建立安全 AI 系統：MIT 建議導入前先問 10 個問題

當AI 已廣泛應用於製造、金融與醫療等台灣關鍵產業，但安全治理卻常被視為「事後補課」。根據調查數據，許多企業在AI的投資快速增加，但對資安的相關投資卻反而減少，這是相當值得注意的警訊。

生成式AI, 精選書單, 觀點

職場 AI 工作術：讓搜尋與知識轉化更高效

生成式AI不僅能搜尋網路與公司知識庫，還能整合專家討論內容、建立 知識地圖，並協助社群管理者擷取洞見、偵測趨勢、整理報告。透過正確的方法與技巧，AI 將成為 職場助理與協作夥伴，幫助上班族在工作中更快找到答案、驗證資料來源，並釋放創新與策略思考的價值。

AI Agent, 新創, 觀點

巨頭壟斷下的 AI 新創機會：創造差異化的生存策略

通用型 AI 應用市場已被 OpenAI 等巨頭壟斷，憑藉成本與技術優勢及龐大用戶基礎快速擴張。新創若投入客戶支援、軟體開發等紅海領域將面臨高度競爭，須轉向垂直產業痛點，深耕醫療、金融等高門檻市場，並結合專業流程知識建立護城河。借鏡 Pachamama Capital 精準切入「深水區」，方能在巨頭夾擊下突圍。

觀點, 數位轉型

「個人化」將是 AI 部署策略關鍵

根據麻省理工學院史隆管理學院（MIT Sloan）最新研究，若希望提升組織內部對人工智慧（AI）的使用率，決策者必須同時考量 AI 的技術能力與「個人化」的需求。這項研究也許將重新定義企業的 AI 部署策略。

中美科技戰, 精選書單, 觀點

誰「誤判」了中國？中美「注定一戰」？

中美關係再次進入到一個轉折性的歷史時刻。從富蘭克林．羅斯福總統致力於推動國共建立「聯合政府」，到國民黨丟掉大陸、共產黨建立全國政權，美國成為中國的頭號敵人。

精選書單, 觀點

數位經濟的新難題：數據該歸個人還是公司所有？

當市場邏輯滲透一切，政府監管卻步步受限，個人與群體、效率與公平之間的矛盾愈發尖銳。面對氣候變遷、財富集中、數位平台壟斷等當代難題，我們需要怎樣的制度來重新分配風險與責任？

總體經濟, 觀點

AI 可能撕裂美國？科技紅利造成區域落差

人工智慧不是雨露均霑的甘霖，而是一場可能極度撕裂美國經濟地圖的風暴。如果政府再不採取作為，未來美國將被撕裂成兩個世界──極少數的「超級城市」收割所有AI機會，而絕大多數的地方，甚至連進場門票都沒有。

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。

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？