人工智慧運用在新聞製程上，已成新趨勢，但新科技帶來的影響，是傳統新聞產製舊思維的挑戰。 若因人力、時間成本考量，大量仰賴科技，導致公正、客觀、落實新聞查證的專業新聞倫理受到忽視，恐怕會對新聞環境產生巨大變化。 華視記者葉豐瑋表示，AI取代人類的議題在十年前就已被討論，不過到現在AI仍無法取代人力，一方面為AI發展尚未成熟，而另一方面則是在新聞處理上無法做到和人類一樣的程度，如文稿方面涉及新聞倫理和道德規範爭議時該如何拿捏、議題設定上和內容是否精確等，這些問題最終還是需要人腦來判斷。 人工智慧未來發展趨勢 現在只是AI發展的初期，人類還有能力去制衡，未來的AI恐怕不是人類可完全掌控。 說穿了，法律只是人類社會最後一道防線，試圖避免強大的科技被貪婪的人心操控並攪亂秩序，如FB已被證明曾影響2020年的美國大選。
此外，雲服務提供商也將能夠運用這些晶片，來有效降低能源成本和減少碳足跡。 副總統賴清德表示，承襲數位國家，智慧島嶼的理念，政府對於人才培育相當重視，而且要將研發與實務結合。 預計 2030 年台灣將面臨產業轉型、人口結構的轉變，創新刻不容緩，包容、永續是最重要的議題。
人工智慧未來發展趨勢: 台灣發展「無人潛艦」，可作為海峽作戰的尖兵
人工智慧世代來臨，近年有超過10所大學增設AI相關系所、學程，包括成功大學、暨南國際大學皆有開設「人工智慧機器人碩士學位學程」，淡江大學也增設人工智慧系。 淡江大學工學院院長李宗翰表示，人工智慧系「首屆報名就被秒殺」，相當熱門，希望學生聚焦學習物聯網、數據科學、雲端計算等其中一個領域，並鼓勵「跨領域學習」，例如結合商管、文創，協助產出AR、VR等作品。 每當學測、指考放榜時，許多考生對如何選填大學科系相當苦惱，除了考量個人興趣、分數落點及父母意見外，也會將未來的職涯發展、薪資高低等列入考慮，事實上，每個世代學生所選填的科系，大致反應出當年產業趨勢。 翻開教育部科系就讀人數的數據，我們從96學年至109學年間的各學門學生消長數發現端倪，歷學年皆以「工程及工程業」、「商業及管理」穩居熱門學門前一、二名，不過隨著社會變動，熱門科系也出現變化。
但無人駕駛技術的前景在於將我們從對汽車的依賴中解放出來，以及它如何改變我們對時間和環境的利用。 在公共交通方面，Oxbotica還與總部位於德國的汽車廠商ZF在未來5年展開合作，希望讓無人駕駛穿梭車成為歐洲城市的真正支柱，在道路和機場上運行，就像現在的公共汽車一樣。 「我們今天在機場看到的軌道班車在五年內將不再需要軌道。這意味著無人駕駛穿梭車有可能把你從停車場送到機場，然後直接送到達登機口和飛機，」金克斯解釋道。 無人駕駛技術行業的最大障礙是如何讓汽車在複雜且不可預測的人類環境中安全有效地運行。 未來不只水中無人載具擁有極高的發展潛力，包括無人車、各種機械人在內的無人地面載具，也將變成明日之星。 在民用車市場中早已成為兵家必爭之地的各種輔助駕駛系統，蘊含多大的商機已不必贅言。
人工智慧未來發展趨勢: 涿州災民返家：「我們的困難從現在開始接下來是最苦的時候」
中國人工智慧產業真正開始成長是在2013年，近年來更是突飛猛進。 據統計，2018年中國人工智慧賦能實體經濟市場規模為251億元，預計未來將快速增長，有望在2021年突破1000億元，2023年突破2000億元。 按產業領域來分，2019年中國AI+安防占人工智慧賦能實體經濟比重達53.8%，其次是AI+金融，佔比15.8%，AI+營銷佔比11.6%。 人工智慧未來發展趨勢 從CES觀察，今年的特色聚焦在後疫「新常態」的創新應用，大多數新產品、新技術都環繞著疫情的需求。 建議臺灣服務端廠商，應加速運用數位工具，提供客戶零接觸服務體驗；生產端廠商則應充分運用數據加值生產製造，並投資於數位資產來創新價值。 連結剛剛提到的問題，無人載具科技創新實驗條例由經濟部提出，可是經濟部是管商品，沒辦法管到交通。
JetBrains針對資料科學應用開發推出最新款IDE工具DataSpell，提供一個高效開發環境，讓資料科學家來探索資料分析、建立機器學習模型雛形。 這個風潮也吹向臺灣，國內最早發起FL專案的臺灣人工智慧實驗室（AI Labs），近日就推出首款FL平臺服務，可用於不同產業情境。 該平臺設計了一個4階段的導入流程，首先是AI模型上架，也就是發起FL議題的盟主，須將模型上架（可從AI Labs的AI市集中挑選），其他想參與的使用者，就得訂閱加入，並以該模型進行臨床測試。 但這種集中式機器學習，對要兼顧資料隱私的企業來說，是一大藩籬。 為解決問題，近年來國際興起聯合學習（Federated Learning）做法，也就是分散式機器學習，以共享模型來取代共享資料，讓資料不出門也能訓練模型。 分析層就是數位神經中樞所在，能高速運算即時輸入的交通數據，來進行預測和模擬。
人工智慧未來發展趨勢: 國際校安問題蔓延 維安行動百密一疏
弱人工智慧是對比強人工智慧才出現的，因為人工智慧的研究一度處於停滯不前的狀態下，直到類神經網路有了強大的運算能力加以類比後，才開始改變並大幅超前。 但人工智慧研究者不一定同意弱人工智慧，也不一定在乎或者了解強人工智慧和弱人工智慧的內容與差別，對定義爭論不休。 人工智慧未來發展趨勢2023 首先，透過了解他們的動機和情感狀態，代理人能夠預測別人的行動（這涉及要素 博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測）。 借鏡4→智慧販賣機，主打貼心服務與傳統賣販機不同，智慧販賣機可與銷售系統串聯，並自動清點存貨與結算營收，並支援更多種支付方式。
很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智慧問題[40]。 迎向AI浪潮，被賦予帶領工研院數位轉型與軟硬整合的新任協理余孝先，上任已滿三個月，面對人工智慧的紅紅火火、人才需求孔急，曾經擔任世界第一個中文搜尋網站「蕃薯藤」的技術長，余孝先認為「擁有資料的地方就有機會」，但台灣的AI人才還有機會在哪裡，得先從AI的發展說起。 人工智慧未來發展趨勢 從今年以來，隨著新冠肺炎疫情全球擴散，將加速數位經濟的發展腳步。 原先預估2030年才會普及化的線上教學、遠距醫療、無人載具等數位經濟，將因疫情影響而提早到來。 為落實防疫，催化了包括遠距工作、數位金融及數位學習等科技的成熟發展，甚至是網路電商的多元商業模式。
人工智慧未來發展趨勢: 企業社會責任
根據工研院開發團隊測試結果，在全球33個股債市場中，採用理財機器人篩選投資市場、再進行資產配置，報酬率贏過直接配置的機會超過八成，年化報酬也有約25%的改善；另以演算法預測股票市場和債券市場未來方向，平均準確度也超過七成。 工研院「理財機器人」除了可以針對全球33個市場做篩選，找出最有獲利前景的市場，還能就篩選出的市場所有發行的基金做進一步挑選，找出未來報酬率較佳的基金，不但幫你「選市」，也順帶幫你「選標的」！ 人工智慧未來發展趨勢2023 此外，為滿足青年、小資常用的單一基金定期定額理財需求，工研院「理財機器人」新研發單一基金定期不定額投資操作技術，AI機器人能自動建議加碼、減碼、停扣，以及贖回單位，讓投資決策不再惱人。 目前工研院的理財機器人已與全台最大民營基金平台「鉅亨買基金」合作，推出「阿發總管」，是全台首創由國內設計的「懂配息、會進化」的機器人理財服務，投資人於「鉅亨買基金」平台開戶完成，即可享受這項智能理財服務。
Uber服務簡言之即是共享，但臺灣過往皆無類似法規，故造成初期的混亂。 例如：早期oBike亂停的亂象，受到台北雨高雄之重視，而各自訂定自治條例處理。 往後，共享服務漸增，如共享機車的出現，使其他機車使用者向政府抗議停車位不足。
人工智慧未來發展趨勢: 人工智慧發展現狀和未來趨勢分析
此技術能結合多項強大的計算元件，為桌面設備等裝置提供某些業界功能最強大的晶片。 非傳統半導體公司提升其客制化 ASIC (特定應用積體電路) 開發工作的速度，促使各公司更仔細研究將晶片開發內部化的競爭優勢，尤其是針對快速成長中的主要服務市場。 隨著雲端運算、物聯網、AI、大數據等技術日益成熟，台灣電子商務市場蓬勃成展，各家企業競相投入，加上2020年至2021年間受新冠肺炎疫情影響，相關產業表現亮眼，使得企業對人才的需求明顯增加。 有學校看好此產業趨勢，開設相關課程培養人才，以東海大學資訊管理系為例，其分別成立「物聯網與大數據應用」與「數位行銷與電子商務應用」組別，幫助學生在電商潮流站穩腳步。 從技職教育體系來看，工科起家的聖約翰科技大學，109學年度開設全英語授課的人工智慧應用學士學位學程，培育綠能、智慧、健康跨領域應用的AI人才。 再者，談到國內車輛驗證，目前自駕車因法規排除所以不用驗證，若要走出沙盒則需先處理車輛基本安全檢驗標準，後續才是自駕技術。
因為這些多元化的發展，就代表未來新世代通訊的產業鍊會有新的發展，對台灣的產業都代表轉型升級的機會。 透過6/6舉辦的論壇，希望對該領域有興趣的產業可以一同參與並構思後續的應用與機會。 過去傳統的戰車乘員大多為四人，包括車長、射手、填裝手與駕駛，但隨著自動填裝系統問世，很多新型主力戰車取消了填裝手，只剩下三人。
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海恩德表示，基礎設施也將決定自動駕駛技術的推廣速度和有效性，公眾對自動駕駛汽車的感知和意願將需要提高。 在密歇根大學（University of Michigan）的Mcity測試中心，專家們正在解決這個問題。 它是一個小型仿真城鎮，由16英畝的道路和交通基礎設施組成，包括交通信號和標誌、地下通道、地上建築物、樹木、用於測試送貨和叫車服務的住宅，以及不同的地形，如道路、人行道、鐵路軌道和各種可能的路況。 在這裏，專家們測試了一些場景，即使是最有經驗的司機也可能會面臨壓力，比如，孩子在街上玩耍，以及兩輛車試圖同時並道。 由於這種技術不止能用於軍事用途，還有極大的商業價值，吸引各國積極投入研究。
- 本次AWS科技潮什麽與INSIDE塞掐合作錄製的Podcast節目，邀請TNL Mediagene整合長Richard與AWS BD Manager Jack，一起暢聊關鍵評論網一路走來從哪些面向運用AWS雲端工具，得以站在巨人肩膀持續前進。
- 蘇孟宗指出，結合了雲端、大數據的AI技術，例如近期爆紅的聊天機器人ChatGPT，更開啟各式各樣的應用想像空間。
- 蘇孟宗認為，從2022到2030年，生成式AI的市場年複合成長率可望高達34.6%。
- Deloitte泛指Deloitte Touche Tohmatsu Limited（簡稱“DTTL”），以及其一家或多家全球會員所網絡及其相關實體（統稱為“Deloitte組織”）。
- 這兩年由於4G的LTE與5G技術進步，令我們相信CV2X或許是可走的路，由電信商來維護設備，利用手機網路實現車聯網。
- 近年來，瀚荃挾著數位優勢走過新冠疫情等挑戰，進一步瞄準訂閱制雲端服務的趨勢。
台灣加速器 AppWorks 每年都會針對新創圈做調查，可以留意幾家新創，包括 AI 晶片的耐能，行銷科技的Appier、ikala，以及其他醫療相關的新創團隊。 如果大家留意這 20 年來的科技發展，我們先是有雲端運算，之後有了大數據，有了數據之後就產生大量的 AI 科技的需求。 根據 IDC 統計，2023 年將會有 50% 全球 GDP 是數位科技帶動。 AI 人才依舊非常吃緊，而 AI 這個領域還是非常值得投資，尤其在學術研究領域裡，美國還是很具代表性。 下圖提到在美國有很多學者，尤其博士班的學生來自世界各國從事AI研究，但在美國完成學業之後，回到的國家有哪些？ 最多的是英國18%，接下來就是中國，而且中國學者的研究也都相當優秀，這大概是在中美關係緊張的狀況下，美國非常在意的一個部分。
人工智慧未來發展趨勢: ▎新增醫藥、工程類科系最多 資訊通訊類崛起
小型無人水下潛艇的尺寸可以緊緻到與大型魚雷差不多，方便傳統潛艦攜帶使用，大型無人水下潛艇則可以配備各種潛射武器，擔任長期伏擊的任務。 除此之外，還能在危險海域蒐集情報、進行水下探勘、掃雷或布雷、竊聽或破壞水底電纜等工作，是極具潛力的新型未來武器。 由此可見，軍用無人機的發展已跨入空戰的領域中，自動化飛行將取代人工遙控的方式，並降低成本以避免精密無人機太過昂貴又容易折損的缺點。 而這幾個方向結合起來，代表「蜂群式無人機攻擊」的技術已接近成熟。
目前MAAS是發展中的商業模式，芬蘭最早在2015年提出，但至今未見到好的營運態樣。 目前較成熟的技術僅止於第3級，即自動車道維持系統（Automated Lane-Keeping System，簡稱ALKS），第4, 5級的技術仍在發展中。 ALKS系統僅侷限於高速公路，令駕駛人在時速50公里以下且開啟跟車巡航系統時，能啟動此項功能。
人工智慧未來發展趨勢: 數位時代下的智慧醫療
根據此觀點分析台灣產業，最有機會發展AI應用的應是製造業與醫療。 尤其台灣是製造業大國，不僅製造實力雄厚、產業鏈完整，更意味著擁有許多數據資料庫，這些都將成為AI發展的豐沛養分。 在醫療方面，根據《CEOWORLD》雜誌今年度針對89個國家的「健康照護指數」排名，台灣名列第一，醫療水準備受國際肯定；衛福部健保署統計，台灣全民健保覆蓋率至今已超過99％，長期累積的健保資料、就診資料、醫療影像等，都是十分珍貴的數據庫，可望能發展出守護國人健康的AI解方。
