NExT Forum, 觀點 李宏毅談通用基礎模型：看似荒謬的跨域實驗也有新成果 除了文字之外，語音基礎模型是另一個令人關注的進展。語音相關的任務極為繁多，除了語音辨識外，還有語者辨識、情緒辨識、語音增強、語音問答等各式各樣的任務，細數起來有上百個，而世界上有七千多種語言，如果要為每一種語言的每一個任務都蒐集大量標註資料是不可能的。於是在語音AI領域掀起了自督導式學習（Self-supervised Learning）浪潮以解決巨量資料標註的問題。
NExT Forum, 觀點 打造一個語音照護機器人的技術與挑戰 近年來，對話式人工智慧(Conversational AI)已被廣泛的應用於客戶服務、娛樂和健康照護等各式生活場景中，例如手機語音助理、智慧音箱、陪伴機器人等。國立陽明交通大學電機學院終身講座教授簡仁宗提到，對話式AI包含語音及語言，兩者之間該如何互通共榮將是未來的關鍵議題。他的團隊也試著打造一個照護聊天機器人，展示了目前對話式AI已經能實現順利對答並正向鼓勵對談者。
大話智慧製造, 觀點 AIGC的出現預告新泰勒時代來臨 在教科書裡，廢得累客•穩死囉•泰勒（Frederick W. Taylor, 1856-1915）像是站在流水線 旁拿著神聖碼表的巨大神像，一個人揭開了整個「科學管理」時代的序幕。（友善提醒，本篇觀點可能充滿爭議且不討喜，歡迎討論，來信請寄： NiceEric2046@outlook.com （誤））
NExT Forum, 觀點 大型語言模型越來越強，安全與偏見問題更需關注 OpenAI去年底推出的ChatGPT後，因為模型驚人的表現引起大眾的關注，日前又再推出GPT-4 語言模型，最大特色是除了文字對話還能輸入圖片讓AI解讀，且解答能力和正確率更是大幅超越以往。面對大型語言模型的到來，中央研究院資訊科學所研究員、國立陽明交通大學教授古倫維提醒，除了應用與技術外，更需要注意模型訓練的資訊來源、安全與偏見問題。
NExT Forum, 觀點 大型基礎模型衝擊 電腦視覺將出現第三次變革 透過人工智慧技術創造的美女網紅，帳號上線5天後，立刻吸引超過1.8萬名的紛絲。在生成式AI技術日漸成熟下，預期這種由AI生成的網紅將掀起另一波熱潮。而在這波生成式AI熱潮之下，大型基礎模型也成為各國與大企業競相投入的戰場。台灣大學資訊工程學系教授鄭文皇認為，隨著大規模基礎模型的發展，可預見將對電腦視覺帶來突破性第三次變革。
大話智慧製造, 觀點 人工智慧標準化為臺灣AI產業帶來一絲機會 美國商務部長吉娜・雷蒙多（Gina RAImondo）二月下旬有篇演講，在臺灣並未引起太 多注意。這篇名為「晶片法案和美國技術領導力的長期願景」的演說中，她提到，拜登政府推動晶片法案的根本原因在於，「競爭已經不限於坦克或導彈，更是科技與晶片，能在研發、創新與勞動力上投資的國家，才能在21世紀中站穩領導地位(註1）」。
NExT Forum, 觀點 避免「運算鴻溝」，加拿大MILA與國際合作打造真正開放的 AI 雖然基礎模型促進了 Al 研究的發展，卻也拉大了非營利研究與科技公司的運算差距。本次「NExT Forum：Multi-Modal Foundation Model 多模態基礎模型」論壇邀請到由2018年圖靈獎得主Yoshua Bengio 教授所領導的實驗室，也是全球頂尖深度學習學術研究中心MILA教授 Dr. Irina Rish，分享對這波浪潮的觀察，以及 MILA 與不同單位合作，目標建立越來越強大的基礎模型，避免先進 AI 技術只掌握在大型科技公司中，朝 Al 民主化邁進。
NExT Forum, 觀點 多模態基礎模型的挑戰與機會：人才與算力 ChatGPT 自去年底推出後話題不斷，不僅業界熱切關注及猜測後續產生的影響，就連國科會都說要投資打造臺灣本土的ChatGPT。未來的AI技術將會有哪些發展與應用，鴻海研究院在3月的NExT Forum中邀請三位相關領域學者專家，討論多模態基礎模型帶來的挑戰與機會。以下是本場討論重點整理：
新創, 產業案例, 觀點 AI Map Next Star 介紹》預防身分詐欺，Authme 提升數位身分與個資安全 隨著App、共享經濟的發展，加上疫情影響，在看不到真人的情況下，不僅確認遠端連線對象的身分成了企業的一大難題，數位服務下的個資保護與隱私安全也日漸受到重視。而近幾年利用Deepfake技術的身份偽冒詐欺事件頻傳，更是當前在數位身分驗證上必須正視的挑戰。
