知勢 - 提供AI新知與觀點的媒體

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
2024 台灣 AI 新創地圖發布！點我看地圖名單

AI 代理人時代來臨重塑企業管理與經濟體系

AI Agent, 創新, 觀點

AI 代理人時代來臨重塑企業管理與經濟體系

然而，AI Agent 的出現不只是改變企業管理模式，更可能催生一個全新的經濟體系：AI Agent Economics (AI 代理人經濟)。在未來的數位世界中，AI Agent 不只是工具，而可能成為一種「經濟主體」。

OpenClaw 掀熱潮，要如何避免成為企業資安破口？

趨勢, 人工智慧, AI Agent

OpenClaw 掀熱潮，要如何避免成為企業資安破口？

「你能做的事情，它都能做，」游文賢說，但它更強大的地方在於，具備全天候編寫程式的能力，且 24 小時不間斷運作。一旦接收到惡意指令要刪除你的郵件或竊取資料，其執行速度之快，人類管理員根本攔不住。

2026AI 影響力峰會落幕打造協作、信賴、韌性且高效的 AI 平台成全球共識

趨勢, 主權AI, 可信任AI

2026AI 影響力峰會落幕打造協作、信賴、韌性且高效的 AI 平台成全球共識

2026「India AI Impact Summit」上月甫於新德里Bharat Mandapam落幕，本次峰會重要的成果之一，是全球 92 個國家與國際組織共同通過《新德里 AI 影響力宣言》（New Delhi Declaration on AI Impact），圍繞七大支柱，以打造協作、信賴、韌性且高效的 AI平台，這也反映了全球在利用 AI 推動經濟增長與社會福祉方面達成了廣泛共識。

典範移轉下的高教重塑：從工具依賴走向 Agentic AI 教學生態系

策略觀點, AI Agent, 觀點

典範移轉下的高教重塑：從工具依賴走向 Agentic AI 教學生態系

2026年，科技發展跨越了一個決定性的分水嶺。隨著Anthropic Code、Antigravity、Codex、Cowork 與 Frontier 等具備高度自主規劃與執行能力的 AI 產品相繼問世，我們正式從「生成式 AI (Generative AI)」跨入了「智能體工作流 (Agentic Flow)」的新紀元。這不僅僅是技術的升級，更是一場席捲企業、製造、軍事與日常生活的跨域典範移轉。

以數據洞察高齡少子化與城鄉裂解危機，驅動轉型策略

資料治理, 趨勢

以數據洞察高齡少子化與城鄉裂解危機，驅動轉型策略

面對人口分布不均與鄉鎮凋零的雙重危機，傳統「一刀切」的資源分配模式已難以為繼。政府必須落實精準的數據洞察，為具備不同特性的區域擬定因地制宜的生存策略。專家提醒，施政不應僅盲目追隨區域的高齡占比，更應深入剖析整體人口結構的變遷本質。

以AI City實踐台灣AI生態系商機

AI City, 主權AI, 可信任AI, 智慧城市, AI ACT

以AI City實踐台灣AI生態系商機

站在既有AI硬體元件及資訊系統零組件製造的優勢上，以城市為應用場域，在主權AI的基礎上，結合軟體廠商，共同打造全新的AI生態系，帶動城市與產業升級，是台灣稱霸AI硬體製造之後的重要發展方向，也是關鍵的下一步。

生成式 AI 衝擊新聞產業，「信任與真實」才是價值核心

生成式AI, 數位轉型, 觀點

生成式 AI 衝擊新聞產業，「信任與真實」才是價值核心

觀察國際趨勢，可以發現主要民主國家對新聞 AI 的政策，已從初期的「促進創新」，轉向以「公共利益與社會風險控管」為核心。各國政策開始聚焦：出了錯誰負責？媒體是否具備揭露與事後問責的制度？這代表新聞 AI 議題已從技術升級，提升至民主治理的層次。

從數據孤島到實證決策，台灣 AI 時代的治理解方

資料治理, 主權AI, 可信任AI, 觀點

從數據孤島到實證決策，台灣 AI 時代的治理解方

數據品質與標準化是數位轉型成功的關鍵，然而，落實數據治理在台灣行政實務上仍面臨諸多瓶頸。人工智慧科技基金會透過專家會議深度盤點數據轉型過程中的實務困局。本篇將聚焦於執行端的真實困境，提出資料治理應以實證決策為核心，藉此提升行政效率並解決高齡化等國安課題。

以循證治理與法制藍圖，開啟台灣 AI 轉型路徑

數位轉型, 資料治理, 創新, 觀點

以循證治理與法制藍圖，開啟台灣 AI 轉型路徑

人工智慧科技基金發揮「對話平台」的角色。期許透過多方對話，協助產官學界在資料創新的路徑上步調一致，共同解決法規挑戰，加速台灣數位轉型並建構穩固的主權 AI 發展藍圖。

專題精選

製造業 AI 導入現況觀察

根據《2025 台灣產業 AI 化大調查》，仍有七成企業難以跨越 AI 落地應用門檻。人工智慧科技基金會今年啟動全台製造業 AI 導入媒合活動，聚焦實戰落地與技術對接。
閱讀專題連結：https://aif.tw/topics/taiwan-manufacturing-inventory/
ChatGPT 正夯，多模態基礎模型的挑戰與機會

Midjourney、ChatGPT 等 AI 應用爆紅，其背後基礎模型的重要性也備受關注。基礎模型（Foundation model）指的是，透過大量數據訓練出能執行多種不同任務的模型（通常有規模的使用自監督式學習），例如 Google、Facebook 等大型科技公司，近幾年挹注龐大的資源訓練出大型模型，如 GPT-3、BERT 等，都屬於基礎模型。
閱讀專題連結：https://aif.tw/topics/hhri-20230303-next-forum/index.html
No-Code AI平台這麼多，企業該選哪一家？

近幾年大為流行的Low Code、No Code AI平台，強調不用培養AI團隊與快速看到結果。由於主打「完全不需寫程式」或「寫少量程式」就能完成工作，也讓不少公司開始考慮是否導入相關系統。而這麼多的平台工具該怎麼選呢？
閱讀專題連結：https://aif.tw/topics/no-code-and-low-code/index.html

知勢電子報