生成式AI, 人物訪談, 觀點 AI 時代的「效率通膨」，如何重新定義工作價值？ AI 時代下，雖然生成式工具大幅降低了產出成本，大幅提高了工作效率，卻也導致普通工作價值的迅速稀釋。但是，企業若僅追求產出速度，將面臨隱性勞動增加、組織性耗竭以及人才培訓斷裂等三層核心危機。未來的競爭力將在於人類在判斷密度、脈絡理解與信任關係上的不可替代性。為了應對這一挑戰，企業應採取 BEGIN 策略，重新劃定人機協作邊界並將管理重點由單純的效率轉向實質的效能。最終，真正的生產力核心應是讓 AI 承擔規模化任務，進而釋放人類投入更具情感與策略價值的關鍵決策。
生成式AI, 人力資源, 技術解析, 技術 下指令叫 AI 公平篩選履歷表？無效！ 過去，企業導入人工智慧篩選履歷卻引發歧視爭議的事件仍歷歷在目。如今，在生成式 AI 盛行的時代，企業無不希望藉由大語言模型（LLM）與自動化決策演算法，實現從海量履歷篩選到跨國資源配置的高效管理。然而，大型語言模型除了可能讓企業的決策趨向一致外，也可能創造出更多偏見。
生成式AI, 人工智慧, 趨勢 小心，AI的產出可能讓企業決策變得千篇一律 目前多數的大型語言模型（LLM）都陷入了某種窠臼。它們的回答比你想像的更容易預測，而且缺乏創意。這對於寫程式或研究等任務來說沒什麼大礙，但當你在進行腦力激盪或規劃下一次度假時，這種「群體思維（Groupthink）」就會成為一個問題。
算力, 生成式AI, 人工智慧, 趨勢 從 Anthropic 經濟指數報告看 AI 如何重塑全球經濟節奏 Anthropic 於 6 月底發布最新一期經濟指數報告《Cadences》（節奏），首度以更高頻率、更細緻的分類方式，剖析人們如何在一天、一週乃至特定節日中使用 Claude。這份報告不僅描繪出 AI 使用的「生活節奏」，更指出，運算資源的消耗與職業薪資水準呈正相關，也就是薪資越高的職位，越傾向將高度自主性的任務交付給 AI 執行。
生成式AI, 人工智慧, 趨勢 Google DeepMind 紀懷新揭示個人通用助理的未來 Google DeepMind 研究副總裁紀懷新日前在 2026 AI TAIWAN 未來商務展的演講中，從 AI 推理的底層邏輯出發，從 sequential transducer（序列轉換器）講到 Chain of Thought（思維鏈），並指出 agentic coding（代理式程式設計）只是前兆，未來的終極藍圖將聚焦於「個人通用助理」的全面普及。
ChatGPT, 生成式AI, 精選書單, 觀點 Gemini 推手哈薩比斯眼中的 GPT 競賽 ChatGPT 帶來的衝擊迫使 Google 和 DeepMind 改變，跳脫過去全錄研究中心與貝爾實驗室的思維模式。創新者困境的束縛瞬間瓦解：ChatGPT 的一億次下載量已清楚顯示，聊天機器人就是未來：Google 要麼順勢而為，要麼被時代淘汰。
生成式AI, 實作應用, 技術 打造組織專屬工作流程，以 AI 賦能團隊——WOLF 平台開箱 在實際工作場景中，我們使用 AI 的方式往往是「一次性」的：輸入文件、貼上提示詞、得到結果。這樣的流程難以標準化，也很難複製給其他人使用。 WOLF 將任務拆解成多個步驟串接的設計，也有助於讓 AI 的產出品質更加穩定、減少錯誤；而標準化的流程模板，更能把資深同仁的專業經驗轉化為可共享的 SOP，讓新進人員也能快速上手。
生成式AI, 數位轉型, 觀點 生成式 AI 衝擊新聞產業，「信任與真實」才是價值核心 觀察國際趨勢，可以發現主要民主國家對新聞 AI 的政策，已從初期的「促進創新」，轉向以「公共利益與社會風險控管」為核心。各國政策開始聚焦：出了錯誰負責？媒體是否具備揭露與事後問責的制度？這代表新聞 AI 議題已從技術升級，提升至民主治理的層次。
資料治理, 人工智慧, 生成式AI, 觀點 人工智慧風潮下的資料治理：跨領域資料的應用考量 AI趨勢發展下，對資料品質與可信度要求提高，需仰賴完善的資料治理。文中歸納跨領域、政府機關資料使用者的五大痛點，並據以提出對我國研擬中的「資料創新利用發展條例」的三項期待：建立跨機關資料治理生態系、擴展現有政府資料開放組織為「資料治理委員會」、以及調適法規並授權特定公益非營利使用，藉由充實資料治理基磐，確保AI產出品質並推動數位轉型。
