台灣產業 AI 化大調查發布:超過半數企業已使用生成式 AI,且企業 AI 化指數差異逐步加大 ➤➤ 點我看摘要報告內容
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算力不是萬靈丹?判斷 AI 成敗的經濟學觀點
算力, 總體經濟, 觀點

算力不是萬靈丹?判斷 AI 成敗的經濟學觀點

然而,這些模型對資料的結構性與穩定性有高度要求,只要發生制度變化(如美國的對等關稅)、消費者行為劇變(如疫情期間)、或變數之間的關係改變,預測便可能大幅失準。而AI的大量普及應用,對於經濟、政治,甚至教育、文化層面都將產生大幅翻轉,即將形成經濟預測上的極大挑戰。

  • 溫怡玲
    溫怡玲
培養三個習慣,看清總體經濟的真實風險
總體經濟, 精選書單

培養三個習慣,看清總體經濟的真實風險

從2025年元月川普就任之後,全球總體經濟陷入變化無常、難以預測的「新常態」,市面上也快速出現許多所謂「經濟學家」。各種無稽的奇想和無從查證的揣測,取代了傳統的預測,在社群媒體與AI的推波助瀾之下,更是真假莫辨令人焦盧。我們能夠避開假警報嗎?或者說,應該要怎麼做,才能培養不被輕易煽動影響的能力?

  • AIF Editor
員工不願配合導入 AI?三步驟跨出成功第一步
人才培育, 策略觀點, 觀點

員工不願配合導入 AI?三步驟跨出成功第一步

因此,從制度設計開始,就必須注意要滿足三個關鍵需求:首先是延續與員工協作的思維,賦權員工,讓員工能夠積極參與塑造自己的新職能。其次,領導階層也必須重新安排流程、分配任務,為企業增加的價值。最後,將科技變革視為必須持續管理的動力,保持足夠的彈性與應變力。

  • 溫怡玲
    溫怡玲
AI 服務商來解題》讓經驗說話、讓決策可計算:優智能用最佳化解決製造業痛點
新創, 台灣AI生態系地圖, 產業案例, 觀點

AI 服務商來解題》讓經驗說話、讓決策可計算:優智能用最佳化解決製造業痛點

在製造業與半導體產業中,無論是電路設計、布料裁切、產品選型到機台參數調整,都潛藏著關鍵的「最佳化問題」,也就是如何在多重限制條件下,找出最適組合,以達成效能最大化與成本最小化。這些問題看似技術性的數學題,實則是現場工程師每天面對的實務挑戰。

  • 楊育青
你真的放心把你的錢乃至國家,交給 AI 管嗎?當 AI 接管交易,有哪些風險需要計算
ChatGPT, 精選書單

你真的放心把你的錢乃至國家,交給 AI 管嗎?當 AI 接管交易,有哪些風險需要計算

每隔一段時間,人類社會都會發明某種新玩具,然後宣稱它將徹底改變世界,帶來無限美好的未來。19 世紀的蒸汽機,20 世紀的核能,21 世紀的 AI。歷史告訴我們,這些技術的誕生往往並不會如發明者預期地帶來繁榮,反倒為我們挖好了一個更大的坑——這次,AI 會讓我們摔得更慘?

  • AIF Editor

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