<p>目前，「AI 代理」（Agent）在開發者社群中頗受歡迎，但尚未在真實世界中廣泛部署。不過 Google 執行長 Sundar Pichai 在 7/15 宣布，Google 的 AI 代理「Big Sleep」已成功偵測並阻止一場即將發生的網路攻擊。他表示，這是 AI 代理首次在真實環境中直接阻止網路攻擊。 Big Sleep 預測漏洞攻擊，提升開源軟體安全性 Big Sleep 是由 Google DeepMind 與 Project Zero 團隊去年共同開發的 AI 代理，具備主動搜尋並發現軟體未知漏洞的能力。根據 Google 說明 ，Big Sleep 這次偵測到開源資料庫 SQLite 中一項編號為 CVE-2025-6965 的高風險漏洞，並在攻擊者利用前完成修補。 「我們相信，這是 AI 代理首次被用來直接阻止在真實環境中對漏洞的利用行動，」Pichai 在 Google 官方部落格指出，該漏洞原先僅為少數威脅行為者所知，但透過結合威脅情報和 Big Sleep，可以準確預測即將被利用的漏洞，提前阻止駭客利用。他指出，Big Sleep 運用 AI 代理賦予資安防守方優勢。 Pichai 表示，自 2024 年 11 […]</p>
<p>為因應 AI 等新興技術快速發展，且資料為 AI 訓練與應用不可或缺的角色，數位發展部近日提出「促進資料創新利用發展條例」草案，即日起至 8 月 15 日開放預告，邀請各界提供寶貴意見。本次草案旨在擴大資料開放與共享、促進資料再利用，並為台灣在 AI 領域的發展提供法制支持。 數發部透過新聞稿表示，資料是 AI 技術發展的核心資源，為完善我國資料創新利用的法制基礎，數發部經過廣泛徵詢產學研及相關部會意見，研擬完成「促進資料創新利用發展條例」草案條文，其中包含提升開放資料品質、促進機關間資料共享及產業資料共享、鼓勵機關提供激勵措施促進產業創新、強化資料創新利用諮詢機制等相關規定，以有效推行及落實資料創新，優化資料流通利用的環境。 數發部指出，推動 AI 發展刻不容緩，在發展過程中，如何高效並安心地利用資料是關鍵挑戰。為解決此問題，草案規定政府開放資料應使用標準授權條款，以利於 AI 等新興科技的研發利用，並強調政府資料對外共享，應以非專屬授權為原則，進而保障資料的廣泛流通並支援 AI 發展。數發部希望藉由政府機關領頭，完備法制並釋出高品質資料，全力加速台灣主權 AI 發展。 此外，草案也著眼於加強政府間的資料共享，推動建立常態性政府資料共享機制，並鼓勵產業間合作，確保資料流通機制安全、公平且無歧視。數發部希望藉此提升公共服務品質，更提供產業更多參與資料創新應用的誘因，例如透過補助、獎勵與輔導措施等友善促進措施，推動產業與政府共享資料。 數發部說明，草案中也進一步建立資料政策推展的制度，藉由設置機關資料長及成立行政院資料創新利用諮詢會，協調各級機關推動資料創新利用的相關事宜。更透過訂定基本計畫及執行計畫，明確資料創新利用發展目標與執行措施，確保落實資料開放、共享及再利用，打造公私協力的資料驅動創新生態。 立即報名 8/15 【AI Agent 知識工作革命論壇】，解析企業如何在各工作場景導入 AI Agent 完成任務 ＊本文訊息由 數發部 提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。圖片來源：數發部</p>
<p>Meta 傳出可能告別長久以來標榜的開源策略，《紐約時報》引述消息人士報導，Meta 近期新成立的「超級 AI 實驗室」團隊正在討論是否放棄尚未公開的開源模型 Behemoth，改為開發一個封閉式 AI 模型。 Behemoth 模型傳效能不如預期，已暫停測試 報導根據消息人士指出，Behemoth 已完成訓練，但因內部測試成效未達預期，遲遲未公開釋出，並在新實驗室成立後停止所有新測試。儘管封閉模型的討論仍處於初步階段、尚未做出任何決策，且最終仍需 Meta 執行長祖克柏予以批准，但已引起外界關注。 多年來，Meta 一直選擇開源自家 AI 模型，也就是將背後的程式碼公開，提供其他開發者在其基礎上進行開發；相對地，封閉模型則是不公開。 針對封閉模型的討論，Meta 發言人告訴《TechCruch》，Meta 對於開源 AI 的立場「沒有改變」。其發言人表示，「我們計劃持續釋出先進的開源模型。過去以來，我們並未將所有開發成果都公開，未來也預期會同時訓練開源與封閉的混合模型。」 開源策略是 Meta 利基，可能動搖嗎？ 對 Meta 高層來說，開源策略是技術與社群擴展的利基。《TechCrunch》指出，儘管 Meta 內部也會部署封閉模型，但祖克柏一直將「開源」作為公司對外 AI 策略的核心，過去更大力強調 Llama 系列模型的開放性，並以此與 OpenAI 區隔。 因此，如果 Meta 真的踏上封閉路線，不代表技術策略轉向，更涉及 Meta 對 AI 開發哲學的變革。然而另一方面，Meta 面臨龐大的資本支出與變現壓力，其在 AI 領域投入數十億美元的資金，用於支付巨額獎金和薪水挖角 AI 人才、建立新的資料中心，以及開發通用人工智慧等。 開源與封閉路線之爭持續 事實上，《紐約時報》與《TechCrunch》皆點出祖克柏本人對開源策略態度的微妙立場。去年，祖克柏在一場 Podcast 訪談表示「我們顯然非常支持開源，但我並沒有承諾要釋出我們所做的每一項成果。」 當時祖克柏說，「我基本上傾向認為開源對社群有益，對我們自己也有好處，因為我們可以從開源社群的創新中受益。但如果某個時間點，我們的模型能力發生質變，而我們認為開源已不再負責任，那我們就不會再開源。這一切都很難預測。」 《TechCrunch》進一步分析，改採封閉式模型，Meta […]</p>
<p>隨著物聯網裝置倍增、雲端應用更多元，與資安威脅更顯劇烈，傳統的網管方式在穩定效能、擴充性與安全性顯得力有未逮，導致壅塞、延遲與漏洞問題頻繁發生，進而對一向高度依賴網路通訊的企業造成重大影響。 相較之下，人工智慧（AI）能自動化例行作業、預測異常狀況並提升整體效能，徹底改變網路的設計、管理與優化方式。未來的網路不僅追求速度與容量，更著重於導入智慧技術，以大幅降低營運成本，滿足日益複雜的數位環境需求。 根據人工智慧科技基金會（AIF）發布的《台灣產業 AI 化大調查》報告，台灣企業邁入「AI 規模應用（Scaling AI）」階段的比例較 2022 年提升 4％。然而，仍有近七成企業尚未跨越 AI 實際應用門檻，多數僅將 AI 視為工具，而未建立完整的 AI 導入藍圖，特別是將 AI 整合納入網路及營運系統的理解仍明顯不足。儘管台灣企業在全面部署 AI 仍面臨挑戰，但整體認知與技術應用能力快速提升，反映台灣邁向 AI 驅動網路與數位轉型的正向態勢。 運用AI打造主動式、高效率且以客戶為中心的網路營運 AI 驅動的網路營運可實現主動管理模式，透過預測分析與機器學習演算法，即時監控網路狀況、偵測異常與快速修復問題。AI 為網路基礎架構帶來三大營運效益： 1. 自動化例行性作業，有效節省時間 隨著網路架構日趨複雜，AI 可將人工例行作業自動化。透過 AI 執行網路效能監控、異常偵測與維護作業等千篇一律的工作，企業得以釋放人力資源，讓員工專注於更高價值的產出，如策略規劃、創新與客戶支援。此方法不僅能提升效率，也能降低人為錯誤風險，並強化網路基礎架構的穩定性與安全性。 2. 主動洞察與預測分析 AI 的預測分析能力可協助網路預先識別並回應潛在問題，避免演變成重大危機。透過分析歷史資料，AI 演算法能找出相關模式與趨勢，進而判斷維護時機或可能發生的異常。此主動式功能有助於 IT 團隊採取預防措施，降低停機風險，並提升整體網路可靠性。透過 AI 驅動的洞察力，企業能做出更明智的資源配置、容量規劃與資安投資決策。 3. 持續強化使用者體驗 AI 驅動的網路能提供個人化支援，並針對問題提供即時解決方案，徹底改變使用者體驗。透過分析使用者行為、偏好與使用模式，AI 演算法可主動辨識潛在問題，避免演變成重大危機。IT 團隊亦可依據不同客戶需求提供精準解決方案，進一步提升使用者滿意度與忠誠度。 根據 HPE 委託 Ponemon Institute 調查發布的《2025 年全球資安落差調查報告》，目前僅有 39％ […]</p>
<p>台灣雲端技術服務領導品牌博弘雲端（Nextlink Technology）(6997) 宣布與 Amazon Web Services（AWS）正式簽署 New Region Strategic Collaboration Agreement（SCA）台北區域戰略合作協議，雙方將共同推動 AI 驅動的雲端創新，協助台灣企業在 AWS 亞太（台北）區域上線後，加速導入 AI 技術，掌握數位轉型新機遇。 本次博弘雲端與 AWS 簽訂的 New Region SCA 台北區域戰略合作協議，能夠深化雲端技術與拓展指標客戶。運用 AWS 亞太（台北）區域的基礎設施，共創產業的客製化解決方案，擴大市場推廣和技術量能的實踐，攜手企業邁向雲端驅動的未來。 聚焦台灣戰略合作 攜手企業加速 AI 應用 博弘雲端身為 AWS 長期且深具技術實力的合作夥伴，將結合企業客戶雲端導入與數據應用的豐富經驗，與 AWS 團隊合作，拓展 AI 時代的雲端應用版圖。特別在 AWS 亞太（台北）區域上線後，產業應用將更聚焦在金融、零售、製造等領域，協助企業提升營運效率、優化客戶體驗，並打造具備競爭力的數位服務。 除此之外，博弘雲端在 AI 時代也積極拓展自有產品應用，如智能雲端管理 AICOM、企業 AI 代理 LEMMA，賦能企業有效整合雲端環境管理，並且開啟 AI 技術應用。 博弘雲端總經理何冠生表示：「生成式 AI 正快速重塑各行各業的數位競爭力。此次與 AWS 簽署戰略合作協議，不僅是對博弘雲端技術實力與市場洞察的高度肯定，也代表我們邁入一個更具規模與深度的合作階段。憑藉 AWS 亞太（台北）區域的在地雲端優勢，博弘雲端將更貼近市場的需求、更專業的技術應用，加速台灣企業的雲端 […]</p>
<p>麻省理工學院推出「AI 供應鏈與物流管理」夏季課程，喬治亞理工學院開設「供應鏈專業人員生成式 AI 應用」課程，俄亥俄州立大學則在供應鏈管理講座中納入生成式 AI 和預測分析內容。這些美國頂尖大學的課程設計不僅涵蓋理論知識，更強調實務案例應用，包括預測模型建構、AI 助理運用，還有真實場景的技術解決方案。 也就是說，產學合作模式正在升級。 供應鏈軟體供應商 Blue Yonder 與阿肯色大學簽署兩年合作協議，成為供應鏈管理碩士課程首位冠名贊助商。這種合作不單只是名義上的資金贊助，而是企業深度參與課綱設計、提供教學平台工具，並由企業高層直接參與授課，確保學術教育與產業需求的無縫接軌。 產學合作再深化，從教育開始培養相關人才 俄亥俄州立大學商學院助理教授 Vince Castillo 的物流與供應鏈分析課程，向學生介紹生成式 AI 設計與倫理、AI 助理運用、預測分析、需求預測，以及 AI 輔助的車輛路線規劃。學生不僅學習如何建構機器學習模型來預測供應鏈需求或研究配送挑戰，更嘗試讓 AI 協助撰寫程式碼。 這種教學設計的精髓在於「實戰導向」。學生面對的不是抽象的技術概念，而是真實的商業場景；例如當面對貨輪擱淺造成的供應鏈中斷時，學生必須思考如何運用技術或 AI 來解決問題。 Castillo 教授強調，整個學習過程都圍繞著「AI 如何協助或阻礙分析工作」這一核心議題展開。 值得注意的是，這種技術導向的教育並非僅限於學位課程。Castillo 同時開設為期兩天的管理者教育課程，專為在職供應鏈專業人員設計，內容涵蓋 AI 倫理、生成式 AI 在供應鏈中的實際應用（如合約分析和客戶關係管理），以及如何在組織中實施這些流程。 市場需求推動了認證機構的標準調整 至於前面提到的 Blue Yonder 與阿肯色大學的產學合作，已經跳脫過往企業金錢贊助的方式。Blue Yonder 不僅提供技術平台作為教學工具，更直接參與課程設計、課綱規劃和客座講座。Blue Yonder 客戶成功高管 Nathalie Carruthers 表示，這種合作是為了推動供應鏈作為一門學科和專業的演進，並確保未來的供應鏈專業工作者能為這個領域的發展做好準備。 這種深度合作反映出企業對人才需求的精準掌握。美國營運管理協會對 3,500 名供應鏈專業人員的調查顯示，45% 的受訪者在工作中使用 AI 聊天機器人。企業開始明確表達 AI […]</p>
<p>包括 ChatGPT 在內的 AI 工具，變得越來越「好說話」。它們過度稱讚、缺乏批判性，對使用者的觀點幾乎全盤接受，甚至顯得有些「阿諛奉承」。OpenAI 甚至罕見地在官方部落格中承認這個現象；這明確顯示，這不僅是使用者的主觀感受，而是產品性格與設計上正在發生的真實轉變。 問題的根源，可能來自產品設計上的商業考量。 AI 變「好好先生」，但專業場景卻會「誤判」 在競爭激烈的數位環境中，客戶體驗是商業策略的核心，留住用戶並將互動轉化為長期關係是保持領先的關鍵。因此，為了解決訓練成本高昂的問題，並提升使用者滿意度和續用率，AI 產品或許有意無意強化了「取悅用戶」的互動風格。 這種透過基於人類回饋的強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLH）所進行的調優過程，會強化 AI 學習「令人愉快」的回答模式，進而犧牲了原本應有的中立性與建設性批評功能。 換句話說，AI 的目標是服務其創造者的特定目的。如果是免費服務，目的可能是推銷；如果是付費服務，則可能是讓你感到滿意並持續使用。同時，AI 也需要數據，你使用時間越長，它們擁有的數據就越多，這也成為讓使用者持續使用的另一個動機。 這種「AI 阿諛奉承化」的現象，就對不同的使用情境帶來截然不同的影響： 對於需要情緒支持或快速解答的場景，AI 這種支援性互動可能帶來正向幫助。例如，在面對壓力或需要快速獲得簡單答案時，一個給予肯定、不帶批判的 AI 夥伴，能讓人感到舒適。 然而，在需要專業回饋的場景，例如簡報預演、寫作審稿、研究分析等，AI 這種缺乏批判性的回答，可能導致嚴重的誤判。這種只求讓人滿意、而非追求真實與精確的設計方向，正凸顯了 AI 訓練與商業利益之間潛在的矛盾。 AI 訓練與利益一致性的矛盾：商業目標的代價 AI 回答傾向於「取悅用戶」，實質上反映了前面提到的、創造背後的商業考量，包括提升用戶黏著度和數據收集，這使得 AI 回應的「客觀性」和「中立性」受到挑戰。 更令人擔憂的是，這種設計方向可能為未來的風險埋下伏筆。如果聊天機器人未來導入廣告模型，將面臨內容中立性與商業置入的倫理爭議。 學者們提出「建設性摩擦」模型，意即在與 AI 系統互動時，如果刻意設計「適度的阻力」或「思考停頓點」，反而能幫助使用者進行更深層的反思、批判與判斷。這有助於避免人類過度依賴 AI，或是陷入自動化思維的陷阱。 面對諂媚，使用者的自保術 面對外界的質疑，OpenAI 表示他們已採取更多措施來重新調整模型的行為，包括：改進核心訓練技術和系統提示，明確引導模型遠離諂媚；建立更多護欄以提高誠實和透明度；擴展方式讓更多用戶在部署前測試並提供回饋；持續擴大評估以發現更多潛在問題。 對於使用者而言，面對「太過友善」的 AI，自己也能採取這些作法： 市場能否接受「不討好」但誠實的 AI？ 生成式 AI 如果一直只會討好使用者，可能就會失去提供真誠批評的能力。對那些需要深度建議和實用分析的人來說，這會導致 AI 給的回覆品質下降，讓人過度自信而做出錯誤判斷。 […]</p>
<p>全球網路與安全領導品牌思科今日在台灣舉辦「2025 生態創新峰會」，攜手技術領袖與生態系夥伴，深入探討 AI 如何驅動商業創新與生態構建，並為各產業提供創新解方。會中，思科分享了在美國總部 Cisco Live 技術盛會上針對資安、AI 應用及現代化網路架構等領域的最新技術進展，並發布了針對台灣企業的《2025 全球網路趨勢調查》，顯示 79% 的台灣企業在過去一年曾因網路攻擊、壅塞或設定錯誤遭遇重大中斷，突顯了在數位基礎建設、特別是資安防護上的迫切需求。 國家科學及技術委員會科技辦公室副執行秘書邱維辰、美國在台協會數位經濟官齊玉瑤 (Beth Gee) 、思科全球資深副總裁暨全球創新長 Guy Diedrich 、思科全球副總裁黃志明和思科台灣總經理林岳田，以及各思科生態合作夥伴的代表等出席活動，共同探討以 AI 驅動的創新，以及產業的發展前景。 思科台灣總經理林岳田表示：「隨著 AI 和數位轉型的加速，台灣企業正面臨日益複雜的挑戰，包括如何有效應用 AI 推動創新，同時加強網路安全應對來自網路攻擊和配置錯誤的風險。現代化網路不僅能提升企業業務韌性，還能促進創新與強化安全防護，幫助企業在數位轉型過程中保持競爭優勢。」 思科打造安全架構，助力企業 AI 轉型 面對企業加快 AI 應用及提升投資價值的需求，思科重新定義未來數據中心與智慧工作場所的架構。本次峰會中推出多項全新產品與解決方案，涵蓋： 網路架構轉型勢在必行，現代網路需更智慧、更安全、更具彈性 隨著 AI 助理、智慧代理和資料驅動工作方式的興起，企業網路面臨著更即時、更延遲敏感且複雜度大幅提升的挑戰。根據思科最新《2025 全球網路趨勢調查》指出，這些變化強調了網路架構轉型的迫切需求。針對台灣企業的調查結果，思科歸納出六大關鍵洞察，顯示網路架構正快速演進，以適應不斷變化的需求。 現代化網路基礎架構，驅動企業成長與節能雙引擎 經調查顯示，許多 IT 領袖透過現代化網路基礎架構，已實現顧客體驗優化（54%）、營運效率提升（47%），以及強化創新能力（57%）的具體財務效益。然而，若網路架構未針對 AI 與即時應用量身打造，這些效益將難以持續擴展。為釋放網路潛能，IT 領袖辨認三大必須克服的挑戰：系統整合度不足（59%）、部署不完整（43%）及過度依賴人工監控（41%）。因此，投資智慧化、安全且具高度彈性的網路架構，已成為企業邁向未來的關鍵。另外，高達 93% 的受訪者認為網路升級將可直接帶動營收成長；94% 期待透過智慧網路設計，有效降低中斷風險與營運成本，全面提升企業競爭力。 思科攜手合作夥伴共拓 AI 生態邊界 作為 AI 生態的重要一環，合作與共創已成為推動科技演進與場景落地的關鍵路徑。思科正攜手生態夥伴，以前瞻視野與技術實力，加速智慧生態的融合與發展。 峰會現場，凌羣電腦、零壹科技、VAST Data 等重要合作夥伴展示了基於思科網路解決方案的AI創新實踐，生動詮釋了思科與生態夥伴如何協同創新，共建更加開放、包容的AI生態體系。 SysTalker 結合語音辨識、影像分析、情緒理解、意圖判讀與文件解析等多模態技術，應用場景涵蓋民眾諮詢、醫療陪伴、企業客服與導覽服務。其模組化設計可依任務需求自由配置，並支援 Web、LINE 等常用介面，提升互動的自然度與便利性。同時支援地端部署，保障資料不出境，強化資安控管，打造真正實用且值得信賴的 AI 解決方案。 作為 Cisco 基礎架構生態系的一環，EBox 可快速部署、輕鬆管理，有效簡化 AI 環境的建置流程，加速數據驅動的創新旅程。Cisco EBox，不只是伺服器，更是推動企業邁向 AI 未來的關鍵引擎。立即佈局 AI，從資料中釋放真正價值。 （本文訊息由思科提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。圖片來源：思科。）</p>
<p>今年 5 月，AI 平台 Hugging Face 發表了兩款開源 AI 機器人原型：人形機器人 HopeJR 與桌面型互動機器人 Reachy Mini，如今終於宣布 Reachy Mini 本週開賣，吸引 AI 社群大量關注。科技媒體《VentureBeat》分析指出，Hugging Face 鎖定的「開源硬體」可能會成為 AI 機器人技術的未來。 售價 299 美元，開源機器人如何推動 AI 民主化？ Reachy Mini 機器人大小如同一般絨毛玩偶，搭載兩個螢幕作為眼睛、有 2 根天線，目前提供兩種版本：一款採取無線設計，售價為 449 美元，內建 Raspberry Pi 5 小型電腦；另一款需要外接運算裝置，價格為 299 美元。這兩款開源機器人皆以 DIY 套件形式提供，供開發者自行組裝。 根據《TechCrunch》，完成組裝後的 Reachy Mini 可以完全用 Python 進行程式編寫，並且內建多個應用範例，也能連結 Hugging Face Hub。值得一提的是，Hugging Face Hub 提供超過 170 […]</p>
<p>近期 Alphabet 旗下的 AI 醫療科技公司 Isomorphic Labs，正準備開始測試以 AI 設計的藥物在人體上的效果，標誌 AI 在醫藥領域的重要里程碑。Isomorphic Labs 的核心技術來自 DeepMind 開發的 AlphaFold 系統，目前 AlphaFold 已經從早期只能模擬單一蛋白質結構，到最新的 AlphaFold3 可以預測蛋白質與 DNA、藥物等分子的交互作用，為研究人員在藥物開發方面提供重要優勢。Isomorphic Labs 總裁 Colin Murdoch 在接受《FORTUNE》採訪時分享，Isomorphic Labs 的終極目標，就是未來碰到疾病時，只要點擊一個按鈕，就能設計出治療這項疾病的藥物。 訊聯集團建立「新藥開發的 AI Foundry」 「過去案例都是將已經開發一段時間的藥物，讓 AI 分析重要成分與效果，進一步依照 AI 建議微調，但 Isomorphic Labs 的突破，在於從無到有創造新藥的過程，都是由 AI 輔助，」訊聯集團董事長蔡政憲強調，當 AI 新藥開發已經成為全球藥廠的重點項目，許多台灣企業也正積極借力 AI ，不斷嘗試在新藥開發領域開創新效益。 「2010 年訊聯成立 AI 事業部門，這 15 年來我們持續摸索，近期定調新的商業模式，我們稱為『新藥開發的 AI Foundry』，」蔡政憲分析，投入新藥研發領域的企業，過去不是藥廠自行培養 AI […]</p>
<p>根據 Adobe 最新預估，在 7 月 8 日開始的 Amazon Prime Day 活動期間，線上銷售額將達 238 億美元，年增幅高達 28.4%，相當於「兩個黑色星期五」的銷售總和，其中更有超過一半的交易來自行動裝置，占比高達 52.5%。 除了可觀的銷售數字，今年的 Prime Day 也顯示消費習慣的重大轉變。Adobe 推估，在 2025 年 Prime Day 期間，消費者透過生成式 AI 進行購物相關互動的流量將年增 3,200%。這不僅意味著生成式 AI 正在快速融入消費流程，也值得品牌端進一步反思：當消費者開始依賴生成式 AI 助理，品牌是否也應該擁有自己的「智慧夥伴」來應對這股新浪潮？ 生成式 AI 成為消費者的專屬購物顧問 在 Adobe 針對 5,000 名美國消費者所做的調查中，有 55% 受訪者表示曾使用生成式 AI 進行商品研究、47% 用來獲得推薦、43% 則用在搜尋折扣，另外分別有 35% 與 33% 的使用者，使用生成式 AI 獲取送禮靈感和創建購物清單。 從比價、商品選擇、禮物構思到建立清單，AI 正全方位滲透消費者的購物流程。許多消費者甚至不再只是「上 Amazon […]</p>
<p>根據《Bloomberg News》報導，Meta 宣布以 35 億美元入股全球最大眼鏡製造商 EssilorLuxottica，展現 Meta 持續投資智慧眼鏡與 AI 應用領域，為其擴展硬體布局提供新動能。 合作開發 AI 眼鏡，Meta 深入製造與全球性通路 Meta 與 EssilorLuxottica 近年持續合作開發智慧眼鏡，2021 年推出首款雷朋聯名產品，內建鏡頭與 AI 助理功能，今年雙方更攜手推出 Oakley 品牌款式。EssilorLuxottica 執行長 Francesco Milleri 曾透露 Meta 有意入股，根據《Bloomberg News》報導，知情人士補充，Meta 未來持股比例可能會增加至 5%。 《Bloomberg News》指出，Meta 對眼鏡巨頭 EssilorLuxottica 的投資加深了兩間公司的關係，這項交易與 Meta 執行長祖克柏對 AI 的承諾一致，AI 已成為 Meta 最優先發展的項目之一，開發智慧眼鏡是該策略中的關鍵環節。祖克柏表示，過去 Meta 必須透過其他公司生產的智慧型手機來提供自家應用程式與服務，而智慧眼鏡則讓 Meta 有機會自行打造硬體設備並掌握通路，深入的製造知識與全球性通路網絡。 AI 眼鏡競局升溫，跨界共塑未來穿戴趨勢 《Bloomberg News》說明，對 EssilorLuxottica 而言，這項交易有助於其提升在科技產業中的影響力，若 Meta […]</p>
<p>美國陸軍正加速推動 AI 軍事應用的制度化進程，近期計畫設立全新的士兵職業專長：49B，專責人工智慧與機器學習任務。同時，軍方也同步培養具備專業技術背景的準尉階級軍官，目標是打造一支跨軍種的 AI 技術骨幹部隊。 近年基於美軍現代化政策，陸軍現代化進程正在加速。美軍正試圖透過職涯體系的根本改革，來應對以演算法、無人機和機器人為核心的未來戰爭型態。 AI 正式入列軍事職涯 陸軍擬設立的「49B」專長編號，將成為人工智慧與機器學習的正式職業分類，這意味著 AI 專業不再是額外技能，而是軍隊不可或缺的核心能力。這項規劃旨在為前線作戰部隊和技術後勤單位注入新能量，確保 AI 應用能夠有效落地。 49B 不僅僅是設立一個新職位，它也將對軍隊內外產生重大影響。從經濟角度來看，預計將透過增加對人工智慧和機器學習專家的需求來刺激成長，可能帶來相關行業更高的薪資和新的就業機會。從社會角度來看，它有潛力吸引更多元的人才加入軍隊，豐富軍隊人員的能力和技能。 為了吸引並留住頂尖的 AI 人才，新計畫設計了更具彈性的培育路線。軍方將開放網路與信號等領域的軍官，無須脫離原本的專業，即可轉向 AI 專長領域。這項策略旨在建立可延續的職涯發展脈絡，確保 AI 專業人才的穩定性與戰略價值。未來，陸軍將為軍官設立專屬的 AI 專長職涯，讓不同專業背景的人員能夠長期投入 AI 領域，形成一支堅實的技術骨幹，以支援跨軍種的 AI 任務需求。 美國陸軍也正建立全面的教育項目，並投資數據科學和 AI 教育計畫，確保士兵們能夠熟練掌握 AI 技術。此外，為保障 AI 系統的安全與有效融入軍事行動，軍方也正在開發人工智慧分層防禦框架，以保護 AI 系統免受潛在風險的影響。 AI 軍事應用的挑戰與演進 儘管美軍在 AI 軍事應用上野心勃勃，但現實中仍面臨從理論到實務的落差。雖然軍方已成立「人工智慧整合中心」等機構，但實際部署仍多處於起步階段。前線部隊距離全面整合 AI 技術，並將其應用於日常作戰，仍有顯著的實務落差。這顯示，技術轉型需要時間，更需要系統性的推動與調適。 事實上，本次 AI 軍職設計，是對 2018 年成立的「人工智慧特遣部隊」（AI Task Force）的制度性延伸。當時軍方即希望透過建制化方式，彌補軍中在演算法和數據科學方面的技術人力落差。現在，將其正式納入職涯體系，代表美軍對 AI 應用的長期規劃和承諾，並非僅是短期試點，而是希望將 AI 變成軍事運作的常態。 […]</p>
<p>生成式 AI 近年在行銷影片生成方面的應用發展迅速。像是英國 AI 公司 Synthesia 的 AI 影片生成工具，可以製作廣告演員的分身，讓這些演員的表演不再是一次性，而是可以重覆運用，只需按一下按鈕即可背誦用戶給「演員」的任何腳本。據官方說法，已有 44% 的財富 100 強公司使用其技術。 H&M 今年積極投入 AI 技術領域，計劃與模特兒及經紀公司直接合作，打造 30 位模特兒的「數位分身」（Digital Twins）。他們打算透過這些 AI 生成的模特兒，快速生成社群與電商行銷素材，提升內容製作效率並降低拍攝成本，加速品牌響應市場趨勢的敏捷度，也能藉此測試更多視覺風格與商品搭配。 根據 H&M 公佈的資訊，模特兒數位分身的合作方式，皆需經過真人模特兒授權，讓模特兒親自參與數位分身的創建，並讓他們擁有自主權，這同時也意味著，模特兒可以自行決定是否授權 H&M 使用他們的數位分身，並依據使用範圍獲取合理報酬。 此外，凡是 AI 生成素材都會清楚標註是 AI 製作，以維護消費者的知情權與內容透明度。H&M 全球創意長安德森（Jörgen Andersson）表示：「我們希望透過這項計畫探索生成式 AI 對創意流程的幫助，同時堅持以人為本的品牌核心。」 批評者：AI 恐影響勞動權益、強化容貌焦慮 時尚零售品牌運用生成式 AI 開創新的創意可能性，H&M 並非先例，如牛仔褲品牌 Levi’s 曾於 2023 年宣布將使用 AI 生成模特兒，卻因輿論反彈，最終取消計畫。 公關顧問 James Gordon-MacIntosh 表示，大品牌若公開使用 AI 分身，恐會在市場上「正常化」這種做法，甚至可能被濫用。「未必所有人（模特兒）都會主動取得肖像權授權，這可能開啟更大規模的內容盜用與倫理爭議，」Gordon-MacIntosh 指出，這樣的技術讓過去的影像修圖問題，走向更難察覺的境地。 […]</p>
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