AI啟動的美麗新世界帶給我們什麼樣的未來
企管三甲 林沅禎
這場演講讓我對未來的科技發展有了更深刻的體悟。AI不再只是輔助工具，而是即將徹底改變世界的關鍵力量。未來十年，5G/6G、低軌道通訊衛星、大數據、人工智慧（AI）、物聯網（IoT）、區塊鏈、量子電腦等技術將持續發展，為各行各業帶來無限商機的同時，也可能對就業市場帶來巨大衝擊。我不禁思考，在AI時代，我們該如何提升競爭力，確保自己不會被淘汰？
演講中介紹了許多實用的AI工具，例如 Notion AI能快速整理資訊、生成 文案，提升行銷企劃或內容創作的效率；剪映讓影片剪輯變得更加直覺，即使是新手也能輕鬆製作社群短片；ChatGPT 作為最受矚目的語言AI，不僅能撰寫文案、客服回應，還能規劃行銷策略；而 Runway則是影像創作的利器，降低動畫與視覺設計的技術門檻。這些工具讓我深刻體會到，AI已經融入我們的日常工作，未來將扮演更重要的角色。然而，AI的發展不僅帶來便利，也引發了值得深思的問題。
AI可能創造新的職業，如AI工程師、資料分析師、智慧供應鏈管理等，但同時也可能取代部分傳統工作。我開始思考，未來的就業市場將如何變化？我們應該如何適應這場變革？在這樣的趨勢下，學習並善用AI是關鍵。與其擔心被取代，不如掌握AI工具，提高自身的工作效率。例如，行銷人員可以運用Notion AI 快速整理企劃內容，使用剪映製作吸引人的影片，甚至透過 ChatGPT 優化文案，提升品牌影響力。未來，能靈活運用AI、分析數據，並結合創新思維的人，將成為市場上最具競爭力的人才。
此外，這場演講也讓我反思 AI的道德與社會影響。當我們過度依賴AI， 是否會削弱獨立思考的能力？若AI在決策過程中出現偏見，是否會導致不公平的結果？這些都是我們在迎接AI時代時，必須審慎思考的議題。AI的發展已是不可逆的趨勢，關鍵在於我們如何善用它，而不是被它掌控。總結來說，這場演講讓我對AI的應用與未來發展有了更全面的理解，也促使我重新思考自己的職涯規劃。AI時代既是挑戰，也是機會，唯有不斷學習、適應變化，才能在這場科技革命中站穩腳步，擁有更大的發展空間。
企管三甲 李沂臻
講師在一開始說：”Al will not replace you ; a person who's using Al will replace you.”曾經有聽過，而今天又再讓我思考一番，原本都會怕未來求職或是有工作後被AI取代、被裁員，但其實AI本身不會直接讓你失業，但如果你不學習如何利用AI，提高效率或創造價值，可能會被更懂AI的人取代。我覺得比起全用手動的員工，會使用AI協助自己完成工作的員工關鍵是：效率更高也能創造更多價值。
此次演講的重點我覺得是人工智慧的偏見及偏差，像是西方法律規定不能使用AI來篩選履歷，因為它會依照過往的規律去執行演算法，可能造成有潛力的人被淘汰或是社會刻板印象加強，這是我從未聽說過的，原來人工智慧也會有歧視偏見。Claude 的核心技術與精神就很重要，減少人為干預來讓AI自己學習怎樣才是好的回 應，而不是完全依賴人類的標註。降低偏見影響讓AI自己根據「憲法」原則來判斷內容， 而不是完全依靠人類決定對錯。提升安全性使AI會自動過濾有害、不道德或違規的內容，降低風險。這樣的AI訓練方式就像是「讓 AI先學習法律與道德，再用強化學習讓它能自主做出更符合倫理的判斷」，最終的目標是讓AI更安全、更可靠、更少偏見。我也理解到會要這樣是因為資料的偏見會影響演算法再進而影響商業，最後造成真實世界的偏見。
講師最後說：「我們終究不會被人工智慧取代的原因是我們會社交。」AI 不能取代人類， 因為我們的價值來自於「人際關係」 講師給我們的最後這張簡報象徵了人類的核心優勢「社會資本」我們不只是個體，而是社群的一部分。我認為這次使我收穫最大的是：人類的價值不只是技能或知識，而是來自於我們與他人的連結、合作與情感共鳴。儘管 AI 能夠幫助我們提高效率，它無法真正取代人類的情感、歸屬感、合作能力與價值觀。這也是為什麼懂得與他人建立關係、合 作與信任的人，仍然具有不可替代的優勢。
企管三甲 劉維庭
這堂課讓我對機器學習的問題界定方式有更深入的理解，也讓我更清楚不同 學習方式適用的情境。機器學習的發展讓電腦不再只是單純按照人類給的指令運 作，而是能從數據中學習，進而作出更智慧的決策。這次學到的四種學習方式— —監督式學習、非監督式學習、半監督式學習與增強式學習—各有適用的場景， 每種方式都有其優勢與挑戰。
監督式學習就像老師帶學生，告訴機器「這是對的，那是錯的」，機器透過 大量的標註數據來學習規則，適用於分類與回歸問題。這種方法很直觀，結果通 常也比較準確，但收集與標註數據的成本很高，如果沒有大量標註過的數據，學 習效果會受影響。相較之下，非監督式學習則比較像是讓機器自己去探索，找出數據中的隱藏模式，而不是人類事先定義好答案。這種方法可以幫助我們在沒有標籤的數據中找到規律，例如市場上的客群分類、詐欺偵測等應用，但由於機器要自己找關聯性，準確度可能不如監督式學習。
半監督式學習則是折衷的方式，部分數據有標註，部分沒有，讓機器在有限 的標註數據輔助下，利用非監督式學習找出更多隱藏的模式，這種方式適合應用 在醫學影像分析，因為標註醫學影像的成本很高，但機器仍可以透過少量標註數 據來推斷其餘未標註數據的特徵。增強式學習（Reinforcement Learning）的概念則比較特別，它不像前面三種學習方式那樣依賴現成數據，而是透過不斷 嘗試與環境互動來學習，機器會根據結果得到獎勵或懲罰，進而學習如何做出更好的決策。這種技術目前在遊戲AI、自動駕駛、機器人學習等領域有廣泛應用， 最著名的例子就是AlphaGo，它透過增強式學習成功打敗了世界頂尖圍棋選手。
這堂課讓我體會到機器學習的威力，也讓我開始思考這些技術未來可能帶來 的改變。雖然機器學習在許多領域發展迅速，應用廣泛，但它仍有許多挑戰，像 是數據品質、模型過擬合、解釋性問題等等，這些都是研究者需要持續克服的課 題。未來若有機會，我也想更進一步了解機器學習的實作方式，並嘗試應用在不 同的場景中，看看是否能解決一些實際問題。這堂課讓我對機器學習有了更全面 的理解，也激發了我想要深入研究這個領域的興趣，未來希望能夠進一步學習相 關的技術，並實際應用在專案當中。
企管三甲 陳永峰
這場演講讓我對未來科技發展有了更深刻的體悟。隨著人工智慧（AI）的快速進步，我們的世界正逐步進入一個由智能技術驅動的時代，AI不再只是輔助工具，而是成為改變產業與社會運作方式的核心技術。特別是在資管領域，AI的應用已經帶來了顯著的影響，例如 Lidar（光達）技術、同步建圖 SLAM、視覺化里程 VO，以及 IMU 陀螺儀的發展，這些技術正不斷提升我們對空間資訊的理解與應用。
演講中提到的數位孿生技術（Dynamic Digital Twin）讓我印象深刻。透過即時的模型建立、數據收集、資料連結與分析改進，數位孿生能夠模擬現實世界的變化，幫助企業進行更精準的決策。例如，在智慧城市管理中，透過 SLAM 技術建立即時 3D 地圖，並結合 Lidar 和 IMU 的感測數據，我們可以更準確地監控基礎設施的狀態，預測潛在問題並進行優化。這種技術不僅提升了效率，也大幅降低了人力與時間成本，未來有望應用於更多領域，如自動駕駛、智慧製造及醫療保健等。
然而，AI 的發展雖然帶來了許多便利，也引發了一些值得深思的問題。例如，當我們過度依賴 AI 來做決策時，是否會削弱人類的獨立思考能力？AI 在數據分析與模式辨識方面的確優於人類，但如果數據本身帶有偏見，AI 的決策是否也會產生偏誤？這些問題讓我開始思考，如何在技術發展的同時，確保 AI 的公平性與透明度。
AI 不僅改變了企業運作模式，也正在重塑勞動市場。演講中提到：「AI 不會取代你，但會使用 AI 的人會取代你。」這句話讓我感觸很深。許多傳統工作可能因 AI 的自動化而消失，但與其擔憂被取代，不如學習如何運用 AI 來提升自身競爭力。例如，未來的專業人才不僅需要具備技術能力，還必須懂得如何解讀 AI 產出的數據，並結合人類的創造力與決策能力，將 AI 作為提升效率與創造價值的工具。
演講最後提到，人類最重要的競爭力在於「社會資本」——我們的情感、合作能力與創新思維，這些是 AI 無法完全取代的。因此，我認為未來的學習不應該只專注於技術本身，更應該培養跨領域的能力，例如數據分析、決策判斷、問題解決與人際溝通能力。只有結合 AI 與人類智慧，我們才能在這個變革的時代中站穩腳步。
總結來說，這場演講讓我對 AI 的應用與未來發展有了更全面的理解，也促使我重新思考自身的職涯規劃。AI 時代既是挑戰，也是機會，關鍵在於如何掌握新技術，並運用它來創造更多價值。未來，我將持續學習與關注 AI 的發展，期許自己能在這場科技革命中找到屬於自己的定位，為社會與產業帶來正向影響。
企管三甲 卓采萱
今天的講座請來了商業發展研究院的國際發展服務中心副主任，簡陳中講師，我對於今天講座的印象更感興趣，原因是講師不是著重講AI所帶來的科技運用，而是人們該如何面對這項技術的衝擊，課堂中有句話說「AI不會取代你，但你會被會用AI的人取代」，這句話雖然不是第一次聽到，但這真的是對我們這世代的人來說非常中肯的一句話。
講師在一開始分享到AI在未來將會取代掉8億個工作職位，尤其是對低技能、高自動化的行業，但即使這些工作會被AI替代，我認為同時也會有許多隨之衍生的職業出現，像是AI模型訓練師，要如何與AI溝通並去訓練與調整他的數據模型，使其能更適用在特定的情境與場合，像是醫療診斷、建築模擬等等……，還有AI道德專家，現今AI使用爭議中最具討論性的點之一就是他的價值觀、公平性與偏見等道德問題，若是沒有加以規範與訓練，或許會加深不同觀點的人們之間的分化與對立，尤其是當現今人人都能輕易使用這項工具時，對於思想還未成熟的孩子來說是有一定的風險在的，這也應該要有專門的教師去進行輔導使用，並教育孩子的思辨能力，這些都值得我們注意與討論。
後面講師提到一些能幫助未來我們在工作中提升效率的AI工具，並幫我們分類這些不同的工具使用上各自的好處，我也認為自己該去學習運用，多學這些工具對我們都有益。而在最後提到的十年後的世界，樣樣都跟AI脫不了關係，像是大數據、區塊鏈、平台經濟、量子電腦，我發現其實這其中有些科技大多我都只是聽過但沒有很熟悉，甚至有部分是完全沒有聽過，我認為自己也該趁這時多修習一些相關課程，去理解其中的道理，很期待未來科技高度發展後為我們帶來更方便的生活，但在享受這些好處的同時，我們也要理解他的運作並做好防範，這樣我們才能良好、正確地去運用他，而不會反過來被會用AI的人給算計。
企管三甲 李珮菱
⼈⼯智慧（Artificial Intelligence, AI）是近年來最受眾⼈注⽬的話題之⼀，⽽AI⼀詞在被廣為⼈知的同時，也被濫⽤著，許多⼈會將「機器學習（Machine Learning, ML）」與「深度學習 （Deep Learning, DL）」混為⼀談，實際上深度學習為機器學習的分⽀，⽽機器學習是⼈⼯智慧的 其⼀領域。
機器學習有四種不同的問題界定⽅式：⼀為監督式學習（Supervised Learning），是讓電腦 從⼀系列成對的問題與答案中找出規則；⼆為非監督式學習（Unsupervised Learning），讓電腦僅從問題中⾃⾏歸納，並找出規則；三為半監督式學習（Semi-supervised Learning），為結合前兩種學習⽅式，讓電腦部分從問題之中找規則；四則為增強式學習（Reinforcement Learning），讓電腦從錯誤中學習，直到找到成功路徑，曾經轟動全球的AlphaZero與⼈類頂尖棋⼿對決亦是屬於增 強式學習的應⽤。
⽽⽣成式AI如雨後春筍般地出現——ChatGPT與DeepSeek的聊天機器⼈、Midjourney的圖 像設計機器⼈、Suno的⾳樂創作機器⼈、QuillBot的⽂字創作機器⼈與Civitai的影⾳創作機器⼈等，則是深度學習之應⽤，涵蓋範圍極廣，甚⾄已經具備產出⼀個完整作品的能⼒。AI可以提供⼈類諸多的幫助，可以改善流程以提⾼效率，但現今仍有許多質疑AI的聲⾳，使⽤AI仍舊存在著許多必須被解決的議題： 「道德倫理問題」，AI的運⽤依靠⼤數據的分析，「⼤數據」的內容極其重要，若是數據存在現實世界的偏⾒，則會導致機器學習所使⽤到的資料亦出現偏⾒，⽽後造成演算法不再中立，運 ⽤AI產出的結果進⾏進⼀步的商業⾏為出現偏差後，最終造成真實世界的偏⾒加劇。然偏差的產⽣受許多因素影響，如資料量的不⾜、抽樣時的偏誤、樣本選擇時的偏差，或測量時的偏差。
AI的本質為⼀種⼯具，並沒有是非之分，⾏為的對錯取決於使⽤者的⼼態，AI可以輔助⼈類有效完成任務，亦能成為塑造同溫層的武器。 「律法約束問題」，科技的發展⽇新⽉異，法律的制定卻跟不上時代的發展，導致在法律擬定前，會有⼈試圖遊走在灰⾊地帶以謀求⾃⾝利益，譬如：「AI的創作是否受著作權的約束」，現今較通⽤的判別標準為「⼈類是否介入」，若是將⼈⼯智慧視為⼯具，則AI使⽤者適⽤著作權的保護，若為AI獨立創作出的作品則不適⽤，因受著作權保護者必須為「⼈類」。 「就業市場的失業問題」，AI的⾃動化，對於「低技能、⾼⾃動化風險」的從事⾏業帶來極⼤的影響。
現今許多餐飲業者購入送餐型機器⼈，取代掉部份前台員⼯，其好處為⾼效率與低失誤率，減少⼈事成本的同時亦能提⾼產能。⽽AI取代⼈類⼯作機會的問題，遠比想像中更嚴重，它 不僅是經濟問題，亦可能成為社會問題，若許多⼈因為AI失業，進⽽導致貧富差距擴⼤，最終⽣存不下去的⼈們會爆發衝突。
AI之於我⽽⾔是⼀種威脅，越來越多創作平台已然解除AI創作的限制，引發許多筆者與繪師的不滿：AI的創作需要投入⼤量的⽂章、圖畫等資料，⽽平台限制的開放意味著允許AI搜集平台上所有作者的作品，以產出新的AI作品，在這些AI作品中可以看⾒屬於與不屬於⾃⼰的創意，被肆意地融合在了⼀篇⽂章或⼀幅圖畫之中。若將⼈類創作者比喻為⼀位「⺟親」，⽽每⼀項作品就是凝結所有⼼⾎的「孩⼦」，AI創作的存在無疑是將⼀個個獨⼀無⼆的「孩⼦」，分屍並重新拼湊出的「縫合怪」，這是對於創作者的踐踏。
但不可否認地是，⼀個東⻄的存在必有其背後的道理，AI創作之所以能持續發展，正是因為在商業上有其價值，有需求必有供給，許多⼈並不在乎作品是如何得出，⽽是在乎作品是否能換取實際利潤。雖然在創作領域中我並不喜歡AI的發展，但AI仍可以作為輔助⼯具提供作作者構思，有些畫師運⽤AI⽣成出草圖，並參考動作與⾓度等構圖⽅式，並創造出新的作品。⼯具的好與壞取決於如 何使⽤，沒有絕對的正確與否，唯有跟上時代的潮流，才能在⼤數據的洪流中站穩腳步。
企管三甲 黃婕雯
這次的演講更偏向是AI對我們的利弊，以及學會使用AI的重要性，我很喜歡講師說的一句話，「AI will not replace you； a person who’s using AI will replace you」，AI的迅速發展，讓AI變成了我們這個世代非常重要的工具，也讓使用AI這件事情變成了我們不可或缺的技能之一，我們一直擔心如果過度使用AI可能會讓自己是否被AI取代，但我們都忽略了，如果不會使用AI，那我們會被誰取代。
AI是一項很重要的工具，他是一把刀，但我們要學會如何使用它，才不會被它傷害。講師有提到一個重點，我們要如何正確地使用它，現在的AI快速發展，在我們不知不覺中已經滲入了我們的生活中，譬如我們的手機搜尋紀錄，一旦搜尋過甚麼，那接下來很長一段時間都會被演算法推播類似的消息，我們常開玩笑地說，我們正在被手機監聽，事實是否如此我們不能完全確定，但不可否認的是，這樣的演算法的確讓我們不停地生活在同溫層當中，因為我們無法接觸到更多新資訊，可是人類的社會進步，不能讓我們只是在自己的同溫層中，也就是講師說的，人工智慧複製甚至更放大了人類社會中長久的偏見和不平等，讓我們對AI產生了偏見，也對社會產生了偏見。
同時，我們也必須了解，我們的法律規範制度，似乎已經追不上人工智慧的快速發展，例如AI生成技術，這已經不是我第一次聽到相關的問題，關於AI生成，誰才是真正的創作者，這個智慧財產權又歸屬於誰，這是一個很大的問題。還有講師上課中提到的例子，我們是否可以用人工智慧來挑選人才，如果發生這樣的情況又可能會發生哪些問題 ，這都值得我們去思考。我們也必須開始思考，在科技的快速發展中，我們要如何運用法律，來保護自己，現在仍有太多的模糊地帶，這些問題要如何解決，都是對於未來的極大考驗。
整體來說，我認為科技的進步與發展真的為我們帶來了更方便的生活，與更多不同的創新機會，現在的我在遇到疑惑的問題，或是沒有方向時，也會去尋求AI的協助，可是我認為在這之中，我們必須保有自己的判斷力，也應該自己分辨資訊，不能完全依靠AI，更要注意的是，我們必須保留自己的想法，讓AI變成一項好用的工具，而不是逐漸侵蝕自己想法的刀。它絕對是一項非常好用的工具，但也要記得它只是一項工具，如同講師所說的道德AI環節，真實世界的偏見會反映在資料上，顯露於演算法中，更促動商業的偏見，我們還是要記得，不要落入AI創造給我們的世界，而是應該自己去體會和了解這個世界，不被AI取代，且成為一個真正會使用AI的人。
企管三甲 周財發
最近，我花了不少時間研究AI在商業領域的應用，發現它早已不是科幻電影裡的概念，而是實實在地改變著我們的工作和生活。從購物網站的推薦系統到銀行的智慧客服，AI的觸角幾乎延伸到了每個產業。這讓我既興奮又有些擔憂，興奮於科技帶來的可能性，也擔憂我們是否準備好了應對隨之而來的挑戰。最讓我印象深刻的是AI在提升效率方面的能力。以前，客服熱線總是讓人等到不耐煩，但現在越來越多的公司使用AI聊天機器人，比如淘寶的“阿里小蜜”，它們能24小時在線，快速解決常見問題。這不僅節省了人力成本，也讓消費者得到了更及時的幫助。不過，我也發現，當問題稍微複雜一點時，機器人就會“卡殼”，最終還是得轉接給真人—這說明AI目前還無法完全取代人類，而是更適合處理標準化任務。
另一個讓我大開眼界的應用是數據驅動決策。例如，星巴克會利用AI分析各地區的消費習慣，決定在哪裡開新店；而像SHEIN這樣的快時尚品牌，則透過AI預測流行趨勢，快速調整生產計畫。這讓我意識到，未來的商業競爭，很大程度就是數據的競爭。但這也帶來了隱私問題，我們的購物記錄、瀏覽習慣被大量收集，是否真的安全？企業如何在利用資料和保護用戶隱私之間找到平衡？
當然，AI的普及並非一帆風順。我曾經讀到一則新聞，某公司使用AI篩選履歷，結果係統無意間歧視了女性求職者，因為訓練資料本身有偏見。這讓我思考：如果AI的學習材料不夠全面，它是否會放大社會原有的不公平？此外，自動化可能導致某些職位消失，例如傳統的流水線工人或基礎會計。雖然新科技會創造新工作，但那些被取代的人能否順利轉型？還有一個讓我擔心的問題是「過度依賴」。現在有些企業一遇到問題就想用AI解決，卻忽略了AI也可能出錯。例如，去年一家航空公司因為票價系統AI故障，導致機票突然暴跌，公司損失慘重。這提醒我們：AI是工具，而不是萬靈丹，人類仍需保持判斷力和控制權。
經過這些觀察，我認為AI的未來不在於“取代人類”，而是“增強人類”。例如，醫師可以藉助AI快速分析醫療影像，但最終診斷仍需結合經驗；設計師可以用AI產生創意草稿，但作品的靈魂仍來自人的想像力。對企業來說，成功的AI策略不是盲目跟風，而是找到最適合自身業務的應用場景，同時重視員工的技能培訓。畢竟，再先進的AI也需要人來管理和優化。
這次探索讓我明白，AI就像一把雙面刃。它能讓商業更聰明、更有效率，但也需要規則和倫理的限制。身為一般消費者，我們要學會保護自己的資料；身為未來的職場人，我們要主動學習與AI合作的技能。最有趣的是，AI反而讓一些「人類特質」變得更珍貴，例如同理心、創造力和批判性思維，這些恰恰是機器最難模仿的。
企管三甲 蔡佳芸
這次講座讓我對AI在倫理方面的挑戰有了更深刻的理解，尤其是著作權與道德判斷的議題。根據我國法律，受著作權保護的作品必須具備「人類精神作用」，因此AI作品是否能符合這一標準成為討論焦點。這讓我思考，AI 的創作雖然技術強大，但是否能真正融入人類情感與價值觀，仍是一大疑問。
此外，AI在道德判斷上的侷限性更引人深思。雖然部分學者嘗試將道德規範納入AI演算法，但倫理學本身就存在多種流派，如效益主義、義務論、德性倫理學等。如何選擇最適合 AI 的倫理框架仍無明確答案。即便倫理學家在部分道德底線上取得共識，AI 的行為準則依舊難以被清楚程序化。
有趣的是，講座中提到部分學者主張在 AI 研發團隊中納入專業倫理學家，協助制定開發過程中的道德底線，並釐清可能出現的責任歸屬。這讓我聯想到，在以利益為導向的科技公司中，這樣的做法是否真的能落實？尤其是大型科技企業如臉書、谷歌、亞馬遜、蘋果等，擁有強大資本與主導權。當企業利益與倫理原則發生衝突時，是否仍能將道德放在首位，值得進一步探討。
AI逐漸取代人類傳統勞力密集的精密工作，這無疑帶來職場上的挑戰。隨著演算法持續優化、數據積累不斷擴大，這種趨勢可能將越來越明顯。至於 AI 是否有朝一日會取代人類成為地球的主導者，學界目前普遍認為不太可能。因為現階段的 AI 仍只是人類設計的工具，決策權終究掌握在人類手中。
然而，這並不代表我們可以掉以輕心。大型科技企業正憑藉 AI 掌控著大量關鍵資源，甚至深入我們的隱私、金融等生活層面。若個人資料、社會互動、財務資訊等全面受這些企業所掌控，其對社會的影響將不容忽視。這不僅是技術問題，更是攸關每個人權益的倫理議題。
整體而言，AI 科技的發展帶來了便利，也伴隨著複雜的道德與社會挑戰。身為管理學院的學生，我認為我們應積極理解 AI 技術，並思考如何將其融入企業倫理與社會責任，確保技術進步同時促進社會福祉。
企管三甲 范姜郁雯
這次的主題讓我學到AI的應用與優缺點，AI能夠讓我們更有效率的完成目標（例如：Microsoft 365 Copilot）。此外，也有常用在工作中的AI工具，例如：ChatGPT可以生成簡報、會議逐字稿、 自動回信等等，這些原本需要很多人力去尋找資料、記錄、回覆的 事情，AI都可以在短時間內輔助我們完成，我覺得這種便利的功能很值得我們去學習、嘗試與應用，因為進步的科技可以讓繁雜的 事情變得簡單而快速，甚至能夠減少不少成本。特別的是，AI也可以作為企業的行銷工具，例如：宣傳與廣告用的文案、貼文、影 片、字幕、快速文字生圖都可以用AI生成的方式製作，原本需要許多構想時間的工作就能迅速完成，除了對於企業的行銷方面十分 有幫助，這也是科技與商業的跨域結合，是現代的新趨勢之一。
令我印象深刻的是AI的運用方面非常廣闊，連電影的特效都能透過 AI 來創造，只要輸入幾個關鍵字，就能生成栩栩如生的畫面，減少電影工作者的工作負擔，甚至連觀眾都難以分辨出來是AI生成 的還是真實拍攝的，精準程度非常高，不過這背後卻衍生出一個問題：人們可能生活在虛實交錯的世界裡，而難以察覺事物的真假，所以AI的世代下我們也要學習獨立思考的能力，不能把所有眼前的事物都信以為真而不加以思索。 AI可以為我們帶來好處，卻也會帶來隱憂。例如：AI創作的著作權問題，這也是一個具有爭議的議題，以及道德問題、濫用事件等 該如何去降低發生或是加以限制或解決都是在AI發展同時值得我 們去關心與思考的。
此外，AI的偏見問題也十分常見，例如：可能會有選擇性的回答，這樣會讓訊息的完整性產生疑慮，並且可能會導致使用者遭到誤導，必要時應制定法律約束，因此人們自己的辨識能力與自主思考依然非常重要。最後，因為AI有時無法理解人類的感性思維，它的回答通常是偏向理性的，所以我認為AI至今仍然無法完全取代人類，有些創意的發想、感性思考能力與相關的議題是人類需要面對的，AI目前可能尚未發展周全又或是難以 達到，所以我們人類必須發揮自己的所長，並且結合AI去擴展它 的應用範圍，使它成為輔助我們生活的一項工具而非完全取代，才能讓做事的效率提升，使我們不失去自己的內涵又能更加便利。
企管三甲 龔峻
透過今天的演講我⼜更可以確定現今AI確實是⾮常厲害，但是⽬前還是⽐較偏向去輔助的⼀個階段，要到完全成熟還是需要⼀些時間。在於商業的應⽤會是⽐較實⽤的。在商業的世界裡當然做重要的就是需要各種數據來去分析我的下⼀步該去怎麼做，⾛錯⼀步就會掉進萬丈深淵，⼀去不復返。這時AI 就是我們最好的朋友了，不論可以透過⽐較現今和過去資料⽐較的整合，或是股市的⾛向之類的，都可以透過AI來去幫助我們更加冷靜的分析市場⾛向。但AI也不是完美的，使⽤時還是有很多要注意的地⽅。像是有些企業過度依賴AI，反⽽失去了與顧客的真實互動，這可能會讓品牌變得冷漠。
此外，AI的決策有時候也會有偏⾒，因為它是基於過去的數據學習，如果數據本⾝有偏差，那AI可能會放⼤這個問題，甚⾄影響公司的決策⽅向。所以說 讓AI真的去加⼊⼀些⼈類的情感真的是好的嗎?還是應該讓它時刻保持客觀的 想法來去輔助我們，這真的是⼀個很難去抉擇的⼀個問題。我個⼈認為還是不太希望讓AI做到可以完全取代我們，⽐較好的是可以找到 ⼀個完美的平衡點。像是電影機械公敵裡，可以看到AI到最後真的發展出了像是⼈類的情感，當他向我們詢問⾃⼰到底是甚麼東西時，我們卻回答不出來，也有看到機器⼈⼤軍攻擊⼈類等，這些都是我們不期望發⽣的，但是學會去使⽤AI也是⾮常重要的。
在網路很常看到⼀些關於AI創作的影⽚，我很慶幸還看得出來是透過AI⽣成的，有⼀次在網路上⾯看到有⼈說⿈仁勳就是AI的奧本海默，還真的有點那種感覺，很常可以看到許多⼈⽤AI來做惡搞影⽚，看著看著也挺好笑的，但有時也會想說被惡搞的原創對於這有什麼看法，或許AI會在無意間去抹滅了⼀些原創的內容。也有可能造成⼀些對於原創者的不尊重。把AI⽤在商業這塊固然是相當有幫助性的，但是在藝術這塊，我卻覺得這是在破壞這整個環境，所以說使⽤AI的地⽅還是要挑選⼀ 下。
企管三甲 郭馨茹
這場演講讓我對人工智慧的發展有了更全面的理解，特別是在工作、產業應用、法律規範以及社會影響等方面。我原本對AI的認識比較片面，以為它只是一些數據分析或機器學習的工具，但演講內容讓我發現，AI 其實已經廣泛滲透到我們的生活，甚至影響我們未來的工作方式。 演講中提到，AI可以幫助我們處理許多例行性、重複性的工作，比如自動回覆郵件、撰寫會議紀錄、分析數據，甚至連製作簡報這種需要整理資訊的工作，AI 也能輕鬆完成。這讓我驚訝的是，很多過去需要花費大量時間的工作，現在可以透過 AI 來提高效率，讓我們把時間投入到更具創造力或需要人類判斷的事情上。
這讓我開始思考，未來如果我們不學習如何運用 AI，可能真的會被「會使用 AI 的人」取代，這是一個值得深思的問題。不過，演講也提醒了我，AI 並非完美，仍然存在許多挑戰與風險。例如，AI 的決策往往是基於過去的數據，而這些數據可能帶有偏見，導致AI在招聘、貸款審核等方面做出不公平的決策。不僅如此，AI生成的內容該如何歸屬？如果 AI 獨立創作了一幅畫，那它的著作權應該屬於誰？這些都是目前社會仍在討論並尋求解決方案的問題。
演講中還提到AI在不同產業的應用，例如客服、商業決策、醫療、行銷等領域，甚至連創意產業也開始使用AI來輔助創作。雖然AI可以模仿並生成大量內容，但真正有深度、有情感的創作仍然需要人類的參與。這讓我覺得，AI 不是要完全取代人類，而是成為一種強大的工具，幫助我們提升效率、擴展創造力。
整體來說，這場演講讓我對 AI 不僅充滿期待，也帶來了一些反思。它還提醒我，未來的職場競爭不只是比誰更努力，而是比誰更懂得運用科技來提升自己的能力。AI 並不可怕，可怕的是我們停滯不前，拒絕學習新的事物。因此，我認為我們應該積極學習 AI 的相關技能，讓它成為我們的助手，而不是我們的競爭對手。只有這樣，我們才能在 AI 時代找到屬於自己的價值。
