OpenAI 認證正成為企業縮短 AI 技能差距的關鍵工具。面對生成式 AI 的爆炸性成長,OpenAI 推出全新的 AI 認證標準與 AI Foundations 認證課程,目標是在 2030 年前為 1,000 萬名美國勞工建立可驗證的 AI 能力,正面迎戰「AI 技能差距」問題。 為何 OpenAI 要用認證來解決 AI 技能差距?...
AI 自動化工作正在加速改變白領職場,也正在重塑「哪種工作最容易被 AI 取代」的順位。當 OpenAI 高層公開點名三大產業正站在 AI 自動化工作的最前線時,所有上班族都應該重新檢視自己的職涯風險與機會。 本文整理這位 OpenAI 商業產品負責人在節目中的核心觀點,說明為何生命科學、客戶服務與電腦工程三大領域最容易被 AI 自動化,同時提供實用的轉型方向,讓你在 AI 取代工作的浪潮中仍能穩住職涯、提升價值。 什麼是「AI 自動化工作」?為什麼白領要特別小心? 簡單來說,AI 自動化工作就是把原本由人類完成的重複性、可標準化、以電腦為主的知識型工作,交給人工智慧系統處理。這類工作往往有幾個共同特徵: 大量時間花在蒐集、整理、比對資料 任務有明確規則與標準流程 結果可以用數據衡量與優化 幾乎完全在電腦與網路環境中完成 因此,過去大家以為比較安全的白領辦公室工作,現在反而成為...
ChatGPT 翻譯正在改寫我們對線上翻譯工具的想像。隨著 ChatGPT Translate 正式成為獨立翻譯服務,它也被清楚地放在與 Google 翻譯正面對決的位置上。 ChatGPT Translate 是什麼?介面與基本功能 從使用者角度看,ChatGPT Translate 極其直覺: 左邊輸入框:輸入或貼上原文 右邊輸出框:顯示目標語言翻譯 自動偵測語言:大多數情況下不需手動選擇來源語言 支援超過 50 種語言的雙向翻譯 在桌面瀏覽器上,目前核心是純文字翻譯;若改用手機瀏覽器開啟,則可直接用麥克風說話,由系統先語音轉文字,再進行翻譯。這些元素都十分「Google 翻譯式」──快速、直接、零門檻。 真正有趣的地方,發生在翻譯完成之後。 與 Google...
OpenAI 最新推出的 ChatGPT Go 訂閱方案已 全球上線,旨在讓更多用戶以更低成本體驗進階 AI 功能。這對希望提升工作效率、內容創作及學習生產力的你來說,是 2026 年不可忽視的 AI 趨勢。 📌 什麼是 ChatGPT Go? ChatGPT Go 是 OpenAI 推出的 低價付費訂閱方案,定位介於免費版與 Plus(每月約 $20...
在生成式AI 競賽中,OpenAI 正把「企業AI」當成與 Google 等巨頭正面對決的主戰場。最新數據顯示,OpenAI 的 ChatGPT Enterprise 與 API 使用量在過去一年大幅飆升,成為其市場策略的關鍵核心,尤其是在面對 Google Gemini 等強勢競爭時。 本文將拆解 OpenAI 這波企業AI 佈局的關鍵數據、產品策略與風險,並給出企業決策者可直接採用的行動建議。 一、OpenAI 企業AI 成長關鍵數據總整理 先看這波 OpenAI 企業AI...
背景:AI 工具在教育中的普及與隱憂 近年來人工智能(AI)工具迅速融入教育領域,成為師生日常學習的重要輔助。根據近期調查,超過九成的香港中小學教師與學生都曾使用 AI 工具,當中教師使用比例超過九成,學生更接近全面使用,顯示 AI 已深度滲透教與學過程。不少學生甚至坦言「沒有 AI 就難以完成功課」,可見 AI 在校園裡的重要性。 然而,AI 普及同時也引發教育界的隱憂:許多教師擔心學生過度依賴 AI,導致獨立思考和解難能力退化。本篇將深入分析教師觀點、AI 工具於課堂的應用現況、現行指引、心理與教育理論觀點,以及如何平衡 AI 使用與學生思維能力培養的策略與國際經驗。 教師觀點與憂慮:依賴 AI 削弱學生思維能力? 調查顯示,教育工作者對學生使用 AI 工具抱持審慎態度。超過七成受訪教師直言,學生過度倚賴 AI...
德國慕尼黑地方法院在2025年11月11日作出一項備受矚目的判決,裁定OpenAI在未經授權的情況下,使用受版權保護的德國歌曲歌詞訓練其生成式AI模型ChatGPT,構成對版權法的侵犯。這項判決被視為歐洲首宗直接針對AI訓練與輸出內容的版權爭議案,為AI產業與版權持有者之間的法律界線帶來明確指引,也預示未來AI公司在歐洲市場的合規策略將面臨重大挑戰。 案件由德國主要音樂版權集體管理組織GEMA提出,指控OpenAI在訓練ChatGPT時,使用了包括「Atemlos」和「Wie schön, dass du geboren bist」等九首知名德國歌曲的歌詞。GEMA指出,只要使用者輸入簡單提示,ChatGPT便能完整輸出這些受保護的歌詞,顯示模型已將這些內容「記憶」並儲存於其參數之中。法院在審理後,認定這種「記憶化」(memorisation)行為已構成《德國著作權法》(UrhG)第16條所定義的「重製」行為,即使歌詞並非以傳統檔案形式儲存,而是以模型內部的統計參數呈現,仍屬於版權法規範範圍。 法院進一步指出,當ChatGPT將這些歌詞輸出給使用者時,屬於透過網路向公眾提供作品,構成《德國著作權法》第19a條及《歐盟資訊社會指令》(InfoSoc Directive)第3條所定義的「公開傳播」行為。這意味著,AI模型不僅在訓練階段可能涉及版權問題,其後續的輸出行為同樣需要取得授權。 在判決中,法院也明確駁回OpenAI主張的「文本與數據挖掘例外」(text-and-data-mining exception,TDM exception)適用性。根據德國《著作權法》第44b條,TDM例外僅允許為分析目的而製作的準備性複製,但一旦模型能重現受保護作品的實質內容,且影響權利人的合法經濟利益,便超出例外範圍。法院強調,AI模型的記憶與輸出行為已干擾權利人的商業利益,因此不能援引TDM例外作為免責依據。 此外,法院也拒絕OpenAI將責任歸咎於使用者的論點,認為AI平台營運商在模型架構與資料集選擇上具有主導權,應負起主要責任。判決結果包括要求OpenAI停止在德國境內儲存未經授權的德國歌詞,並須在當地報紙刊登判決內容,同時承認GEMA有權求償損害賠償或授權費用。雖然具體賠償金額尚未公布,但外界預期可能達到相當高的水準。 這項判決對AI產業的影響深遠。首先,它明確將AI模型的「記憶化」行為納入版權法規範,提高AI公司在資料來源與模型訓練上的合規門檻。其次,它強化了版權持有者在歐洲的執法能力,未來AI公司若想在歐洲市場營運,必須更嚴格審查訓練資料,並積極與版權集體管理組織協商授權。此外,判決也促使AI公司加強技術防護,例如去重複化(deduplication)、正規化(regularisation)、針對性防記憶技術,以及強化提示與輸出過濾機制,特別是針對短篇作品如歌詞與詩歌。 對於GEMA與其他版權集體管理組織而言,這項判決提供了雙重執法工具:不僅可針對訓練階段的記憶化行為提出主張,也能針對模型輸出的侵權內容進行追訴。然而,由於OpenAI已公開表示不認同判決結果,並考慮提出上訴,未來法律爭議仍可能持續,相關判例的發展值得持續關注。 總體而言,這項判決不僅是德國版權法的里程碑,也為歐洲乃至全球AI與版權的平衡帶來新的思考方向。AI公司必須重新評估其資料來源與模型設計,而版權持有者則獲得更強的法律武器,以保護其創作成果。 #OpenAI #GEMA #版權法 #AI訓練 #生成式AI
每天數千萬人用 ChatGPT 問健康:AI 醫療諮詢正改寫遊戲規則 ChatGPT 醫療諮詢已經不是新鮮事,而是全球日常。最新公開的使用數據顯示,每天超過四千萬人透過生成式 AI 詢問健康與醫療相關問題,醫療已成為聊天機器人的核心場景之一。當越來越多人把第一站從診間移到對話框,我們不得不正視:AI 正快速變成新一代「入口級」醫療資訊服務。 這股潮流背後,有醫療體系本身的結構性問題,也有科技產業積極進軍健康照護的野心。關鍵問題不是「會不會發生」,而是「我們要如何讓它安全、負責且有益地發生」。 為何 ChatGPT 醫療諮詢會爆紅? 1. 體系複雜與成本高昂,病人需要「翻譯」 在許多國家,看病越來越像在解一道財務與法律的綜合考題: 費用高昂、共付額與自付額計算複雜 保單條款艱澀難懂 診斷報告充滿專業術語 不同醫師給出不同建議,病人難以消化 生成式 AI 在這裡提供的,不是「診斷」,而是一個 24...
生成式 AI 正在快速改變我們獲取健康資訊的方式,而「ChatGPT Health」正是這股浪潮中最受矚目的新產品之一。對於已經習慣向聊天機器人詢問症狀、飲食與運動建議的使用者而言,ChatGPT Health 象徵著一個更專注於健康諮詢的 AI 空間,有望重塑大眾與醫療體系的互動模式。根據產品方說法,目前每週已有約 2.3 億名使用者向該平台詢問健康與保健相關問題,足以顯示需求的龐大與急迫。 為何會出現專門的 ChatGPT Health? 長期以來,多數人面對健康困惑時的路徑,大致是: 先上網搜尋症狀 在眾多互相矛盾的資訊中焦慮加劇 若情況許可,才進一步預約門診 這樣的模式有幾個結構性問題: 醫療資源分布不均,偏鄉與弱勢族群更難就醫 門診時間有限,醫師難以充分回答所有生活與保健問題 診與診之間缺乏延續性,病人常在漫長空窗期自行上網「拼湊」答案 生成式 AI 聊天機器人被大量用於健康諮詢,正是因為它填補了資訊與情緒上的空缺:任何時間都能問、回應具對話感、又比搜尋結果更具結構。然而,當所有主題的對話都混在同一個聊天歷史中,健康資訊的隱私、情境與專注度,都難以獲得妥善處理。...
人工智慧進展在 2025 年後仍然持續加速,卻與「AI 已經見頂」的輿論形成鮮明對比。這種人工智慧進展與悲觀敘事之間的落差,如果被誤讀,企業與個人都可能在未來幾年錯失最關鍵的佈局窗口。 在觀察近年的大型語言模型與多模態模型表現時,一個愈來愈清楚的訊號是:AI 在「智力」層面的進步,並沒有停下腳步,反而以近乎線性的節奏穩步向前。真正改變的,是我們對「突破」的期待與感受門檻,而不是技術曲線本身。 AI 進展真的放緩了嗎?量化指標給出不同答案 若單純從話題熱度、估值泡沫、或單一產品的發布節奏來看,確實很容易得出「AI 進展變慢」的錯覺。但若改用量化指標檢視,例如以人類智商題型為靶心的標準化測試,故事就完全不同了。 以過去一年多的數據來看: 領先模型在類 IQ 測試中的分數,從人類水準的中低段,穩定攀升到明顯的高智商區間 進步不是偶發性的巨大跳躍,而是每個月持續的小幅成長 單看趨勢線,大約相當於每月增加數個 IQ 點的「智力增量」 這代表什麼?代表 AI 智力並沒有停滯,而是在一個我們肉眼不容易察覺、卻對長期影響極深的線性坡度上持續上升。人類對變化的體感,往往只對「大版本更新」敏感,卻忽略了這些版本之間,模型在看不見的測試集上其實一直在緩步變強。 用 IQ 測試觀察人工智慧進展:線性成長的清晰訊號...
OpenAI推出Sparse Circuits研究 邁向可解釋AI時代 在人工智能快速發展的今日,AI模型的決策過程如同黑盒一般難以理解,這個問題日益成為業界的關鍵挑戰。OpenAI最近發表了一項突破性研究,透過「Sparse Circuits」(稀疏迴路)技術,嘗試揭開神經網絡的神秘面紗,為可解釋AI的未來鋪路。 Sparse Circuits的核心概念 Sparse Circuits是一種新穎的訓練方法,其核心思想在於將人工神經網絡的內部推理過程濃縮至有限的連接路徑中。與傳統的複雜模型不同,Sparse Circuits透過減少神經元之間的連接數量,使得整個模型結構變得更加簡潔易懂。這種方法使得研究人員能夠像閱讀電路圖般,清晰地觀察模型在執行特定任務時,究竟是哪些部分在發揮作用。 舉例而言,當模型需要在代碼中正確終止字符串時,研究人員可以精確定位負責此任務的神經網絡部分。這種微觀層級的理解,對於建立AI安全性和可信度至關重要。 機械論解釋性的革新方向 OpenAI的研究屬於「機械論解釋性」(Mechanistic Interpretability)這一新興領域。這個領域旨在通過分析AI模型的內部結構和運作機制,使人類能夠理解AI如何進行推理。與以往僅關注輸入輸出對應關係的方法不同,機械論解釋性深入模型內部,解析其算法原理。 為了實現這一目標,研究者採用了多種創新技術。其中「Sparse Autoencoder」(稀疏自編碼器)特別值得關注,它能將密集的內部表示轉換為高維度但稀疏的特徵基礎,使得AI模型內部的特徵變得更加單一化和易於理解。通過這種方法,研究人員成功從Claude 3 Sonnet等大型語言模型中提取出人類可理解的特徵,包括性別偏見、代碼錯誤等具體內容。 另一項重要技術是「Logit Lens」,它通過在Transformer的殘差流中應用Unembedding矩陣,使研究人員能夠觀察模型在各個層級的預測如何逐步演變。這種可視化方法讓我們得以看見AI思維的「進化過程」。 實證案例與突破 OpenAI和其他主要AI研究機構已經在實踐中取得了顯著成果。在GPT-2 small模型上,研究人員成功識別出處理「Greater Than」任務的迴路。這項工作涉及模型理解諸如「戰爭持續了從1732年到17年」這樣的提示,並輸出大於32的數字。透過識別關鍵神經元和它們之間的連接,研究人員得以精確描述模型的推理路徑。...
AI時代來臨,編程門檻大幅降低——專家Andrew Ng倡導「Vibe Coding」新趨勢 近日,Google Brain創辦人兼AI領域權威Andrew Ng在Snowflake舉辦的「Build」會議上提出一個引人深思的觀點:傳統編程時代已經結束,每個人都應該學習一種嶄新的編程方式——「Vibe Coding」。這一言論在科技界掀起波瀾,預示著軟件開發領域即將迎來一場深刻的變革。 AI賦能編程,門檻前所未有地降低 Andrew Ng在會議上明確指出,「編程的門檻現在比以往任何時候都要低。」這一觀點打破了長期以來對編程的刻板認知。曾幾何時,編程被視為軟件工程師的專屬領地,需要投入大量時間學習複雜的語言和邏輯。然而,隨著人工智能技術的飛速發展,特別是AI輔助編程工具的出現,這一局面正在發生根本性改變。 Andrew Ng強調,利用AI協助編程,而非傳統的手動編程方式,將使各行各業的專業人士都能顯著提升工作效率。「從CEO到市場營銷人員,從招聘人員到軟件工程師,所有懂得編程的人都能比不懂編程的人完成更多工作。」他在演講中進一步闡述了編程在未來工作中的重要性。 Vibe Coding:創意與技術的完美融合 什麼是「Vibe Coding」?簡而言之,這是一種以AI為驅動力的編程方式,旨在簡化軟件開發流程,使普通人也能參與其中。與傳統的逐行手寫代碼不同,Vibe Coding允許使用者通過描述想法、提供需求,讓AI來幫助實現編程任務。 Andrew Ng認為,這不僅是一次生產力的躍升,更是一場文化變革。編程正在從技術精英的專有技能轉變為通用創意能力。「這是創意人士和創新者的非凡時刻,」他說道,「人們現在可以更快速、成本更低地將自己的想法變成現實。這是一個參與和構建你熱情所在項目的美妙時代。」 市場需求與教育滯後的矛盾 有趣的是,Andrew Ng坦言自己都面臨著人才短缺的困境。「即便是我,也無法聘請足夠真正懂得AI的人才,」他說。這反映了當下科技行業的一個現象:教育系統更新速度跟不上技術發展步伐。nnn更令人震驚的數據是,計算機科學專業畢業生的失業率反而上升。Andrew Ng指出,這是因為大學課程沒有及時演進以適應AI編程的時代需求。許多傳統計算機科學項目仍在教授過時的編程方法,導致畢業生的技能與市場需求不符。 職場競爭中的新優勢...