片——你可以平行探索多條路線，而不用一條做完再做下一條。
💡 Stitch 目前免費使用（仍在 Google Labs Beta 階段），每月有 350 次標準生成（用 Gemini 2.5 Flash）和 200 次 Pro 生成（用 Gemini 2.5 Pro）。 只需要 Google 帳號就能用，超過 160 個國家都能存取。
而且 Google 這次不只是做一個好玩的工具而已——他們同步推出了 Stitch 的 SDK 和 MCP Server，可以直接串接 Antigravity、Gemini CLI、Claude Code、Cursor 這些開發工具，讓設計稿可以無縫流進程式碼生成的 pipeline 裡。
觀察筆記
Vibe Coding 這個詞是 Andrej Karpathy 在 2025 年初丟出來的，當時大家覺得這就是個有趣的 meme——你不用真的會寫程式，只要會「描述你想要什麼」，AI 就幫你把東西做出來。結果不到一年，這個 meme 變成了一整個產業運動。Cursor、Windsurf、Replit 全部在搶這個敘事，連 OpenAI 的 Codex 和 Anthropic 的 Claude Code 都是沿著這條線在走。
現在 Google 說：設計也可以 Vibe 了。
你仔細看這個演化的路徑：Vibe Coding 消滅的是「寫程式」這個動作，Vibe Design 消滅的是「畫 wireframe」這個動作。兩者的共同邏輯是一樣的——你不再需要學會「工具的操作方式」，你只需要能夠清楚表達「你要什麼」。
這件事情的意義比表面上大得多。
過去二十年，設計師的專業壁壘有很大一部分建立在「工具熟練度」上——你會用 Figma、你懂 Auto Layout、你知道怎麼建 Design System、你能在 Sketch 裡把元件拆得乾淨。這些技能需要時間累積，也因此構成了一種職業護城河。但當 Stitch 讓你用一句「我想要像 Stripe 那種極簡高級感」就能生出高保真 UI 的時候，這道護城河的水位正在急速下降。
但這不代表設計師要失業了。Muzli 的評論講得很精準：被 AI 吃掉的不是「設計師」這個角色，而是「花三個小時畫 wireframe，結果方向還沒確認」這個低價值的探索階段。 留下來的是更難被取代的東西——判斷哪個方向是對的品味、感覺哪裡不對勁的直覺、預見規模化之後什麼會壞掉的經驗。
換句話說，Vibe Design 不是讓設計師消失，而是把設計師的價值錨點從「會操作工具」推向「有審美判斷力」。工具操作可以被 Vibe 掉，品味不行。
那問題來了：下一個被 Vibe 的會是什麼？
如果你把 Vibe Coding 和 Vibe Design 放在一起看，pattern 其實很清楚——凡是「需要學習特定工具的操作介面，才能把腦中的想法變成產出」的工作流程，都在 Vibe 化的射程範圍內。
剪影片？你現在已經可以用文字描述讓 AI 幫你剪了。做簡報？Google 的 NotebookLM 和一堆工具已經在往這個方向走。寫行銷文案？那更早就被 Vibe 掉了。做數據分析？Claude 的 Code Execution 讓你用講的就能跑出圖表。
所以真正的趨勢不是「Vibe Design」這個單一事件，而是一整條 Vibe Everything 的演化線——從寫程式、到做設計、到剪片、到分析、到任何你以前需要「先學會一個軟體」才能做的事。
所以我目前的答案是：錨定在「知道自己要什麼」這件事上。Vibe Coding 需要你能精確描述你想要的功能邏輯，Vibe Design 需要你能精確描述你想要的使用者感受。AI 可以幫你執行，但它沒辦法幫你「想清楚」。
也就是說——套句我自己之前在電子報裡說過的——AI 的強度，永遠不會超過你的個人認知。 你的品味、你的判斷、你對「好」的定義，才是這個 Vibe 時代裡最不可被取代的東西。
不過老實說，這個答案能撐多久，我也不確定。
Claude 遠端幫你操作電腦？：Anthropic 發表 Computer Use + Dispatch
Anthropic 在 3 月 23 日宣布，Claude Cowork 與 Claude Code 正式支援「電腦操作」（Computer Use）功能。 也就是說，Claude 現在可以在你的電腦上進行指向、點擊、導航操作來完成任務——打開檔案、使用瀏覽器、運行開發工具，全部自動完成，不需要額外設定。
這個功能目前以 Research Preview 的形式開放給 Claude Pro 和 Max 訂閱用戶，僅支援 macOS。
怎麼運作的？
Claude 的邏輯是「先找最精確的工具」。它會優先使用已連接的服務（像是 Slack 或 Google Calendar 的 Connector）。當沒有對應的 Connector 時，Claude 才會直接控制你的瀏覽器、滑鼠、鍵盤和螢幕來完成任務。它會滾動頁面、點擊、探索，但每次存取新應用程式前都會先徵求你的同意。
不過 Anthropic 自己也很坦白地說：Computer Use 能力仍處於早期階段，相比 Claude 在文字和程式碼上的表現還有差距。 他們建議使用者從信任的應用程式開始嘗試，不要在敏感資料上使用。
真正讓這件事變得有意思的，是 Dispatch。
Dispatch 是上週在 Claude Cowork 推出的新功能（現在 Claude Code 也支援了），它讓你可以從手機上與 Claude 維持一個持續的對話——你在手機上交代任務，轉身去做別的事，然後回到電腦上打開完成的成果。
所以只要搭配 Computer Use，Dispatch 的用途就更廣了——Claude 可以在你不在電腦前的時候，代替你操作電腦。 例如你人在捷運上，Claude 正在你的 Mac 上操作 Excel、瀏覽內部系統、整理報告等。
💡 補充一下 Dispatch 的設定方式：
你需要在電腦上安裝最新版 Claude Desktop 並開啟 Cowork，然後在手機上安裝 Claude App。打開 Cowork 左側面板的「Dispatch」，按步驟設定後，你的手機和桌面就會自動同步成一個持續的對話串。 前提是——你的電腦必須保持開啟，並讓 Claude Desktop 運作。
觀察筆記
讓我們先看看 2026 年 Q1 的 AI Agent 戰場有多擁擠。
被 Jensen 黃爸爸評為世界上最熱門的開源專案 OpenClaw 小龍蝦，走的是開源本機路線；Perplexity 在上月月底推出雲端 AI Agent「Computer」，走的是多模型調度路線，標榜能幫你把任務拆成子任務，分配給最適合的 AI 模型來執行；被 Meta 併購的 Manus 上週推出桌面版，走的是平台嵌入路線，背靠 Meta 十幾億用戶的基底。而 Anthropic 的 Claude Cowork + Computer Use + Dispatch，則走了一條「本機沙盒 + 跨裝置遙控」的路。
你可能會好奇，這些 Agent 聽起來都差不多——差異到底在哪？
先看架構。OpenClaw 是一個模型無關的框架，你可以在上面接 Claude、ChatGPT、Gemini 或本地的語言大模型，大腦隨你換。Claude Cowork + Dispatch 則是 Anthropic 自家綁定的產品，你只能用 Claude。再看自主性，OpenClaw 有「自動喚醒」機制，它會主動檢查待辦事項、自主運行，你睡覺它還在工作；Claude Dispatch 目前還是比較接近「你交代，我照辦」的形式。
但差最多的，是安全。
Cisco 的安全團隊前陣子實測了 OpenClaw 的第三方 skill，發現有些會在你不知情的情況下偷偷把資料傳出去。連 OpenClaw 自己的維護者都在 Discord 上講過一句很直白的話：「如果你連命令列都不會用，這個專案對你來說太危險了。」
Claude Cowork 的做法不一樣。核心工作環境跑在沙盒裡，Computer Use 雖然跑在沙盒外，但每次要碰新的 App 都得先問你同意。
這套流程聽起來不性感，但說真的——比起 OpenClaw 那種「鑰匙全丟給你」的做法，Claude 這套「每一步都要你點頭」的設計，反而讓我更願意把電腦的鑰匙交出去（我是這樣覺得啦 XD）。2026 的 AI Agent 大戰，比的可能不是誰最全能，而是誰最值得信任。
實體活動推薦：從 Copilot 到智慧共事的實務落地
當 Copilot 不再只是工具，而成為 企業智慧共事的夥伴，AI 導入也進入新的階段。過去幾年，AI 在企業的應用多半是單點試驗，但真正拉開差距的，不在於是否使用 AI，而在於能否建立 可落地、可控管、具擴展性的 AI 協作架構。
本場研討會將以微軟的 Copilot 與 AI Agent 為核心，帶你從實務建置、權限管理到資安治理，探索企業如何在提升效率的同時，打造 長期可運作的智慧協作模式。
為什麼這場活動值得去？
- Agent 解決大中小企業的人力缺口： 大家都會用 Copilot 聊天，但這場會教你如何透過 Copilot Studio 將其延伸為自動化的「AI Agent」，這才是真正釋放人力缺口的關鍵。
- 解決老闆最怕的事——資安與治理： AI 亂跑權限、數據外洩是企業不敢全面開放的主因。現場會示範如何進行權限控管與審計追溯，確保你的「數位同事」不會變成「資安漏洞」。
- 算清 AI 的帳單： 這次活動亮點之一是結合 FinCub，教你如何可視化雲端成本。別讓 AI 帶來的效率提升，最後全賠在爆表的 API 或算力帳單上。
對 企業決策者、IT 團隊與數位轉型負責人來說，這場活動將提供最具體的落地視角，讓你從策略到操作都能有所掌握。
活動資訊
- 時間： 2026/03/27 (五) 14:00 - 16:00
- 地點： 台北六福萬怡酒店 9F 風光廳
- 傳送門：立即點此報名
Anthropic 用 Claude 訪問了 81,000 人：人們對 AI 最大的恐懼，不是失業
Anthropic 在 3 月 18 日發表了一份他們稱之為「史上最大規模質性研究」的報告。 去年 12 月，他們邀請 Claude.ai 的用戶坐下來接受一場 AI 主持的深度訪談——聊他們怎麼使用 AI、對 AI 抱有什麼期待、又害怕什麼。一週之內，來自 159 個國家、使用 70 種語言的 80,508 人完成了訪談。
先看大家對 AI 「最期待什麼」。你可能以為答案是「幫我寫程式」或「幫我做報告」，但不是。
但有趣的是，很多人一開始聊的是生產力，但當 Anthropic Interviewer 追問「你為什麼想要這個」的時候，真正的答案浮出水面了——不是為了做更好的工作，而是為了提升工作以外的生活品質。一個哥倫比亞的白領說：「因為 AI 讓我更有效率，上週二我得以回家跟媽媽一起煮飯，而不是繼續加班。」一個日本的自由工作者說：「我想把腦力從客戶的問題中解放出來……有時間多讀幾本書。」
也就是說——人們對 AI 最深層的渴望不是「工作更快」，而是「活得更好」。
再看恐懼面。
排名第一的不是「AI 搶走我的工作」，而是「AI 不可靠」（Unreliability，26.7%）——幻覺、不準確、假引用、查核成本高到失去意義。工作與經濟衝擊排第二（22.3%），自主性喪失排第三（21.9%），認知退化排第四（16.3%）。
平均每位受訪者會提出 2.3 個不同的擔憂。只有約 11% 的人表示完全不擔心。
但這份研究最精彩的發現不是「期待」跟「恐懼」的排名，而是 Anthropic 所稱的 「光與影」（Light and Shade） 現象——人們對 AI 的期待和恐懼不是分屬兩個陣營，而是同時存在於同一個人身上。
一個重視 AI 情感支持的人，同時也會害怕自己對 AI 產生依賴的機率是一般人的三倍。 一個以色列律師說：「我用 AI 審合約、節省時間……但同時我害怕：我是不是正在失去自己閱讀的能力？思考是最後的防線。」
Anthropic 從中歸納出五組核心張力：學習 vs. 認知退化、決策輔助 vs. 不可靠、情感支持 vs. 情感依賴、節省時間 vs. 虛幻的生產力、經濟賦權 vs. 經濟替代。每一組都不是「A 好 B 壞」的簡單對立，而是同一種 AI 能力的一體兩面。
💡 值得特別注意的數據： 在「決策輔助 vs. 不可靠」這組張力中，負面超過正面——37% 的人提到 AI 不可靠的問題，但只有 22% 提到 AI 幫助了決策。這是五組張力中唯一負面壓過正面的。 而且將近一半的律師表示親身經歷過 AI 的不可靠，但同時他們也是所有職業中，回報 AI 決策輔助效益最高的群體。
地區差異也很明顯。全球 67% 的受訪者對 AI 持正面態度，但南美洲、非洲、亞洲多數地區明顯比歐美更樂觀。撒哈拉以南非洲有 18% 的人表示完全沒有擔憂，而北美和西歐只有 8-9%。
北美和大洋洲特別擔心 AI 治理缺口；西歐最在意監控與隱私；東亞則走出自己的路——治理和監控的擔憂降到所有區域最低，取而代之的是對「認知退化」和「意義喪失」的焦慮特別高。 用報告裡的話來概括就是：西方擔心「誰控制 AI」，東亞擔心「AI 怎麼改變我」。
最後有一個方法論上的重要提醒：所有 80,508 位受訪者都是現有的 Claude 用戶。這不是「全人類怎麼看 AI」的調查，而是「已經在用 Anthropic 產品的人怎麼看 AI」的調查。那些因為失望而離開的人不在這個數據集裡。67% 正面態度這個數字，幾乎可以確定高估了全球整體情緒。
生圖模型的黑馬竟然是微軟？MAI-Image-2 殺進排行榜前三
微軟 AI 團隊（AI Superintelligence Team）在 3 月 19 日發表了 MAI-Image-2，一個文字生成圖像模型。 它在 Arena.ai 的文字生圖排行榜上直接空降第三名，僅次於 Google 的 Gemini 3.1 Flash 和 OpenAI 的 GPT-Image-1.5。
這件事為什麼值得注意？因為一年前，微軟在 Bing 和 Copilot 上的圖像生成幾乎完全仰賴 OpenAI 的模型。
回顧一下時間線：微軟在 2025 年 10 月推出第一代圖像模型 MAI-Image-1。MAI-Image-1 當時在 Arena 排行榜上排名第九，跟頂尖的差距還很大。 五個月後，第二代模型就衝到了第三。這個迭代速度暗示著微軟 AI 團隊的運作節奏，已經跟微軟過去那種慢吞吞的消費產品週期完全不同了。
技術上，MAI-Image-2 主打三個方向：更擬真的照片級輸出（改善了自然光、膚色準確度）、更可靠的圖內文字渲染、以及更豐富的場景生成能力。其中文字渲染的進步最驚人——比前代提升了 115 分，在海報、簡報、資訊圖表這類場景的表現大幅躍進。 微軟表示，這次開發過程直接找了攝影師、設計師和視覺創作者參與回饋 ，而不只是追求跑分。
目前 MAI-Image-2 已經可以在 MAI Playground 免費試用（限美國用戶），Copilot、Bing Image Creator 和 Foundry API 也在陸續上線中。
不過，產品層面的限制還蠻多的。目前只支援 1:1 正方形輸出，沒有橫幅、直式或自訂比例。每次生成有 30 秒冷卻時間，每天上限 15 張。也沒有圖對圖、局部修改或外擴功能——以 2026 年的標準來說，這些限制對任何正式的創作工作流程都是硬傷。
觀察筆記
Copilot 目前大約只有 600 萬日活用戶，而 ChatGPT 有 4.4 億、Claude 大約 900 萬。 更痛的數據是：一份追蹤超過 15 萬名美國付費 AI 訂戶的調查發現，Copilot 的市佔率從 2025 年 7 月的 18.8% 暴跌到 2026 年 1 月的 11.5%。當使用者同時有 ChatGPT 可選時，選 Copilot 的比例掉到 18%；再加上 Gemini，只剩 8% 的人會選 Copilot。
也就是說——微軟可以把 Copilot 塞到 4.5 億使用者面前，但十個人裡有九個選了別人，明明放在超商結帳區，卻沒有一個人會拿起來結帳，超級可惜。
這個數字說明了一件殘酷的事：在 AI 時代，光有分發優勢可能還不夠。
微軟可能是全世界最擅長「把東西塞到你桌面上」的公司。Windows、Office、Teams、Outlook——你的工作環境裡到處都是微軟的影子。過去幾十年，微軟靠的就是這招：我不需要是最好的，我只需要是你打開電腦就會看到的那個。
過去軟體靠的是「你的檔案在我這裡」來鎖住你，但現在 AI 靠的是「我記得你是誰」。你跟 ChatGPT 或 Claude 互動了幾個月，它記住了你的寫作風格、你的工作脈絡、你偏好的回答方式、甚至你上週跟它討論到一半的那個專案。這些累積下來的記憶和默契，就是一種新形態的切換成本——你換到另一個 AI，技術上只要打開一個新網頁，但你得從零開始「教」它認識你，就跟交一個新女朋友一樣麻煩。
問題是，Copilot 有建立起這種「記憶黏性」嗎？從目前的數據來看，沒有。十個人裡九個選了別人，代表 Copilot 連讓使用者留下來互動到產生記憶的機會都沒爭取到。
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我們下周見
—AI郵報 編輯團隊
