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各位朋友們好：
「我講的事情，很可能跟大家的認知不太一樣。」這句話幾乎是最近參與各種會議時，我最常說的話；其實，我也很不喜歡這麼說，畢竟逆風說實話，絕不是聰明人會輕易嘗試的事。
例如，很多企業來詢問人工智慧客製化課程，常常是這麼開頭：「我們只是來問問看，員工應該要上哪些 AI 課程？」
「請問希望員工上了課程之後，能夠有什麼能力呢？」
「呃，就是會用像 ChatGPT 來寫文案、配圖之類的。」
「其實，這些在網路上都已經有現成的免費課程，不需要特別花錢請老師教喔。」
「是啦，可是大家用來用去，好像都差不多，想說能不能學到一些比較厲害的方法？」
接著，只好回答：「我講的事情，很可能跟大家的認知不太一樣。」
在接下來的對話中，就會發現企業很容易踏入「只要上過生成式 AI 的課就懂得怎麼用 AI」的誤區，雖然企業本身可能過去根本沒有蒐集資料、整理資料的習慣，大部份檔案都還散落在不同部門同事的電腦裡；更常見的是，完全不知道有哪些資料跟想用 AI 解決的問題有關。
由於政府積極推動公務人員學習 AI，最近有機會參與幾場教材審編會議，教材都是由學界德高望重的學者主導，品質優異當然不在話下。不過，為了讓學習者快速上手，課程內容往往都從機器學習、視覺辨識、推薦系統……開始，沒有辦法提到處理資料這個最容易卡關、大部份企業不知道如何著手、也是員工們最想學習的環節。
所以，除了一再說「我講的事情，很可能跟大家的認知不太一樣」，我想《知勢》電子報應該能夠多做一些，讓大家對生成式 AI 的認知不再只有媒體上報導的無所不能，以及各大科技公司高超又快速的技術。因此特別邀請 AIF 技術顧問撰寫《從深度學習到大語言模型》一文，從原理、限制到目前正在進行的研究方向，深入淺出一次說清楚。同時搭配《生成式 AI 並非橫空出世，那些關鍵的技術突破與發展》一文，則適合技術人員補充複習。
在準備報名坊間各種 AI 課程之前，希望本週電子報能夠讓大家了解基礎概念，選擇對自己和企業最有用的學習路徑。
人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲
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