然而，這種「神話破滅」未必是壞事。當我們擺脫對AI的盲目崇拜，反而能更理性地看待這項科技價值。畢竟，真正的突破可能在於如何將AI的效率優勢與人類創意直覺結合，創造既有科技又富人文氣息的作品。這需要創作者重新思考自己的定位，從單純的工具使用者轉變為AI與人類創意的協調者。
數位冷戰：全球AI意識的「三國志」
全球AI競賽較量只是表象，更深層的衝突正在價值觀和意識形態層面悄然展開。不同文明背景下發展的AI正在塑造截然不同的未來數位藍圖，這種差異可能分裂全球數位空間，造成AI不見得是輔助「教育」的好工具，反而可能有負面效果（Lim等，2023）。
首先是數據主權之爭。歐盟的GDPR強調個人數據權利，美國模式追求創新與效率的平衡，而中國則將數據視為國家戰略資源。這三種典型的數據治理模式，反映不同文明對個人權利、市場效率與國家利益的不同理解。例如，在面部識別科技的應用上，中國的AI傾向於優先考慮社會治理效率，歐洲更注重個人隱私保護，而美國則試圖在兩者之間尋找平衡點（Arner等，2022 ；Belli等，2024）。
其次是算法倫理的分歧。當AI系統需要在涉及道德判斷的場景做決策時，不同文化背景下訓練的模型往往會得出相反結論。這種差異在自動駕駛的「電車難題」中表現得尤為明顯：在面對不可避免的傷亡，到底是優先保護車內乘客，還是最小化整體傷亡（Luan等，2022）？因此，不同區域的AI可能會基於當地文化價值觀而做出不同選擇。
第三是治理模式的對立。西方國家普遍採用市場導向路徑，強調私部門的創新動力，政府主要扮演監管者角色。東方的中國的AI發展更依賴國家戰略規劃和政府引導。這種治理模式的差異直接影響AI研發方向和應用領域。
更值得關注的是教育領域的分歧。AI教育助手在不同地區展現出明顯的價值取向差異：有的強調批判性思維和個人創造力，有的更注重知識的系統性傳授和集體協作能力。這些差異可能導致下一代在認知方式和思維模式上的進一步分化。
就新聞媒體領域推薦系統的差異化而言。西方系統通常強調多元訊息與個人選擇，其他地區可能更重視社會穩定與主流價值（Zhang等，2024），這種差異正在加速形成全球不同地區用戶的訊息矛盾。
金融科技領域的分歧。不同地區的風險評估標準、信用評級與監管機制的顯著差異不僅影響金融服務體驗，更可能導致全球金融市場被分割。
醫療健康領域的AI診斷的文化差異。西方系統通常強調個人化醫療與患者自主權，東方系統可能更注重整體公共衛生和資源分配效率（Lin 與 Lai，2024），這種差異可能造成重大公共衛生事件的不同因應策略。
