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，

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。

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。

新一波人工智慧技術的興起帶來了更多便利的應用，對於人類的影響也越來越多，而人們對於資安及隱私議題也開始重視，如何在隱私優先的安全環境下，有效開發出具效益的人工智慧系統也成為最大的挑戰。聯邦學習是近來提到隱私保護時，備受討論與關注的機器學習技術，其特點及應用又是如何呢？

鴻海集團旗下鴻華先進科技所開發出首款電動巴士Model T，今日（3/3）在高雄交車。隨著科技的發展，在許多地方已可見到自動駕駛的落地應用，例如原為Google 自駕車專案的Waymo已在美國上市並實際上路，德國則有無人駕駛的巴士，甚至在中國深圳也出現了可用於商品配送的無人駕駛車。目前在全球蓬勃發展的自駕車技術將會怎麼發展？關鍵核心AI技術又哪些侷限呢？