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共有586筆搜尋結果

黃仁勳口中的「算力職場」來了：當會用 AI 不代表不被淘汰，你還剩下什麼優勢？

黃仁勳口中的「算力職場」來了：當會用 AI 不代表不被淘汰，你還剩下什麼優勢？

在 AI 時代，產出的成本已大幅降低。當一份報告、一段程式碼都能在幾秒內生成，限制生產力的不再是工時，而是你定義方向的天賦。過去我們奉為圭臬的職涯路徑與競爭規則，在算力大幅提升的時代已被徹底重寫，如果你依然把「追求產出效率」學習為定義，那這條路已經走進了死路。把思考外包給 AI，我們正在失去什麼能力？
曲小華／讀者投書
2026/06/03
851
現在討厭的工作，日後可能會拯救你──為何不該拒絕所有「煩人」的任務？

現在討厭的工作，日後可能會拯救你──為何不該拒絕所有「煩人」的任務？

不過，當時對統計分析的深入接觸，促使我進一步去探究深度學習與機器學習等資料科學領域，而這些都是學習 AI 所需要的必備知識。於是我才得以在 AI 崛起的今日，靠著精通 AI 的專長來擔任策略顧問的工作。如果那時，我找了個理由把分析大賽的任務給推託掉的話，就不會有像現在這樣自己獨立出來自由工作的我了。（圖非當事人）。
換日線全球讀書會
2024/11/06
1838
名校資工系畢業生，投 300 份履歷仍找不到工作！AI 顛覆美國軟體職場，工程師怎麼辦？

名校資工系畢業生，投 300 份履歷仍找不到工作！AI 顛覆美國軟體職場，工程師怎麼辦？

例如：學習如何對 AI Agent 下達精確指令，或將生成式 AI 工具整合到日常工作流程中，以因應 AI 快速發展所帶來的廣泛影響。延伸閱讀：如何讓 AI 從威脅變幫手？
NEX Foundation
2025/10/04
4580
郭台銘力邀！國際AI大師OpenAI 創辦人奧特曼、吳恩達、李傑齊聚臺灣

郭台銘力邀！國際AI大師OpenAI 創辦人奧特曼、吳恩達、李傑齊聚臺灣

率先上場分享的吳恩達博士，聚焦兩個最重要的AI工具，也就是監督式學習（擅於標記事物）與生成式人工智慧。儘管人工智慧有很多風險，吳恩達博士認為，AI最大的風險是偏見、公平性和不準確性，儘管人工智慧創造了很多價值，但AI也會擾亂就業市場──你我有義務照顧那些工作因此受到影響的人。
整合傳播部
2023/10/18
43305
AI 教父黃仁勳給新鮮人的建言：「樂觀前行、潛心工作！」中英解析卡內基美隆大學畢典致詞

AI 教父黃仁勳給新鮮人的建言：「樂觀前行、潛心工作！」中英解析卡內基美隆大學畢典致詞

編輯推薦：《換日線》攜手《天下雜誌》2026 教育特刊，邀請你分享如何用 AI 學會一件事、突破一個關卡，或是在反覆嘗試中，找到屬於自己的學習方法。點進活動辦法，5 月 25 日前參加「AI 時代，我這樣學＿＿」徵稿計畫！執行編輯：洪翊芳核稿編輯：孫雅為編按：主圖截自 Carnegie Mellon University@YouTube
黃經偉／大衛的世界經緯儀 David’s theodolite
2026/05/21
2604
「沒有常識的天才」：為什麼這麼多專家對 AI 一夕改觀，甚至已預見毀滅？

「沒有常識的天才」：為什麼這麼多專家對 AI 一夕改觀，甚至已預見毀滅？

人類之所以不同於其他動物、不同於 AI，正是因為我們有教育，我們從思考中學習、進化。同樣一個問題，自己深入研究而得到答案，和問 AI 得到答案，即使結果相同，但過程也必然不同。人類學習的價值就在於過程，而不是答案。但 AI 的出現打亂了這個過程，人類開始不必知道原因，就可以知道答案，相當於以後的人類可以不需要再學習，完全仰賴 AI。
鱸魚
2023/06/26
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乖乖寫作業卻被打 0 分？從作弊疑雲到信任危機，生成式 AI 正改寫學術規則

乖乖寫作業卻被打 0 分？從作弊疑雲到信任危機，生成式 AI 正改寫學術規則

從禁用走向共處，是師生皆要學習的課題短時間內，生成式 AI 的發展勢必不會放慢腳步，但教育現場是否有足夠的彈性及能力，跟上這波持續變化的科技趨勢，仍有待觀察。面對千變萬化的趨勢，站在教育第一線的學生及教授，各自以不同的方式適應新科技的學習曲線；也在熟悉的過程中，試圖維繫自古以來的學術倫理。
國際譯開罐
2025/06/17
3677
「奔向最大的難題！」從半導體女王蘇姿丰 MIT 畢典致詞，看 AI 時代如何「自創運勢」

「奔向最大的難題！」從半導體女王蘇姿丰 MIT 畢典致詞，看 AI 時代如何「自創運勢」

綜合評析本篇致詞：勉勵畢業生勇敢面對 AI 發展，但更強調人性和責任2024 年，蘇姿丰登上《TIME》封面人物。圖／Hadrian@Shutterstock蘇姿丰 2017 年在 MIT 博班授袍典禮上，當年主要勉勵畢業生以下幾點：1. 懷抱遠大的夢想、相信自己能改變世界。2. 鼓起勇氣冒險，同時從錯誤中學習。3.
黃經偉／大衛的世界經緯儀 David’s theodolite
2026/06/02
6543
「AI 會取代人類嗎？」從 Amazon 軟體工程師的養成，揭示未來職場的必備技能

「AI 會取代人類嗎？」從 Amazon 軟體工程師的養成，揭示未來職場的必備技能

他解釋道，AI 最初的發展是從模仿人腦如何辨識圖像開始的；當圖像資料從 100 幀增加到 1萬、10 億幀（註）時，AI 就能更精準地判讀圖像。如今，餵給 AI 的資料越豐富，AI 的學習能力也越強；然而，若資料匱乏，AI 也無法發揮其作用。
Crossing Campus
2024/12/27
14309
區塊鏈真的是濟世良藥嗎？台灣為何不適合發展 AI ──一頭栽入前你需要知道的幾件事

區塊鏈真的是濟世良藥嗎？台灣為何不適合發展 AI ──一頭栽入前你需要知道的幾件事

 AI、區塊鏈 ，該如何抉擇對照區塊鏈的發展仍屬早期階段，不可諱言的，因為科技進步、深度學習的應用，我們已進入了 AI 的黃金世代， AI 可以做到預測選舉結果、撰寫新聞、管理家居、評論小說⋯⋯在擔心 AI 是否超越人類、取代什麼工作前，台灣或許還要擔心多一項事情：怎麼做選擇？
果殼先生／自我逼退專欄
2018/12/14
4338
人類主播寫給兩位 AI 主播的一封信：願你們的出現，能促進反思、取代「亂源」

人類主播寫給兩位 AI 主播的一封信：願你們的出現，能促進反思、取代「亂源」

他認為要觀眾連續看 AI 主播報新聞，是很困難的事——因為整體來說，你們的播報節奏和抑揚頓錯，都相當缺乏變化，觀眾會睡死。不過， Michael Wooldridge 忽略了一件事：你們是 AI 主播，不是一般的機器人主播，你們會隨著經驗的累積不斷學習與進化，分分秒秒完善自己的能力。
許復 Harry Hsu／世界會客室
2018/11/22
3835
愛貓教授跨部會合作，為「路殺」石虎找活路──「只要是用路人，我們都有責任保護牠」

愛貓教授跨部會合作，為「路殺」石虎找活路──「只要是用路人，我們都有責任保護牠」

「在訓練深度學習的模型時，需要蒐集大量實際上的資料，例如石虎資料、人、車或不是石虎動物的資料，讓模型去學習出辨識的機制」，DT42 執行長陳嘉臨說明，「將初始模型佈署到實際的場域裡後，再持續去蒐集場域裡的資料，當我們一直蒐集、一直去訓練這個資料，我們就可以持續改善模型」，並且提升辨識系統的準確度。中興大學團隊在特生中心測量石虎實際大小與眼高。
生命力新聞
2020/09/22
1971
外語學群在 AI 時代沒出路？從台大外文系經驗，拆解「只是學英文」的迷思

外語學群在 AI 時代沒出路？從台大外文系經驗，拆解「只是學英文」的迷思

圖／BongkarnGraphic@Shutterstock正因學習的面向包羅萬象，只要能選定專長，補充進階或專業課程，不論將來想從事文學研究、文化研究，抑或於語言學業界工作，甚至是一般商業領域的出路，都能在外文科系中找到相對應的路線。更重要的是，在高等教育的路上，選擇想鑽研的學術領域，而非只問「能賺多少錢」，才是學習學問與看待才能的真諦。
王善／阿善 Café 的世界分館
2024/09/16
28527
【矽谷觀察】 AI 橫行的年代：我們眼中的「未來科技」，已是新世代們的「日常習慣」

【矽谷觀察】 AI 橫行的年代：我們眼中的「未來科技」，已是新世代們的「日常習慣」

「看不到的 AI 」，早就存在你我身邊而在「看不到的 AI 」方面，美國各大電商──亞馬遜、SEPHORA、沃瑪（Walmart）等，都已採用人工智慧的「商品推薦引擎」來陳列自家的產品。透過大數據的蒐集及 AI （機器辨識學習）對客戶的「研究」，這些電商讓大家上網時能看到「鎖定自己需求」的產品陳列方式、 email 也會收到更客製化的訊息。
北加路人／矽谷媽咪的樂活探索
2018/05/15
16892
超過 7 成上班族坦承「學非所用」？臺大助理教授：不如重新定義「學以致用」

超過 7 成上班族坦承「學非所用」？臺大助理教授：不如重新定義「學以致用」

在未來的後 AI 時代，隨著 AI 技術更成熟發展，甚至出現現在還無法預測的新型態 AI，「做得到」一件事情將變得普及，但「懂原理」將始終是稀缺且關鍵的技能。換言之，無論讀什麼領域，都應該要追求深入學習，而不是打混過關。重新思考「學非所用」的意義在求學過程中，可以試著培養深度理解的能力。
陳暐／一個貓奴的經濟學筆記
2025/09/18
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