人工智慧

在Midjourney、ChatGPT等AI應用爆紅，引發全球討論後，其背後基礎模型的重要性也備受關注。在這股趨勢下，鴻海研究院2023年第一場 NExT Forum 便以多模態基礎模型為題，邀請加拿大Dr. Irina Rish、MILA、台灣微軟、台智雲等國內外專家學者與企業共談多模態基礎模型對台灣AI產業帶來的挑戰與機會，並提出整合台灣AI量能的務實模型建構方法，持續推進台灣AI的發展。

財團法人人工智慧科技基金會（​​AIF）公布《產業AI化大調查》調查結果，整體產業AI化指數表現偏低僅39分，七成台灣企業AI發展尚未啟動；而且數位化程度也不儘理想，顯示國內企業的數位化程度與應用AI的情形仍有待提升。

AI技術三年一變，甚至每年都有新玩意出現，ChatGPT問世不到一週，即吸引百萬人註冊，更有大學教授在臉書分享，ChatGPT的智商跟大學生不分上下，能夠流暢地寫出求指導信、回答問題，甚至分析世界盃不同球隊的球風。不禁令人期待，未來AI還可以做到什麼事情。

人工智慧科技基金會（AIF）與加拿大駐台北貿易辦事處 (CTOT) 日前舉辦「台灣 AI 前進加拿大商務圓桌會談」，邀請多家有意了解加拿大市場的AI新創及企業代表與會。人工智慧科技基金會執行長溫怡玲指出，透過此次交流希望能擴大兩國人工智慧相關人才、技術與商務合作的機會。

淨零碳排大限逼近，AI如何賦能產業、企業以及環境邁向永續，是近來科技人極為關注且迫在眉睫的重要議題。該如何利用所學發想出一個好的AI綠色專案？臺北醫學大學大數據科技及管理研究所副教授具有豐富的產學合作經驗，去年指導的團隊更是拿下「2022 AI Junior Award」的金獎，從他分享的經驗中，讀者可以思考要從哪些角度出發發想題目，跳脫框架，讓創意可以被實現。

根據國際研調公司Gartner預估，全球至2024年將有65%的應用程式會從Low-Code平台開發，只要透過圖形介面、拖拉組合，即使沒有程式背景的使用者也能輕鬆使用工具完成工作。不過，若企業想要導入No-Code AI工具，終究要先了解自己要解決什麼問題、面臨什麼困境，並且培養具AI知識的員工仍是必須的成本。

時至今日，人們口中的「穿戴式裝置」早已從簡單的計歩功能，逐步演進成具備監測多種身體數值的功能，更能透過生活中長期活動的數據蒐集，藉以研究與電子病歷資料（EHR）中慢性疾病的關聯性。加拿大人工智慧新創 Lydia AI 日前發表一份穿戴式裝置數據報告指出，隨著近幾年亞太地區 (APAC) 穿戴式裝置的逐漸普及與快速發展，預期將對未來的健康保險產生影響。