科技帶動人工智慧等技術的進步，不僅幫助數據的收集與處理，各種厲害的演算法不斷突破。但實際上，除了電商及網路服務能取得大量數據之外，仍有許多產業的資料量並不大，Landing AI創辦人吳恩達日前透過網路直播分享自己對於模型及資料的看法，並提出一個機器學習工程師應該將 80% 的工作放在資料準備上，以確保資料品質，這番說法也讓許多人重新思索數據與模型的關係。

「你懂資料，資料就會幫你！」當今許多企業已認知到資料的重要性，但在與眾多企業接觸的經驗中，我們發現多數人對於如何善用資料仍不清楚。本篇文章將分享：在使用資料前，有哪些重點必須注意？

人工智慧會搶走我的工作嗎？應該學什麼，未來才不會被機器人取代？擔心未來被取代是當今許多人共同的焦慮。但是，為什麼大家會不斷問這個問題？是不是因為我們現在的工作，其實並沒有發揮人類獨特的價值？那麼，什麼才是人類獨一無二的價值呢？

近年來，AI落地一詞已成為台灣產業的熱門話題，即使不少企業積極投入AI領域中，過程中因為卡關而放棄的案例也時有所聞。不少專家都認為數據是首要面對的難題，這也讓資料科學領域再度受到業界關注。

AI技術日漸進步，帶來許多讓人驚奇的應用，以往在小說中出現的動態照片情節也能搬到現實場景中，吸引更多用戶使用服務的同時，伴隨而來的是數據及隱私爭議。以色列公司 MyHeritage的案例提醒我們，在提供服務時，也必須注意到隱私政策和服務條款等內容。

比起溝通能力，許多AI或技術團隊更重視技術技能，但人工智慧基金會（AIF）在推動產業AI化的過程中發現，溝通與管理，是團隊中不可或缺的關鍵能力，但一般人卻常常忽略。AIF每月舉辦內部讀書會，經由閱讀、分享與腦力激盪，培養對於產業趨勢的敏銳度與觀察力。