智慧醫療, 趨勢 為什麼AI醫療容易失敗？最大原因可能在資料 醫療產業的 AI 應用向來備受矚目，過去許多科技大廠都曾嘗試跨入醫療領域，並且發表出亮眼的實驗成果，但落實在實際場域的表現卻總是無法盡如人意，例如 IBM 當年風光成立的 Watson Health，最後卻被拋售而黯然收場。
觀點, NExT Forum 王聰：自駕車的資安問題更像攻防演練 機器學習在過去十年飛速發展，正在改變世界，包含臉部辨識、自動駕駛等應用，都看得到機器學習的蹤跡。自駕車前景看好，眾多車廠積極投入研發，然而車輛涉及人身安全，一旦系統受到惡意攻擊，對於生命與安全的影響非同小可，自駕車的資安是不可忽視的議題。
NExT Forum, 觀點 數據經濟時代 如何建構可信賴的安全框架？ 隨著資料價值逐漸受到重視，數據已經成為驅動現代經濟成長的關鍵，據估計，每一天約有上千億的資料產生，並且有許多人沒有注意到自己的資料已被售出。對企業及個人而言，這股快速成長的數據經濟已帶來更多前所未有的挑戰，包括個人隱私的保護以及機密性資料的使用。
觀點, NExT Forum 攻擊與防禦：音訊領域的AI安全 隨著深度學習技術快速的發展，近來許多應用都會使用深度學習做為模型框架，但隨之而來的攻擊行為將對社會或公司形成隱憂，例如，攻擊者會透過改造訓練樣本，干擾模型的輸出結果。因此，如何確保深度學習技術安全，已經成為當今電腦科學領域亟需關注的問題。
NExT Forum, 觀點 Digital Everywhere！我們該如何訂定合適的AI規範 隨著AI產業及企業逐漸蓬勃發展，帶動人工智慧生態系統建立與成形，影響範圍也將越來越廣。隨著各國皆將AI視為國家產業重要發展策略，相關的法律與政策及規範將是個關鍵議題，目前已有許多國家都已經著手進行規範的制定，當中又有哪些地方值得台灣參考呢？
專欄, NExT Forum 從德國AI標準化藍圖發現台灣產業的新機會 過去四、五年間，世界各國都將人工智慧視為國家產業重要發展策略，並積極投入AI資通安全標準的制定。然而，當AI正快速滲透到人們生活時，卻發現目前的法規並沒有跟上AI技術的發展，甚至引發對於倫理與隱私的憂慮。AI未來的挑戰已經不再是科技與技術問題，還有法律與政策的議題需要共同討論，為此，鴻海研究院與AIF合辦的「NExT Forum：AI Security」邀請學者專家針對相關議題進行分享，以下是本場討論重點整理：
觀點, NExT Forum 用EAT防禦欺騙AI的駭客攻擊：Adversarial Training、Ensemble AI很厲害也很方便，但AI系統並沒有想像中的強大，有各種方式可以騙過系統，這會造成系統的錯亂或是誤判。林盈達教授與學生們共同研究的EAT(Ensemble Adversarial Training)法，可以有效抵禦各式攻擊，並能反向檢驗AI系統的模型，
觀點, NExT Forum 李維斌：借鑒資安歷史 迎接AI賦能新時代 2022 年的今天，人工智慧已深入大眾的日常，對人類的影響深遠。「已經回不去了！」鴻海研究院執行長（兼）資通安全研究所所長李維斌認為，不論AI性本善或惡，確實已經是我們生活中不可或缺的一環。因此，如何讓AI可以發揮對人類最大的效益，才是最需要關注的重點。
觀點, NExT Forum AI發展下一步？李開復：AI治理是各國必須共同解決的事 鴻海研究院攜手人工智慧科技基金會於今日（3/3），舉辦「NExT Forum：AI Security」線上論壇，廣邀國內外專家學者，從應用層面分享人工智慧本身所面臨的資安議題，並借鏡德國 AI 標準化藍圖，討論如何發展值得信任的 AI，讓台灣企業能及早布局。
