我們知道，要完成一個AI專案必須要有模型或是演算法再加上資料。許多人在投入AI專案或是開發系統時，通常會將大部份的精力投入模型調整或是演算法上，以獲得最佳的結果。但是，Landing AI創辦人吳恩達從自己的專案經驗發現，許多問題不是只有調整程式就能解決，而是要系統性的提升資料品質。

面對未知的AI時代，從生活到工作，所有的事物都在迅速地發生變化，當企業在討論AI時，資料與人才是最常被提及的兩大項目，而「數位化」與「人工智慧」的導入則是在加快知識管理的流程。

人類一直在擔心被機器所取代，但是為什麼大家會一直不斷擔心這個問題？是不是因為我們現在的工作，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？ 本期電子報中，將與讀者分享《Humans Are Underrated: What High Achievers Know That Brilliant Machines Never Will》（簡體中文版《不會被機器替代的人：智能時代的生存策略）這本書中的核心思考：假設當人工智慧已經可以取代人類工作，哪些工作卻是人類不願意讓機器完成，只希望由人們執行的？藉此提醒讀者別陷入與機器較勁而放棄人類價值的思考陷阱中。

這三十幾年來數位科技變換的腳步飛快，從社群網站的興起、數位資訊的串連到人工智慧技術的進步，不僅對我們的生活產生影響，也為人文學者的研究帶來新的研究議題與研究取徑。本期電子報與讀者分享中央大學資工系教授蔡宗翰如何以數位人文的觀點切入，為家喻戶曉的白蛇傳故事溯源，藉由文本中自動辨識詞語的技術，比對其他文本中相似的段落，尋找故事的起源。

隨著科技技術發展，許多人認為在未來世代，當AI成為基本技能後，人的本質與價值需要重新被挖掘與定位。本期電子報中，將與讀者分享中央大學資工系教授蔡宗翰，對於目前自然語言處理的發展以及未來五年的想像？又該如何與人文學科知識結合，跳脫追求模型表現的窠臼，思考使用情境、後續應用，及對於社會帶來的影響。

我們知道，人才培育是企業永續發展與轉型時必須重視的事情。本期電子報與讀者分享企業領導者如何透過一些簡單的方法，幫助員工在學習更有效率。對於那些亟欲轉型的企業來說，麥肯錫提供的四個建議也能幫助經營者與主管單位，重新審視內部人員的能力是否已足夠面對未來的挑戰。

AI和其他技術的發展，未來勢必將改變現有許多工作的職位內容，員工可以更專注於新技能的提升，例如創造力和批判性思維，並且在這個基礎上更靈活地運用AI工具。這些改變不僅對於工作者是個考驗，對企業來說，也要思考未來組織與分工的調整。

綜觀歷史，可以發現科技的持續發展將帶動經濟成長，甚或創造新的工作機會與產業，隨著物聯網、雲端運算、大數據、人工智慧等新技術逐漸成熟，電動車產業的發展值得期待，又將為傳統汽車產業帶來哪些變革？對於經濟發展及科技感興趣的讀者，或許可從本週的書摘中獲得啟發。

隨著新興科技發展，智慧城市、智慧醫療、智慧家庭、智慧交通...等各領域結合人工智慧帶來的應用與服務越來越多，除了新興技術的發展，當前資料蒐集及保密的問題仍是影響應用成果的關鍵。我們知道，人工智慧的發展與資料的完善有很大的關係，本期電子報將從資安技術角度出發，提出新的技術概念，期望透過不同技術的累積，讓醫療或其他單位可以透過相關技術，安全地分享這些敏感資料。