雖然生成式 AI 寫的文章（看似）詞藻華麗、面面俱到，研究出來的報告（表面上）邏輯縝密、架構完整。不過，我還是喜歡到現場，實際觀察 AI 看不到也寫不出來的真相。

週六到家附近的傳統市場，是最容易感受到消費脈動的現場。走到熟識的雞肉攤，挑了半隻不太肥的甘蔗雞。老闆邊剁雞邊說，颱風之後菜貴，來市場的人少了些，「可能看看明天吧，如果沒下雨的話。」

轉身到隔壁菜攤，想買些玉米蒸了給孩子當點心，菜攤小老闆小聲阻止：「不要吧，那很貴，一根要五十幾塊。」接著他好心介紹，產地在南部的這個菜那個菜都貴，進口的、北部的還好，「再等兩個禮拜就可以了，如果沒下雨的話。」

不過，上個颱風的災損還未完全復原，此刻，窗外又是風雨交加。

真實世界總是不盡如人意，總有許多 AI 說不出來（或者隔靴搔癢不著邊際）的大小困難，人們就在這些限制與挑戰中，盡力邁開步伐，朝著我們所認為的美好前進。但也正因為真實的粗礪，愈發顯出勇氣與努力的可貴。

從上個月開始，基金會每週走訪 AI 新創企業，我們不想只看其他媒體的報導或官網介紹，希望深入了解新創企業所付出的心力與面對的挑戰。同時，我們也從這個月開始，由個人與組織層面切入，分析「人工智慧人才」的不同面向。畢竟，人才是 AI 時代決勝負的關鍵所在，也是牽動社會民生的重大因素。有人怕失業，拚命學AI；有人怕失業，所以絕不碰 AI。

面對 AI 巨浪來襲的此刻，台灣要如何找到穩健立足的新定位？與你分享本週電子報，並祝一切安好。

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲

本期目錄

• 員工不願配合導入AI？三步驟跨出成功第一步
• 你真的放心把你的錢乃至國家，交給AI管？
• 讓經驗可複製、讓決策可計算：優智能用最佳化解決製造業痛點
• 智慧製造精準落地，AI 技術早已不是未來

員工不願配合導入AI？三步驟跨出成功第一步

因此，從制度設計開始，就必須注意要滿足三個關鍵需求：首先是延續與員工協作的思維，賦權員工，讓員工能夠積極參與塑造自己的新職能。其次，領導階層也必須重新安排流程、分配任務，為企業增加的價值。最後，將科技變革視為必須持續管理的動力，保持足夠的彈性與應變力。

你真的放心把你的錢乃至國家，交給AI管？

歷史告訴我們，新技術的誕生往往並不會如發明者預期地帶來繁榮，反倒為我們挖好了一個更大的坑——這次，AI 會讓我們摔得更慘？

讓經驗可複製、讓決策可計算：優智能用最佳化解決製造業痛點

在製造業與半導體產業中，無論是電路設計、布料裁切、產品選型到機台參數調整，都潛藏著關鍵的「最佳化問題」，也就是如何在多重限制條件下，找出最適組合，以達成效能最大化與成本最小化。這些問題看似技術性的數學題，實則是現場工程師每天面對的實務挑戰。

智慧製造精準落地，AI 技術早已不是未來

台中是精密製造重鎮，一條細小的瑕疵就能讓整批產品報廢、交期延誤，當人力和時間都被擠到極限，守住每個細節不能再只靠經驗。現在，AI 正是補位的關鍵：讓機台自己「說話」即時預警、把產線數據變成最可靠的決策顧問，還能在不換設備的前提下做到即時視覺檢測與智慧品質管理。AI CAFÉ 台中場將邀請新創夥伴分享實戰案例！