愛達·勒芙蕾絲 (Ada Lovelace)
數學家與首位電腦程式設計師
愛達·勒芙蕾絲（1815–1852）是英國數學家與作家，因其對查爾斯·巴貝奇所提議的分析機所做的研究，被公認為史上第一位電腦程式設計師。她為分析機撰寫的註記中，包含了被視為史上第一個專為機器處理而設計的演算法。尤為關鍵的是，她的眼界遠超純粹的計算，她設想機器能依據規則操縱符號，並有潛力創作音樂或藝術——比現代 AI 的出現早了逾一世紀。
Ajeya Cotra
技術研究員・METR
Ajeya Cotra 目前在 METR 從事進階 AI 失控風險的威脅建模與風險評估工作。她此前主導 Open Philanthropy（現為 Coefficient Giving）的技術 AI 安全計畫，在該期間提出了具有廣泛影響力的「生物錨點」（Biological Anchors）框架，用於預測變革性 AI 可能出現的時程。她擁有加州大學柏克萊分校電機工程與計算機科學學士學位。
艾倫·圖靈 (Alan Turing)
數學家與電腦科學先驅
艾倫·圖靈（1912–1954）是英國數學家，其研究奠定了電腦科學與人工智能的理論基礎。他提出的「圖靈機」概念將計算本身形式化，而他 1950 年的論文《計算機器與智能》引介了著名的「圖靈測試」作為機器智能的判斷標準。第二次世界大戰期間，他領導破解 Enigma 密碼的團隊，協助提早結束戰爭。他提出的「機器能思考嗎？」這一問題，開啟了 AI 這個領域，並持續是人工心智辯論的核心。
懷海德 (Alfred North Whitehead)
數學家與過程哲學家
阿佛列·諾思·懷海德（1861–1947）是英國數學家與哲學家，與伯特蘭·羅素（Bertrand Russell）共同著有《數學原理》（Principia Mathematica），這是數學基礎領域最重要的著作之一。他後來發展出過程哲學，主張現實的本質並非靜態的物體，而是動態的「生成」歷程。他所批判的「錯置具體性的謬誤」——將抽象模型誤認為具體現實——為理解 AI 的局限性提供了一個深刻的思考框架。
Amanda Askell
哲學家暨 AI 對齊研究員
Amanda Askell 是 Anthropic 的哲學家與研究員，主導 Claude 的性格與價值觀塑造工作。她擁有紐約大學哲學博士學位，研究橫跨道德哲學與 AI 對齊——致力於打造有益、無害且誠實的 AI 系統。她在發展 Claude 的人格特質與倫理準則上居功厥偉，將嚴謹的哲學思維帶入塑造 AI 行為的實踐挑戰之中。
Andrej Karpathy
AI 研究者與教育者
Andrej Karpathy 是一位以電腦視覺與神經網路研究聞名的 AI 研究者與教育者。他曾是 OpenAI 研究團隊的創始成員，後來擔任 Tesla 的 AI 總監，主導 Autopilot 視覺團隊。現為獨立研究者，他的神經網路教學內容影響了無數進入 AI 領域的開發者。
吳恩達 (Andrew Ng)
AI 先驅與教育者
吳恩達是開創性的 AI 研究者與教育者，深刻塑造了現代機器學習的面貌。他共同創立了 Google Brain，曾擔任百度首席科學家，並共同創辦 Coursera，將 AI 教育帶給全球數百萬人。他在史丹佛大學的機器學習課程，成為歷史上最具影響力的大規模開放線上課程（MOOC）之一。透過 DeepLearning.AI，他持續推動 AI 教育的普及化。
Andy Clark
哲學家與認知科學家
Andy Clark 是薩塞克斯大學哲學家與認知科學家，以其在延伸心智、具身認知及預測處理方面的影響性研究著稱。他與 David Chalmers 共同提出的「延伸心智」論題，主張認知延伸至大腦之外，涵蓋工具與環境。他近期在預測處理方面的研究，將大腦詮釋為「預測機器」，提供了一個統一感知、行動與認知的理論，對理解生物與人工智能均具有深遠意涵。
Annaka Harris
作家暨意識研究者
Annaka Harris 是專注於意識本質研究的作家與編輯。她的著作 Conscious: A Brief Guide to the Fundamental Mystery of the Mind 對意識及其對理解心智——無論人類或人工——的意涵，提供了平易近人卻嚴謹的探索。她主張認真對待意識的「難題」，並探討我們對覺知的直覺如何在思考 AI 系統時誤導我們。
唐鳳 (Audrey Tang)
無任所大使・台灣
唐鳳是台灣的軟體工程師、公民黑客與政治人物，1981年生。八歲開始學習程式設計，十四歲離開正規教育自學，曾為 Perl 與 Haskell 程式語言做出重要貢獻，並共同開發了 EtherCalc 線上試算表。2014年太陽花運動後投身公共事務，成為台灣史上最年輕的政務委員及首任數位發展部部長，推動 vTaiwan 公民參與平台與「幽默對抗謠言」策略，在台灣防疫期間發揮關鍵作用。2023年獲選《TIME》百大 AI 影響力人物，現任台灣無任所大使，在全球推廣數位民主。
Barbara Liskov
電腦科學家與程式設計先驅
Barbara Liskov 是麻省理工學院的美國電腦科學家，在程式語言設計、軟體工程與分散式系統領域有奠基性貢獻。她提出了 Liskov 替換原則，這是物件導向程式設計的基石，主張子類型的物件應可替換其基礎類型的物件。她在 CLU 語言上的研究引入了資料抽象與迭代器的概念。她榮獲 2008 年圖靈獎。
Blaise Agüera y Arcas
Google 副總裁暨 Fellow
Blaise Agüera y Arcas 是 Google 副總裁兼 Fellow，帶領多個 AI 與機器智慧團隊。他早年在 Microsoft 創建了 Photosynth，並擔任傑出工程師。在 Google，他主導了裝置端機器學習、聯邦學習（保護隱私的分散式機器學習）以及大型語言模型等領域的工作。他以跨學科視野著稱，將 AI 與神經科學、藝術及社會系統相互連結。
Bret Victor
介面設計師暨運算願景家
Bret Victor 是介面設計師、電腦科學家暨電機工程師，以對人機互動未來的深具影響力演講聞名。2007 至 2011 年間任職 Apple 人機介面發明家，參與 iPad 與 Apple Watch 的初期設計。他創辦了非營利研究機構 Dynamicland，打造以實體物件而非螢幕為媒介的社群運算環境。他的作品不斷挑戰人類與電腦互動及軟體創作方式的根本假設。
Brian Cox
物理學家暨科學傳播者
Brian Cox 是英國物理學家、曼徹斯特大學粒子物理學教授，以及皇家學會公眾參與科學教授。他曾參與 CERN 大型強子對撞機的 ATLAS 實驗。他以 BBC 科學節目聞名，包括《Wonders of the Universe》、《The Planets》和《Universe》系列，以及長壽 BBC Radio 4 播客《The Infinite Monkey Cage》。在學術生涯之前，他曾是樂團 Dare 和 D:Ream 的鍵盤手。
卡爾·薩根 (Carl Sagan)
天文學家暨科學傳播者
卡爾·薩根（1934–1996）是天文學家、宇宙學家，也是史上最偉大的科學傳播者之一。他的電視系列《宇宙》與《魔鬼盤據的世界》等著作，激勵了數百萬人擁抱科學思維。儘管他活躍於現代 AI 興起之前，他對批判性思考、懷疑精神以及搜尋地外智慧（SETI）的重視，引發了關於智慧本質與人類宇宙定位的根本追問——這些問題與今日的 AI 辯論深刻共鳴。
Chris Lattner
Modular 共同創辦人暨執行長
Chris Lattner 是美國電腦科學家，也是 Modular 的共同創辦人兼執行長，目前正在開發高效能 AI 程式語言 Mojo。他是 LLVM 編譯器基礎架構、Clang 編譯器及 Swift 程式語言的原始創作者。他在 Apple 工作了十二年，帶領開發者工具團隊，此後歷任 Tesla、Google（共同創建 MLIR）及 SiFive 等公司要職。他在 LLVM 上的貢獻使他於 2012 年獲得 ACM 軟體系統獎。
克勞德·夏農 (Claude Shannon)
數學家與資訊理論之父
克勞德·夏農（1916–2001）是美國數學家與工程師，以其 1948 年的里程碑論文《通訊的數學理論》奠定了資訊理論的基礎。他的研究為數位計算與通訊提供了理論根基，並將「位元」定義為資訊的基本單位。夏農證明了資訊可以被量化、傳輸與處理——這些概念支撐著從網際網路到現代 AI 的一切。他在西洋棋程式與迷宮解題機器人方面的研究，也使他成為人工智能領域的先驅。
Dan Shipper
CEO 暨共同創辦人・Every
Dan Shipper 是媒體公司 Every 的 CEO 暨共同創辦人。Every 每日發行聚焦商業、AI 與個人成長的電子報，讀者近 75,000 名，涵蓋創辦人、營運者與投資人。他主筆「Chain of Thought」專欄，探索 AI 在工作與生活中的前沿應用。在創立 Every 之前，他共同創辦了 Firefly（於 2014 年被 Pega 收購），並曾擔任 First Round Capital 合夥人。
丹尼爾·丹尼特 (Daniel Dennett)
哲學家與認知科學家
丹尼爾·丹尼特（1942–2024）是最具影響力的心智哲學家與認知科學家之一。他在意識、自由意志與演化方面的研究，深刻塑造了我們對生物與人工心智的理解。他的意識「多重草稿」模型與「意向立場」概念，至今仍是 AI 系統能否真正擁有意識或僅是模擬理解這一辯論的核心。他強烈批判所謂的「笛卡兒劇場」，主張意識並非單一統一的體驗，而是眾多平行過程湧現的屬性。
丹尼爾·康納曼 (Daniel Kahneman)
心理學家與諾貝爾獎得主
丹尼爾·康納曼（1934–2024）是以色列裔美國心理學家暨諾貝爾獎得主，他在認知偏誤與決策制定方面的研究，從根本上改變了我們對人類理性的理解。他與阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）合作發展的展望理論，為他贏得了 2002 年諾貝爾經濟學獎。他的暢銷書《快思慢想》（Thinking, Fast and Slow）提出了「系統一」（快速、直覺）與「系統二」（緩慢、深思）的雙歷程思維框架。
Daniel Kokotajlo
AI Futures Project 執行主任
Daniel Kokotajlo 是 AI 安全研究員，也是位於柏克萊的非營利組織 AI Futures Project 的執行主任，該組織專門研究人工智慧的未來影響。他曾修讀哲學博士，並在加入 OpenAI 擔任治理研究員之前，先後任職於 AI Impacts 與長期風險研究中心（Center on Long-Term Risk）。2024 年，他以拒絕簽署保密協議為由從 OpenAI 離職，並因此放棄約 200 萬美元的股權，表示他對公司能否在 AGI 開發上負責任地行事已失去信心。
Daniel Kwan
電影製作人暨導演
Daniel Kwan 是美國電影製作人，與 Daniel Scheinert 共同組成「Daniels」創作二人組，聯合編導的《媽的多重宇宙》（Everything Everywhere All at Once，2022）橫掃奧斯卡七項大獎，包括最佳影片、最佳導演與最佳原創劇本。他已成為 AI 對創意產業衝擊議題的重要倡議聲音，積極呼籲集體行動，以塑造娛樂產業採用 AI 的方式與條件。
Dario Amodei
執行長暨共同創辦人・Anthropic
Dario Amodei 是 AI 安全公司 Anthropic 的執行長暨共同創辦人。在 2021 年創辦 Anthropic 之前，他曾擔任 OpenAI 研究副總裁，主導 GPT-2 與 GPT-3 的開發。他的研究重心在於打造安全、有益且可理解的 AI 系統，尤其著重於 Constitutional AI 與可解釋性研究。
David Chalmers
心智哲學家
David Chalmers 是澳洲哲學家與認知科學家，任職於紐約大學，以提出「意識的困難問題」聞名——即為何物理過程會產生主觀體驗。他 1996 年的著作 The Conscious Mind 主張意識無法以純粹物理的方式加以解釋，重新振興了關於心身問題的論辯。他提出了哲學殭屍思想實驗，並與 Andy Clark 共同發展了延伸心智理論。
David Deutsch
物理學家與量子計算先驅
David Deutsch 是英國籍以色列裔物理學家，任職於牛津大學，被廣泛認為是量子計算之父。他 1985 年描述通用量子圖靈機的論文，奠定了整個領域的理論基礎。他共同發展了 Deutsch-Jozsa 演算法，這是最早證明量子電腦能以指數級優勢超越傳統電腦的示範之一。在物理學之外，Deutsch 也是極具原創性的認識論者——他的著作The Fabric of Reality 與 The Beginning of Infinity 主張，好的解釋是一切進步的關鍵。
德米斯·哈薩比斯 (Demis Hassabis)
執行長・Google DeepMind
德米斯·哈薩比斯是 Google DeepMind 的執行長。他曾是年少成名的西洋棋神童與電玩遊戲設計師，於 2010 年創辦 DeepMind，使命是「解開智慧之謎」。在他的領導下，DeepMind 開發了 AlphaGo、AlphaFold 等突破性 AI 系統。他因 AlphaFold 對蛋白質結構預測的貢獻而榮獲 2024 年諾貝爾化學獎。
Don Norman
Director of The Design Lab, UC San Diego
Donald Arthur Norman is an American cognitive scientist, design theorist, and author who coined the term 'user experience' while at Apple in the early 1990s. He is best known for The Design of Everyday Things (1988), which introduced affordance-based thinking to design. He co-founded the Nielsen Norman Group with Jakob Nielsen and directs The Design Lab at UC San Diego. His work bridges cognitive science, human-computer interaction, and industrial design, shaping how an entire discipline thinks about usability.
Evan Thompson
心靈哲學家暨認知科學學者
Evan Thompson 是英屬哥倫比亞大學哲學教授暨傑出大學學者，加拿大皇家學會院士。他與 Francisco Varela 及 Eleanor Rosch 合著《具身心智》，奠定認知科學中「生成論」的基礎。後續著作《心智在生命中》、《醒、夢、存在》和《我為什麼不是佛教徒》，交織現象學、神經科學與亞洲哲學傳統，論證意識無法脫離活生生的經驗來理解。最新著作《盲點》（2024，與 Adam Frank、Marcelo Gleiser 合著）挑戰科學忽視自身經驗基礎的傾向。
李飛飛 (Fei-Fei Li)
AI 研究員與電腦視覺先驅
李飛飛是史丹佛大學電腦科學家，也是史丹佛以人為本人工智慧研究所（HAI）的共同主任。她創建了大規模視覺資料庫 ImageNet，並在 2012 年 ImageNet 挑戰賽中，AlexNet 的勝利展示了深度神經網路的強大威力，從而引爆了電腦視覺領域的深度學習革命。她的研究奠定了現代 AI 的基礎，她也成為以人為本的 AI 發展最重要的倡導者之一。
Gary Marcus
認知科學家、AI 批評者與作家
Gary Marcus 是科學家、暢銷書作家，也是紐約大學心理學與神經科學榮譽教授。他是當前深度學習方法最具代表性的批評者，主張大型語言模型缺乏真正的理解能力，並認為要實現 AGI，必須採用結合神經網路與符號推理的混合架構。他創辦了 Robust.AI 與 Geometric Intelligence（後被 Uber 收購），並著有《Rebooting AI》與《Kluge》。
傑佛瑞·辛頓 (Geoffrey Hinton)
AI 先驅與研究者
傑佛瑞·辛頓常被稱為「AI 教父」，是一位開創性的電腦科學家，他在神經網路與深度學習領域的研究奠定了現代 AI 的基礎。他因對深度學習的貢獻而與他人共同獲得 2018 年圖靈獎。2023 年，他離開 Google，以便能自由地談論 AI 風險，成為 AI 安全討論中的重要聲音。
葛麗絲·霍普 (Grace Hopper)
電腦科學家與美國海軍少將
葛麗絲·霍普（1906–1992）是美國電腦科學家暨美國海軍少將，是電腦程式設計領域的拓荒先驅。她發明了第一個編譯器，將書面語言翻譯成電腦程式碼，並在 COBOL 的開發上扮演了關鍵角色——COBOL 是最早為商業用途設計的高階程式語言之一。她讓「除錯（debugging）」一詞廣為流傳，起因正是在哈佛 Mark II 電腦中發現了一隻真實的飛蛾造成故障。
Grant Sanderson
數學家與教育者（3Blue1Brown）
Grant Sanderson 是一位數學家，也是 YouTube 頻道 3Blue1Brown 的創作者，該頻道以視覺化呈現數學概念的精彩方式享譽全球。他製作的神經網路與 Transformer 系列影片，已成為任何希望理解 AI 與大型語言模型運作方式的人必看的內容。他運用自行開發的動畫引擎 Manim，將注意力機制和 GPT 架構等複雜主題以淺顯易懂的方式呈現給數百萬觀眾。
Hannah Fry
數學家與科學傳播者
Hannah Fry 是劍橋大學數學公眾理解教授，也是頂尖的科學傳播者。她專精於將數學模型應用於人類行為，並成為探討演算法與 AI 對社會影響的重要聲音。她主持 Google DeepMind Podcast，並著有《打開演算法黑箱》(Hello World: How to be Human in the Age of the Machine)，主張建立人類判斷與演算法決策互補的混合系統。
Hubert Dreyfus
哲學家與 AI 批評者
Hubert Dreyfus（1929–2017）是加州大學柏克萊分校的美國哲學家，他對人工智慧的批判深刻影響了這個領域的發展。他援引海德格與梅洛-龐蒂等現象學家的思想，在What Computers Can't Do（1972）與 What Computers Still Can't Do（1992）中主張，人類智慧依賴於具身的、處境性的專業知識，而這種知識無法被基於規則的符號式 AI 所捕捉。他對「古典 AI」（GOFAI）的批判後來被證明極具先見之明，他對具身性、直覺以及身體在認知中所扮演角色的強調，至今仍持續挑戰人們對 AI 所能達成之目標的假設。
李宏毅 (Hung-yi Lee)
教授，國立臺灣大學
李宏毅是國立臺灣大學電機工程學系教授，並兼任資訊工程學系。他於 2012 年取得臺大博士學位，隨後在中央研究院從事博士後研究，並赴麻省理工學院 CSAIL 擔任訪問科學家。研究領域涵蓋機器學習、語音處理與人機互動。他以免費的 YouTube 機器學習與生成式 AI 課程聞名華語世界，影片累計觀看數達數百萬次，因善用動漫範例講解複雜概念而被稱為「ML 寶可夢大師」。
Iain McGilchrist
精神科醫師、神經科學家與作家
Iain McGilchrist 是精神科醫師、神經科學研究者與文學學者，以其探討大腦半球側化的重要著作《主人與使者》聞名於世。他的研究主張，左右腦半球提供了兩種根本不同的世界觀照方式——左腦專注於操控與掌控，右腦則著重於理解脈絡與相互關聯。他的理論框架對理解 AI 具有深刻啟示，他認為 AI 體現了一種危險的單面向、左腦式的認知模式。
Ilya Sutskever
共同創辦人・Safe Superintelligence Inc.
Ilya Sutskever 是 Safe Superintelligence Inc.（SSI）的共同創辦人，致力於打造安全的超級智慧 AI。此前，他曾是 OpenAI 的共同創辦人暨首席科學家，主導了 GPT 系列的研究工作。身為傑佛瑞·辛頓的學生，他共同開發了 AlexNet，革新了電腦視覺領域。他於 2024 年離開 OpenAI，專注於 AI 安全。
Jack Clark
共同創辦人暨政策主管・Anthropic
Jack Clark 是 Anthropic 的共同創辦人暨政策主管。在 2021 年共同創辦 Anthropic 之前，他曾擔任 OpenAI 的政策總監。Clark 曾是 Bloomberg News 與 The Register 的科技記者，擅長橋接 AI 的技術與政策領域。他出版的週報《Import AI》擁有超過七萬名訂閱者，並曾擔任史丹佛 AI Index 的創始成員，以及美國國家人工智慧諮詢委員會（NAIAC）的首屆成員。2023 年，他在聯合國安理會首次針對 AI 威脅全球和平的會議上進行簡報。
James J. Gibson
Psychologist & Founder of Ecological Psychology
James Jerome Gibson (1904–1979) was an American psychologist who fundamentally challenged how we understand perception. After earning his Ph.D. at Princeton and working with the U.S. Air Force during WWII studying pilot perception, he spent three decades at Cornell developing his ecological approach — arguing that organisms perceive the world directly through structured information in the environment, not through internal mental reconstruction. His final work, The Ecological Approach to Visual Perception (1979), introduced the concept of affordances and became one of the most influential texts in cognitive science, reshaping fields from robotics to UX design.
Jaron Lanier
電腦科學家、VR 先驅與科技哲學家
Jaron Lanier 是一位電腦科學家、作家與先驅，在 1980 年代創造了「虛擬實境」一詞，並創辦了第一家 VR 公司。他目前任職於 Microsoft Research，以對 AI 與社群媒體的哲學批判著稱。他主張 AI 應被重新定義為「人類集體協作」，而非自主智慧，並倡導「資料尊嚴」——個人應掌控自身對 AI 系統的貢獻並獲得相應報酬。
Jeff Dean
Google DeepMind 首席科學家
Jeff Dean 是 Google DeepMind 首席科學家，也是 Google 資深研究員。他主導或共同主導了 Google 許多最重要的技術專案，包括 MapReduce、BigTable、TensorFlow 及張量處理器（TPU）。他在大規模分散式系統與機器學習上的工作，為現代 AI 基礎架構奠定了重要基礎。他共同撰寫了神經網路擴展的影響力論文，並在 Google 的 AI 領導力上居關鍵地位。
黃仁勳 (Jensen Huang)
創辦人暨執行長・NVIDIA
黃仁勳是 NVIDIA 的創辦人、總裁暨執行長。1963年生於台灣，幼年移居美國，取得奧勒岡州立大學電機學士與史丹佛大學電機碩士學位。1993年，他在一間 Denny's 餐廳創立 NVIDIA，1999年發明了 GPU——這項突破改變了遊戲、科學運算，並最終推動了深度學習革命。在他的領導下，NVIDIA 成為全球市值最高的公司，為現代 AI 基礎設施提供核心運算力。他被廣泛視為 GPU 運算時代的締造者。
約翰·麥卡錫 (John McCarthy)
電腦科學家與 AI 之父
約翰·麥卡錫（1927–2011）是美國電腦科學家，他在 1955 年創造了「人工智慧」一詞，並組織了 1956 年具里程碑意義的達特茅斯會議，正式奠定 AI 作為一門學科的基礎。他發明了 LISP——現今仍在使用的第二古老高階程式語言，並成為 AI 研究的主流語言。他在史丹佛大學執教數十年，對分時系統、形式驗證以及 AI 常識推理皆有奠基性貢獻。
John Vervaeke
認知科學家與哲學家
John Vervaeke 是多倫多大學認知科學教授，以其在「相關性實現」(relevance realization)、智慧與意義危機方面的研究著稱。他的系列講座《從意義危機中覺醒》(Awakening from the Meaning Crisis) 在全球累積了大批追隨者。他的相關性實現框架——探討心智如何判斷什麼重要——為理解人類認知，以及建構能真正理解脈絡與意義的 AI 系統所面臨的挑戰，提供了深刻洞見。
約翰·馮紐曼 (John von Neumann)
數學家暨電腦架構先驅
約翰·馮紐曼（1903–1957）是匈牙利裔美國數學家，貢獻橫跨數學、物理、經濟學與電腦科學。他設計了馮紐曼架構——儲存程式的概念，至今仍是幾乎所有現代電腦的基礎。他與人共同創立博弈論、對量子力學有所貢獻，並參與曼哈頓計畫。晚年研究自我複製自動機與大腦作為計算機器，預見了 AI 與人工生命的核心概念。
Joscha Bach
AI 研究員與認知科學家
Joscha Bach 是一位 AI 研究員與認知科學家，以其在認知架構及心智本質方面的研究著稱。他的 MicroPsi 計畫在人工智能體中建模動機、情感與認知。Bach 對意識與智能提出獨特觀點，主張心智是資訊處理系統中自我組織的模式。他的演講融合電腦科學、哲學與心理學，探討人工或生物心智究竟如何運作。
Judea Pearl
UCLA 電腦科學系榮譽教授
Judea Pearl 是以色列裔美國電腦科學家與哲學家，現任 UCLA 電腦科學與統計學系榮譽教授，並主持認知系統實驗室。他因在概率與因果推理演算方面對人工智能的根本性貢獻，榮獲 2011 年 ACM 圖靈獎。他在貝葉斯網路方面的研究革新了機器處理不確定性的方式，而其因果推論理論已改變了從流行病學到社會科學等眾多領域。他是《因果革命：人工智慧的大未來》(The Book of Why，2018) 的作者。
Karl Friston
神經科學家與理論生物學家
Karl Friston 是倫敦大學學院的神經科學家，也是「自由能原理」(Free Energy Principle) 的創立者。這是一套統一的大腦功能理論，已成為理解生物智慧與人工智慧的基礎框架。他在主動推斷 (active inference) 方面的研究，提供了一套數學框架，描述智慧系統——無論是生物或人工——如何建構環境模型並與之互動。自由能原理對 AI 具有深遠意涵，暗示智慧源自系統最小化預測誤差的過程。
簡立峰 (Lee-Feng Chien)
前 Google 台灣董事總經理
簡立峰自 2006 年起擔任 Google 台灣首任董事總經理至 2020 年，將辦公室從一人擴展至超過 3,000 人，建立為 Google 全球最大的研發中心之一。他於 1991 年取得臺灣大學資訊工程博士學位，曾任中央研究院資訊科學研究所研究員兼副所長，並於臺大兼任教授。他是中文資訊檢索與自然語言處理的先驅，在頂級學術會議發表超過 100 篇論文。自 Google 退休後，他成為台灣 AI 策略的重要意見領袖，擔任 AI 公司 Appier 及 iKala 董事，並積極輔導新創生態系。
Leopold Aschenbrenner
Situational Awareness LP 創辦人兼投資長
Leopold Aschenbrenner 是德裔 AI 研究者與投資人，19 歲以致詞代表身分從哥倫比亞大學畢業。他於 2023 年加入 OpenAI 的超級對齊團隊，共同撰寫了《Weak to Strong Generalization》論文，後於 2024 年 4 月遭解僱。此後他發表了長達 165 頁的論文《Situational Awareness: The Decade Ahead》，預測 AGI 將於 2027 年實現，成為當年討論度最高的 AI 政策文件之一。他創辦了 AI 專注型對沖基金 Situational Awareness LP，管理資產逾 15 億美元。
Lisa Feldman Barrett
傑出心理學教授・東北大學
Lisa Feldman Barrett 是美國東北大學傑出心理學教授，同時在哈佛醫學院與麻薩諸塞州總醫院擔任職務。她是全球被引用次數前 0.1% 的頂尖科學家之一，以提出「建構情緒理論」聞名——該理論認為情緒並非天生硬連線，而是大腦根據過往經驗與當下情境主動建構的結果。
Margaret Hamilton
電腦科學家與軟體工程先驅
Margaret Hamilton 是美國電腦科學家，她領導團隊開發了 NASA 阿波羅計畫的機載飛行軟體。她創造了「軟體工程」一詞，賦予這個學科與其他工程領域同等的專業地位。她對軟體設計嚴謹的要求，包括錯誤偵測與復原機制，在阿波羅 11 號登月前數分鐘電腦發生過載時，拯救了整個任務。
Mark Chen
Chief Research Officer, OpenAI
Mark Chen is the Chief Research Officer at OpenAI, where he oversees the company's research priorities and direction toward artificial general intelligence. Before joining OpenAI in 2018, he worked as a quantitative trader at Jane Street Capital and Integral Technology. A graduate of MIT with a degree in Mathematics with Computer Science, Chen has been instrumental in developing landmark AI systems including DALL-E, Codex, and GPT-4, and played a key role in building OpenAI's o1 and o3 reasoning models.
馬丁·海德格 (Martin Heidegger)
哲學家
馬丁·海德格（1889–1976）是德國哲學家，20 世紀最具影響力的思想家之一。他的鉅著《存有與時間》探討存在的根本問題，主張人類的理解始終是「在世界之中」的處境性理解，而非超然的理論性旁觀。他對「上手狀態」（熟練、沉浸式的應對）與「現成在手狀態」（超然的理論分析）的區分，成為 Hubert Dreyfus 批判符號式 AI 的核心概念。
Matthew D. Segall
副教授・CIIS
Matthew D. Segall 是加州整合研究學院（CIIS）哲學、宇宙學與意識學系的副教授。他的研究工作橋接了過程關係形上學與當代科學，汲取懷海德（Whitehead）、謝林（Schelling）與歌德（Goethe）的思想資源。他的研究探索心靈哲學、自然哲學與宇宙學的交匯地帶。
莫里斯·梅洛-龐蒂 (Maurice Merleau-Ponty)
現象學家與哲學家
莫里斯·梅洛-龐蒂（1908–1961）是法國現象學哲學家，他關於知覺與具身性的研究，已成為批判去身體化 AI 的重要基礎。他的主要著作《知覺現象學》主張，身體並非單純的物理對象，而是知覺的首要主體——我們透過身體與世界的互動來理解世界，而非透過抽象的表徵。他提出的「運動意向性」概念與生活身體理論，深刻影響了 Hubert Dreyfus 對符號式 AI 的批判。
Max Tegmark
物理學家與 AI 安全研究者
Max Tegmark 是 MIT 物理學教授，也是頂尖 AI 安全組織「生命未來研究所」(Future of Life Institute, FLI) 的共同創辦人。他著有《Life 3.0：人工智慧時代，人類的蛻變與重生》，長期是負責任 AI 發展的重要倡議聲音。2023 年，他主導發起公開信，呼籲暫停訓練規模超過 GPT-4 的 AI 模型，獲逾五萬人聯署，包括多位頂尖 AI 研究者。
Michael Levin
生物學家與形態發生學研究者
Michael Levin 是塔夫茨大學生物學教授，也是 Allen 探索中心主任。他在生物電與形態發生學方面的突破性研究，揭示了細胞如何溝通與協作，以建構複雜的生命結構。他關於「xenobots」——由青蛙細胞製成的活體機器人——以及渦蟲再生的研究，為智能的本質提供了深刻洞見，表明認知存在於從細胞到生物體的多個尺度，對 AI 與合成生物學具有重要意涵。
Michael Pollan
作家與科學記者・哈佛大學
Michael Pollan 是美國作家、記者，現任哈佛大學與加州大學柏克萊分校教授。他以《雜食者的兩難》與《慾望植物園》等飲食系統暢銷書著稱，後轉向意識研究，以《改變你的心智》（2018）探索迷幻藥及其治療潛力。他的最新著作《A World Appears》（2026）探討植物、動物、AI 與迷幻體驗中的意識本質，主張真正的思考需要具身性與感受力，而他認為 AI 從根本上欠缺這些特質。
理查·道金斯 (Richard Dawkins)
演化生物學家暨作家
理查·道金斯（Richard Dawkins）是英國演化生物學家，1941 年生於肯亞奈洛比。他以《自私的基因》（The Selfish Gene，1976）一書聲名大噪，該書普及了以基因為中心的演化觀，並首創「迷因」（meme）一詞。1995 年至 2008 年間，他出任牛津大學首屆西蒙尼科學普及教授。2006 年出版的《上帝的迷思》（The God Delusion）成為新無神論運動的催化之作。
Richard Feynman
理論物理學家暨諾貝爾獎得主
Richard Feynman（1918–1988）是美國理論物理學家，以量子電動力學研究聞名，並因此與他人共同獲得 1965 年諾貝爾物理學獎。他發展了量子力學的路徑積分表述、用以視覺化粒子交互作用的費曼圖，並對量子計算理論做出基礎性貢獻。他傑出的教學與溝通天賦使他成為二十世紀最受愛戴的科學家之一，著有《別鬧了，費曼先生！》與廣受推崇的加州理工學院講義。
Rumman Chowdhury
執行長暨共同創辦人・Humane Intelligence
Rumman Chowdhury 是 Humane Intelligence 的執行長暨共同創辦人，該非營利組織致力於推動社群驅動的 AI 稽核與評估。她曾擔任 Twitter 工程總監暨 META 團隊負責人，領導機器學習倫理與演算法問責工作，以及 Accenture 負責任 AI 常務董事。她擁有加州大學聖地牙哥分校政治學博士學位，現任美國人工智慧科學特使及哈佛大學 Berkman Klein 中心負責任 AI 研究員。曾獲選 TIME 百大 AI 影響力人物及 BBC 百大女性，首創「道德外包」一詞，描述社會傾向將科技造成的傷害歸咎於技術而非其創造者。
謝賽寧（谢赛宁） (Saining Xie)
共同創辦人暨首席科學官・AMI Labs
謝賽寧（Saining Xie）是 AMI Labs 的共同創辦人暨首席科學官，與 Yann LeCun 聯手創辦這家致力於建構超越大型語言模型之世界模型的公司，目前亦擔任紐約大學 Courant 數學科學研究所助理教授（休假中）。他取得加州大學聖地牙哥分校博士學位，並曾在 Facebook AI Research（FAIR）擔任四年研究科學家，隨後加入 Google DeepMind 的生成式 AI 團隊。研究重心涵蓋可擴展視覺表徵學習、生成式模型與多模態理解。2026 年 3 月，AMI Labs 完成 10.3 億美元種子輪融資，讓他站上下一世代 AI 發展的最前線。
Sam Altman
執行長・OpenAI
Sam Altman 是 OpenAI 的執行長，OpenAI 是 ChatGPT 與 GPT-4 的開發公司。此前，他曾擔任全球最成功的新創加速器之一 Y Combinator 的總裁。在他的領導下，OpenAI 已成為全球最具影響力的 AI 公司之一，引領大型語言模型的發展，並將其推向大眾。
謝舒凱 (Shu-Kai Hsieh)
教授・臺灣大學語言學研究所
謝舒凱為臺灣大學語言學研究所教授，並合聘於腦與心智科學研究所，現任文學院副院長。德國杜賓根大學計算語言學博士，主持語言處理與人文計算實驗室（LOPE Lab），研究領域涵蓋計算語言學、詞彙語意學及中文語言資源建構。近年研究聚焦於大型語言模型與語言理論的交匯，提出「語言壓縮」概念探討 LLM 所導致的語言不平等現象。他同時擔任國際語言學奧林匹克競賽臺灣隊領隊教練。
Simon Johnson
創業學教授・MIT 史隆管理學院
Simon Johnson 是 MIT 史隆管理學院的 Ronald A. Kurtz 創業學教授，主持全球經濟與管理組並共同主持「塑造工作的未來」計畫。2007 至 2008 年間擔任國際貨幣基金組織首席經濟學家。2024 年與 Daron Acemoglu 及 James A. Robinson 共同獲頒諾貝爾經濟學獎，表彰他們對制度如何形成及影響繁榮的研究。合著《Power and Progress》，論證科技進步並非自動廣泛造福社會。
Stephen Fry
演員、作家暨科技評論人
Stephen Fry 是英國演員、作家、喜劇演員，同時也是一位科技愛好者，以其對 AI 社會影響的精闢評論而廣為人知。他自稱是科技迷，已成為探討科技、創意與人文交匯的重要聲音。他在 AI 主題演講中，既探討其變革潛力，也剖析其存在性風險，並從歷史、哲學視角出發，結合他本人聲音遭 AI 複製的親身經歷，娓娓道來。
Stephen Wolfram
物理學家、數學家暨 Wolfram Research 執行長
Stephen Wolfram 是物理學家、數學家，也是 Mathematica、Wolfram|Alpha 與 Wolfram Language 的創造者。他的著作《一種新科學》(A New Kind of Science) 提出簡單的計算規則能夠產生複雜現象的主張。他是探討 LLM 運作原理的重要聲音，發表了大量深入分析 ChatGPT 內部機制的文章，並探索計算本身是否構成智慧與現實的基礎。
史蒂芬·平克 (Steven Pinker)
認知心理學家與語言學家
史蒂芬·平克是哈佛大學認知心理學家與語言學家，以語言習得、認知科學以及暴力與進步歷史方面的研究著稱。他的著作《語言本能》與《心智探奇》讓數百萬讀者得以接觸認知科學。他在語言與思維方面的研究，為理解人類認知如何運作提供了基礎性洞見——這些知識對於探究 AI 系統在缺乏具身經驗的情況下處理語言時可能欠缺什麼，至關重要。
Stuart Russell
加州大學柏克萊分校電腦科學教授
Stuart Russell 是加州大學柏克萊分校電腦科學教授，也是《人工智慧：現代方法》的共同作者——這是全球使用最廣泛的 AI 教科書。他的研究涵蓋機器學習、概率推理與 AI 安全。他已成為倡議先進 AI 存在性風險的重要聲音，主張我們需要從根本上重新思考 AI 系統的建構方式，以確保其保持有益且處於人類掌控之下。
葉素玲 (Su-Ling Yeh)
理學院院長・終身特聘教授・國立臺灣大學
葉素玲是國立臺灣大學心理學系終身特聘教授，現任理學院院長，同時擔任人工智慧與機器人研究中心副主任。她於 1994 年取得美國加州大學柏克萊分校心理學博士學位，主持 EPA（知覺與注意力探索者）實驗室，研究意識、注意力、跨感官整合及 AI 的認知意涵。她的研究橋接認知神經科學與新興技術，探索人類在人工智慧時代的獨特性。
Terence Tao
Professor of Mathematics, UCLA
Terence Tao is a mathematician at UCLA widely regarded as one of the greatest living mathematicians. Born in Adelaide, Australia, he was a child prodigy who earned his PhD from Princeton at age 21 and became UCLA's youngest-ever full professor at 24. He received the Fields Medal in 2006, the MacArthur Fellowship, the Breakthrough Prize in Mathematics, and the Royal Medal for his contributions spanning harmonic analysis, partial differential equations, combinatorics, and additive number theory. He has authored over 300 research papers and actively explores the role of AI in mathematics, including formal proof verification with tools like Lean.
娥蘇拉．勒瑰恩 (Ursula K. Le Guin)
科幻小說作家與思想先驅
娥蘇拉．勒瑰恩（1929–2018）是美國作家，其科幻與奇幻小說深入探索社會、科技以及何謂「人」等主題。她的作品包括《黑暗的左手》與《一無所有》，藉由推測性的世界設定審視性別、政治與意識等議題。她的「漢尼殊宇宙」中創造了「ansible」——一種跨越空間的即時通訊裝置——這一概念如今廣泛出現於 AI 協調的相關討論中。
華特·班雅明 (Walter Benjamin)
哲學家暨文化批評家
華特·班雅明（1892–1940）是德國哲學家與文化批評家，其論文〈機械複製時代的藝術作品〉（1935）預示了當代關於 AI 生成內容與真實性的辯論。他主張機械複製使藝術喪失了「靈光」——其在時間與空間中獨一無二的存在感。在 AI 能夠生成文字、圖像與音樂的時代，班雅明關於真實性、作者身份與創作本質的追問再度變得迫切而切題。
楊立昆 (Yann LeCun)
首席 AI 科學家・Meta
楊立昆是 Meta 的首席 AI 科學家，同時也是紐約大學教授。他是深度學習的先驅之一，尤其以卷積神經網路（CNN）的研究聞名，該技術徹底革新了電腦視覺領域。他與傑佛瑞·辛頓、約書亞·班吉歐 (Yoshua Bengio) 共同獲得 2018 年圖靈獎，以表彰他們在深度學習領域的貢獻。
許煜 (Yuk Hui)
哲學教授・鹿特丹伊拉斯謨大學
許煜是哲學家，現任鹿特丹伊拉斯謨大學哲學教授，擔任人類處境講座教授並主持伊拉斯謨哲學與技術研究所。他在香港大學修讀計算機工程，後於倫敦大學金匠學院在 Bernard Stiegler 指導下完成博士學位。他提出了「宇宙技術」（cosmotechnics）概念——認為技術並非普世性的，而是由不同文化的宇宙觀與道德秩序所形塑——以及「技術多樣性」（technodiversity）作為對抗西方技術現代性同質化趨勢的替代方案。主要著作包括《中國的技術問題》（2016）、《遞歸與偶然》（2019）、《機器與主權》（2024）及《康德機器》（2026）。
陳縕儂 (Yun-Nung Vivian Chen)
教授，國立臺灣大學
陳縕儂是國立臺灣大學資訊工程學系教授，也是 MiuLab 的創辦人。她於 2015 年取得卡內基美隆大學語言技術研究所博士學位，曾於微軟研究院擔任博士後研究員，隨後加入臺大。研究領域涵蓋口語理解、對話系統、自然語言處理與多模態 AI。其實驗室開發了 Taiwan-LLM，一個針對繁體中文微調的大型語言模型。曾獲李國鼎青年研究獎、吳大猷先生紀念獎，以及台灣傑出女科學家獎。
哈拉瑞 (Yuval Noah Harari)
歷史學家與公共知識分子
尤瓦爾·諾亞·哈拉瑞是歷史學家，著有暢銷書《人類大歷史》《人類大命運》與《連結》(Nexus)。他是耶路撒冷希伯來大學教授，已成為全球最具影響力的 AI 如何重塑人類社會的論述者之一。他視 AI 為「異質智慧」，以與人類截然不同的方式處理資訊，並警告 AI 有能力「入侵人類文明的作業系統」。
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