人工智慧, 趨勢 如何建立可信賴AI生態系統？必須要有對話的機制 「雖然技術能做到匿名，但是大家就是不信任怎麼辦？」財團法人人工智慧科技基金會常務董事、國家通訊傳播委員會前主委詹婷怡日前在2022 Taiwan AIEXPO 展會上，以「打破AI黑箱：可信任AI勢在必行」為題發表演說，多次提到「信任」對於當前5G和AI應用發展的重要。
趨勢, 資料科學, 人工智慧 資料越多越好？胡筱薇：企業需要的是能辨別資料價值的人 大數據興起加上人工智慧技術的突飛猛進，許多企業都將資料視為重要的資產，並且積極追逐最新的技術或設備。過程中，管理者是否思考過驅動企業追逐新技術的原因是什麼？而越來越多元的資料來源及遽增的資料量，也考驗著企業的資料治理能力。
趨勢, 人工智慧 以垂直整合的系統架構與基礎建設提升AI能力 「這是一場AI Model軍備競賽！」國立台灣大學資訊工程學系教授兼系主任洪士灝提到，目前的AI Models越來越強大，例如近年備受矚目的語言模型GPT-3；或是微軟和NVIDIA合作開發的語言模型Megatron-Turing NLG（MT-NLG），近期Google也發表一套具5400億參數的自然語言模型PaLM（Pathways Language Model）。
趨勢, 人工智慧 你相信AI嗎？迎接AI 賦能時代前必須認清的現實 自駕車、理財機器人、智慧語音...生活周遭有越來越多AI產品或應用出現，財團法人人工智慧科技基金會董事長、鴻海研究院執行長李維斌表示，今天的AI很像30年前的網際網路，充滿著無限想像與契機，但從過去網際網路的經驗來看，我們必須事先準備，在AI開始的時候就要把Security納入考量，否則代價將更糟糕。
新創, 產業案例, 觀點 Cloud、Data跟AI CloudMile與企業共創雲端時代 疫情加速企業轉型的腳步，網際網路服務成為人類不可或缺的需求，許多組織被迫把所有能被數位化的流程數位化。這波變革也為企業帶來不小的挑戰，包括數位技術支援、遠端管理和溝通工具、軟硬體及資安環境整備等，以及建立數位轉型的架構。
人物訪談, 觀點 2025的人才想像：跨域將是必然 自2016年AlphaGo打敗棋王李世乭以來，全球AI的發展突飛猛進，相關的產業應用也如雨後春筍冒出。全球知名調研公司 IDC 最新《全球人工智慧支出指南》研究指出，亞太地區（不含日本）在 AI 系統方面的支出將從 2022 年的 176 億美元，到2025 年將增至 320 億美元左右。隨著AI技術不斷進步，未來的人工智慧有可能超越人類嗎？對於未來的AI時代，我們又有哪些想像呢？
人工智慧, 趨勢 AI專案成不成功，最大的關鍵是「資料」 「Garbage in, garbage out」是人工智慧專案中常聽見的一句話，很多時候，我們以為蒐集到資料就可以開始，其實並不然，因為資料的處理往往佔據整個專案大半的時間，且處理的好壞也會影響專案成敗。為何有這麼大的影響呢？成功大學電機工程學系教授黃仁暐帶你一探究竟。
觀點, 人物訪談 台灣杉二號 AI 超級電腦的下一步？ 隨著AI在各產業的應用逐漸落地，加上逐日累積的資料量，對於系統效能及開發環境的高速運算需求與日俱增，上月底由台灣智慧雲端服務股份有限公司（台智雲，TWS）、台灣大哥大及NVIDIA共同舉辦的「AIHPCcon 台灣AI超算年會」上，展現了台灣杉二號超級電腦的高速運算效能和技術。
觀點, 人物訪談 「富數據」時代，我們如何從資料中創造價值？ 隨著資料的價值逐漸被重視，許多公司都開始關注資料治理或是資料導入等議題或做法。但是，為什麼有些公司在導入相關專案時會失敗？東吳大學資料科學系助理教授鄭江宇認為，最主要的原因是成員的資料素養還不足，或根本尚未建立。由於資料科學需要橫向的整合，若企業的成員不具備資料素養，後續在專案的推動上就會十分辛苦。那麼，什麼叫做資料素養呢？
