人工智慧&電腦、資料科學

有了人工智慧之後，上班變不快樂了？

2023 年 11 月 30 日2023 年 11 月 30 日 CASE PRESS 依附焦慮, 社交親和模式, 親和需求

人是群居性的社會性動物，需要透過與他人的互動交流，來構築自己的生活日常與歸屬感，畢竟，有人的地方才是人間。但…近幾年因為疫情的影響，造成人與人之間物理上的隔離，而興起的生成式AI，是否會造成心理上的隔離呢？如今有越來越多的企業要求員工使用AI來提升工作的效率，過往需要尋求他人或團隊討論的問題，現在不少人也會優先選擇詢問AI。然而，AI並無法提供給我們社會性的互動感，這將會使得我們的社會親和需求無法被滿足，使人感到孤獨空虛，進而造成失眠、酗酒等不良影響。

人工智慧&電腦、資料科學生活

沙烏地阿拉伯發展AI國家隊

2023 年 11 月 24 日2023 年 11 月 27 日 CASE PRESS 國際情勢, 晶片戰爭, 沙烏地阿拉伯, 美中衝突

沙烏地阿拉伯試圖發展AI國家隊，要能獨立自主，成為阿拉伯世界的AI火車頭，不受制於美國或中國。但現實上，這支國家隊的成敗卻仍取決於美中衝突的情勢。

AI人物誌 AI新浪潮：生成式變革人工智慧&電腦、資料科學

以AI跨越偏鄉，接軌世界——專訪唐宇新老師

2023 年 11 月 17 日2023 年 11 月 27 日 CASE PRESS

「學生的熱情反饋」以及「學生自豪地將課堂作品與親朋好友分享」，這是唐宇新嘗試探索與精進AI教學的原動力。任教於花蓮縣源城國小的唐宇新老師，因為朋友的推薦而接觸了生成式AI，也因為過程中AI的「應答效率」與「刻意性答錯」，讓他有人將AI帶入課堂實作的慾望。儘管AI教學在推廣的過程難關重重，但每每看見課程獲得意想不到的成果，都讓他倍感成就，也有了持續下去的動力。回顧一路走來的AI教學推廣之路，苦樂參半，但他始終秉持著那顆熱情的初心，繼續大步向前邁進。

人工智慧&電腦、資料科學可解釋性與公平性

大眾電影中的AI科學家形象：隱藏的性別差異

2023 年 11 月 16 日2023 年 11 月 14 日 CASE PRESS 人工智慧, 女性STEAM, 媒體代表性, 性別刻板印象, 科學大眾文化

每年總是會有科幻大片上映，但…試著回想一下，你能舉出一位電影當中的女性AI科學家角色嗎？是不是很難！男性與女性在AI領域的能力與發展根本不存在先天上的差異，但為何電影當中卻鮮少出現女性AI專家呢？這可能與三個因素有關：反映現實、電影建構的性別刻板印象學科領域，以及導演本身的性別比例失衡。也許你會認為，AI科學家比例失衡沒什麼大不了，但別忘了，AI是透過人類給予的資料進行學習，難道AI創造者們的性別比例失衡，不會影響到AI演算法嗎？

人工智慧&電腦、資料科學本月精選硬體

壟斷就是權力：AI產業供應鏈上的戰爭

2023 年 11 月 09 日2023 年 11 月 07 日 CASE PRESS 台積電, 市場壟斷, 晶圓製造, 晶片戰爭, 雲端運算

AI產業蓬勃發展，一般大眾首先關注的，大多是在軟體應用層面的問題與限制，但在該產業執行長們的眼中，其實硬體設備上的供需不平，也是一項非常大，甚至影響層面更廣的因素。它不只影響產品的價格、技術開發的速度，甚至影響了產業間權力台桌上的規則，甚至是國際局勢。以晶片製造為例，Nvidia幾乎獨占了高階晶片的市場與技術，這也使得它在整個產業中有極大的權力，不僅可以自由決定價格，甚至也能透過配貨來決定各家AI公司的技術發展。儘管近期有不少雲端運算大公司也將手伸向晶片製造領域，但究竟能濺起多大的水花仍然需要再做觀察。

AI新浪潮：生成式變革 Focus！人工智慧&電腦、資料科學

AI新浪潮：生成式變革——AI科普沙龍系列講座第2期

2023 年 11 月 09 日2023 年 11 月 20 日 CASE PRESS

生成式AI的出現，大大改變了我們生活的方方面面。有人擔憂著該怎麼學習新科技，才能讓自己跟上潮流；有人好奇該怎麼規劃職涯，才能踏入這項新興產業；有人擔憂文藝產業未來是否會被AI全面取代。新一期AI科普沙龍系列講座，將帶你踏上AI新浪潮！

人工智慧&電腦、資料科學語音辨識與自然語言處理電腦視覺

從臉部表情「看見」說話的抑揚頓挫

2023 年 11 月 02 日2023 年 11 月 07 日 CASE PRESS 嘴形, 漢語聲調, 臉部表情, 說話風格, 電腦視覺

你是否在很吵雜的環境當中與他人對話過？即使說話的聲音聽不清楚，但如果是在看得到對方嘴形的狀態之下，基本上還是可以瞭解對方說話的內容。我們平常的對話之所以得以順利進行，除了「聽」得到的語音本身很重要之外，視覺線索也帶來了很大的幫助。

人工智慧&電腦、資料科學人機互動

AI藝術與人類藝術大比拚——為什麼我們更喜歡人類的藝術創作？

2023 年 10 月 26 日2023 年 11 月 03 日 CASE PRESS 人工智慧, 創造力, 審美, 文學, 美學, 藝術

當今「生成式AI」帶來了AI狂潮，不論是照片、圖片、音樂、影片、文章等，都可以找到相關的AI工具來幫助我們製作各式各樣形形色色的內容作品。然而，人類的藝術創造是否備受AI的威脅？心理學家們又怎麼看待人類藝術作品及AI藝術作品各自所帶給觀者的美感體驗呢？

AI管制人工智慧&電腦、資料科學生活

中國中國，你是一個問題——英國AI高峰會舉辦在即，但是否該邀請中國政府呢？

2023 年 10 月 19 日2023 年 10 月 17 日 CASE PRESS AI管制, AI高峰會, 國際局勢

英國政府將於2023年11月舉辦AI高峰會，希望藉此領導全球的AI規範制定，但卻面對一個極大難題：是否應該不顧執政黨內和國際盟友的反對，依然邀請中國代表與會呢？這個問題必須考量到兩個面向。對英國政府來說，他們希望成為全球AI的領導，勢必需要邀請同為AI發展大國、世界第二大經濟體的中國代表出席；但就國際局勢與英國國內政黨派系等問題，愈來愈多國家因中國近年來對內、對外的政策作為，因而發出反對中國與會的聲音。面對這樣的可能會對國際局勢產生重大影響的難題，英國政府必須審慎評估、多方考量，才能決斷出明智的決定。

中小學人工智慧教育推廣計畫人工智慧&電腦、資料科學

【AI尋寶趣成果展講座】AI世代的教與學（下）

2023 年 10 月 13 日2023 年 10 月 18 日 CASE PRESS

AI (Artificial intelligence) 於近幾年蓬勃發展，尤以去年亮相的ChatGPT最為讓世界震懾，在不同領域中均產生不同凡響的影響力。本場講座暨論壇邀請到三位教授：詹寶珠教授、陳宜欣教授和嚴成文教授，來和我們談談AI世代的教與學；我們在不同的社會角色裡要用什麼態度，且必須具備什麼樣的技能來面對這個日新月異的世界呢？

人工智慧&電腦、資料科學機器學習隱私與資安

你敢讓AI熟悉公司機密嗎？AI商用的兩難

2023 年 10 月 12 日2023 年 10 月 12 日 CASE PRESS ChatGPT, OpenAI, 商業機密, 商用AI, 資安問題

如果你是一家公司的老闆，你願意將公司的所有機密洩漏給AI嗎？OpenAI近期宣布將推出企業版的ChatGPT，能夠為客戶提供更專業的人工智慧，使AI能夠正式應用於專業的商務上。但大型語言模型商用仍面對關鍵的兩難：要夠有用，就必須夠專業；但如果要夠專業，就很可能涉及產業的機密，衍生資訊安全與商業祕密的問題。OpenAI聲稱，此版本將提供「企業等級的安全與隱私」，也承諾不會將客戶公司資料用於訓練AI。但…你會選擇冒這個風險嗎？

中小學人工智慧教育推廣計畫人工智慧&電腦、資料科學

【AI尋寶趣成果展講座】AI世代的教與學（上）

2023 年 09 月 29 日2023 年 09 月 26 日 CASE PRESS

人工智慧&電腦、資料科學媒體識讀機器學習

網路上的評價與留言到底準不準？

2023 年 09 月 28 日2023 年 09 月 26 日 CASE PRESS 人工智慧, 假評論, 垃圾訊息, 機器學習, 網路購物

隨著消費者的消費習慣改變，越來越多人在購買東西之前會到網路上搜尋評價與留言，並根據這些數據決定是否消費。然而，這些網路評價與留言真的準嗎？從這項消費習慣漸漸興起，不少平臺與賣家就會聘請寫手專門撰寫虛假評論，或是放出「黑函」打擊競爭者。我們是否有辦法藉由AI來協助我們偵測出一則評價的真偽呢？

人工智慧&電腦、資料科學可解釋性與公平性機器學習編輯精選

在光鮮亮麗的AI產業中，他們是隱形的工人

2023 年 09 月 21 日2023 年 09 月 19 日 CASE PRESS 工作環境, 廉價勞工, 機器學習, 隱形工人

AI產業的興起，讓許多人對於該產業工作者充滿幻想，他們應該都是中上流社會的人物。然而，在光鮮亮麗的背後，還有一群拿著低廉薪資的隱形工作者——資料標籤者。他們多是開發中國家的居民，從事著將資料分類標註的機械式工作，這是為了產出訓練AI用的「教材」。這份工作不僅薪資低廉、相當不穩定，工作環境與條件也往往相當嚴苛。而且由於外包商的保密條款，這些工人們甚至不知道自己在做的工作是為了什麼……

人工智慧&電腦、資料科學演算法資料探勘

註冊了一堆線上課程，卻總是上也上不完？

2023 年 09 月 15 日2023 年 09 月 27 日 CASE PRESS CHAID演算法, MOCCs, 學習, 決策樹, 磨課師, 線上課程

你上過線上課程嗎？因為科技的發展與現代人的生活模式改變，線上課程成為許多人學習新知的首選，而疫情的爆發更是促使人們快速適應了這樣的方式。但儘管線上課程平臺如雨後春筍不斷冒出，人們註冊了線上課程後，真的會好好上完課嗎？研究者蒐集與分析了平臺數據發現，真正完成課程的學生比例其實僅占少數。影響人們是否完成課程的因素非常多，包含學習者的投入度、互動性、平臺的好用度等。今年又有一個研究團隊使用決策樹演算法，對於影響學習者是否能完成課程的決定因素作了更細部的分析。

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