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有一家大型電信公司的行銷主管設法要減少顧客流失，於是決定運用AI來判斷哪些顧客最可能離開。他們取得AI的預測後，一再提供大量優惠促銷方案給高風險顧客，希望吸引他們留下來。雖然實施這項留住顧客的活動，但很多顧客還是離開了。為什麼？這些主管犯了一個基本錯誤：向演算法問錯了問題。雖然AI預測的內容很好，但沒有解決這些主管真正想解決的問題。

人工智慧科技基金會執行長溫怡玲，持續以培育人才為核心，推動台灣產業AI化，身為文科生，她打破「學人工智慧，數理要很好」的迷思，並鼓勵大家了解AI的能與不能、學習如何定義問題，便永遠不會被機器取代。

如果某個系統內發生錯誤而導致系統的產出變差，我們將這個錯誤移除並讓系統的產出恢復正常。這種方法論，在醫學領域叫診斷；在應用軟體開發領域，叫做除錯；在水電工領域，叫做抓漏。

深度學習的初學者常會問『應該選擇PyTorch或 TensorFlow套件』，其實，兩者各有擅場，兩個套件的發展方向有所不同，例如在偵錯方面，PyTorch比較容易，但TensorFlow/Keras建模、訓練、預測都只要一行程式，另外，物件偵測主流演算法YOLO，第四版以TensorFlow開發，第五版則以PyTorch開發，若我們只懂TensorFlow，那就無法使用最新版了。

Git 是一套分散式版本控制軟體，用於管理文件或程式碼內容，確定團隊成員協作時取得是一致的內容，並可以追蹤變更過程。版本管理可以包含不同類型的文件，但一般情況不建議提交Binary 檔案。主要原因在於文本可以被追蹤變更紀錄，而Binary 檔案不行。另一方面，這些檔案比起純文字檔案大得多，除了讓Repository 容量變大，在切換分支或複製儲存庫會變得緩慢。

如果說2022年是「完美風暴」的一年，各種天災人禍接連發生，那麼2023年就是「面對現實」的一年：無論是經濟衰退、通膨、升息或地緣政治風險，還有全球共同面對的碳邊境稅開徵以及隨之而來的各種法規，在在考驗著企業應變的韌性與創新的動力。

2022年是充滿各種變數的一年，疫情、通膨跟戰爭是全球共同挑戰；而台灣產業特別需要面對的高庫存、供應鏈重組，以及地緣政治風險，更形成短中長期不同階段的關鍵議題。根據目前全球研究單位與經濟智庫公布數據，2023年的景氣並不樂觀。即使台灣資通訊產業在疫情期間直到2022年上半年，表現相當傑出，但受限於高通膨、能源及美國升息等因素，2023年要面對的環境，也並不會太容易。

科技進步日新月異，在快速變動的世界中，應該具備哪些能力才能不被時代淘汰？全台第三大醫美集團星醫美學從「醫療服務」角度切入，以醫美做為核心業務，結合網路KOL行銷管理系統與實體店面客戶體驗優化系統，發展出獨特經營模式。2022年更積極深化人工智慧技術，期待進一步掌握市場先機。面對充滿變動性的未來，星醫美學集團創辦人暨執行長 林信一認為，無論身處任何產業或位置的人，都需要具備的能力就是，面對任何挑戰或環境，都能調適心態，並且從現象中找到本質與規律的思考能力。