科技數位

AI加速科技業人事變革 矽谷高層警示就業衝擊

商傳媒|責任編輯/綜合外電報導在舊金山舉辦的一場重要人工智慧(AI)大會上,科技業高層與投資人共同探討AI技術對人類就業市場的深遠衝擊。隨著AI加速改變各行各業,會場內瀰漫著一股對職位流失的集體焦慮,一位AI產業高階主管甚至形容這是「集體恐慌」。部分科技公司已率先調整人事結構以適應AI時代。根據《themorningnews.com》報導,Salesforce已因AI處理一半的客服工作量,進而裁減相關職位。支付公司Block執行長傑克·多西(Jack...

AI助法律界提效能卻添亂象:客戶濫用工具考驗司法信任

商傳媒|葉安庭/綜合外電報導隨著人工智慧(AI)工具日益普及,全球法律界正經歷一場效率與挑戰並存的變革。儘管AI能顯著提升律師的工作效率,但當客戶與訴訟當事人使用這些工具時,卻也為法律實務帶來新的複雜性,引發對事實查核與證據真實性的深思。在加拿大,多倫多...

企業AI專案從實驗到生產:治理式執行促實質成效與效率

商傳媒|責任編輯/綜合外電報導全球企業在人工智慧(AI)領域投入巨資,啟動了大量客戶體驗、營運和數據分析等實驗性專案。然而,多數企業難以將這些測試專案從實驗階段推進至實際生產應用,導致無法實現規模化的商業價值。根據《cio.com》報導,AI實驗性專案雖能展示潛力,但由於實驗與執行之間的巨大鴻溝,鮮少能轉化為具生產規模的影響力。許多組織雖然能建立AI模型、測試用例並產生洞見,但若缺乏正確的數據基礎、營運模式與整合策略,這些努力在產生可衡量商業價值前便會停滯不前。企業高階主管面臨巨大壓力,需證明AI投資能透過提升效率、加速決策或開創新營收來帶來明確回報,但許多AI倡議仍孤立存在,未能與核心系統整合,導致難以規模化。AI實驗性專案未能進入生產階段的主要原因之一,在於將其視為獨立專案,而非更廣泛企業轉型的一部分,也缺乏營運所需的基礎設施與一致性。數據分散於不同系統且缺乏一致的結構,使得AI模型難以產生可靠的輸出,也讓業務團隊難以依此行動;在缺乏統一數據基礎的情況下,規模化AI應用變得不切實際。為克服這些挑戰,企業需採行「治理式執行」策略。這包括在數據層面嵌入安全性、合規性與存取控制,以實現更易管理的治理,確保AI在企業規範內規模化,這對於受嚴格法規要求的產業尤其關鍵。此外,資料、工程與業務團隊之間的一致性對於AI專案成功非常關鍵,透過將各團隊圍繞共享成果聚集,確保AI洞見能被迅速且有效地付諸行動。解決方案供應商如...

研究示警:AI聊天機器人醫療資訊逾半有誤 恐傳播錯誤訊息

商傳媒|康語柔/綜合外電報導一份最新研究指出,許多民眾日益仰賴的AI聊天機器人,在提供醫療健康資訊時,可能存在嚴重的準確性與完整性問題。該研究測試了五款主流生成式AI聊天機器人,發現其近半數的醫療相關回答被評為「有問題」或「高度有問題」。這項發表於開放取用期刊《BMJ...

美空軍導入AI平台 Argus強化外國投資國安審查

商傳媒|簡明心/綜合外電報導美國空軍已宣布採用紐約人工智慧公司Accrete(Accrete,...

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