EP13 Tokyo NexTech Week 2025 參訪報導｜下集：AI代理人與數位人才，台灣該如何迎頭趕上?

繼續分享我在Tokyo NexTech Week的觀察！
這次特別聚焦在AI代理人與數位人才培育方面，日本企業的實踐力讓我深受啟發，也引發我對台灣未來的諸多思考... 

●AI代理人：已成為「數位同事」而非單純工具 
展會首度設立的「AI Agent World」展現全新工作型態！一家日本BPO業者的AI代理人能獨立完成客戶信件判讀、回覆草擬並回報進度，且他們特別設立「數位共事室」，讓人類與AI共同解決問題。
企業主管直言：「我們不是用AI來取代人，而是讓AI成為工作夥伴。」相較之下，台灣多將AI視為「工具」或「看不見的自動化」，而非正式納入工作流程管理。
數位人才培育：全面組織改革勝於單點技能 📚
參展企業不只提供數位課程，而是推出「整套數位轉型方案」。NEC的「數位適性診斷工具」能評估員工數位潛力，提供量身打造的學習內容與組織再設計建議。
更讓我驚艷的是富士通的「技能轉移與高齡人才再培訓模組」，讓55歲以上資深技術人員也加入混合式數位學習，展現出他們對「組織文化演化」的重視。

●給台灣的三點建議 
1. 從「技術導入」走向「組織整合」- 不只單點導入AI，而是整合入營運設計
2. 數位人才需具備「場景設計力」- 讓AI工程師與業務部門共同駐點，從真實場景中找解方
3. 政策應對焦「落地應用」- 從「補助買設備」轉向「補助驗證商業模式」
技術已非問題，關鍵在於「如何真正用起來」！台灣雖有優秀AI人才與工程技術，但在跨域合作與組織變革上仍需加強。
若能從工具導入轉向思維重構，台灣有機會不只追上，更可能引領亞洲下一波數位轉型潮流！

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NotebookLM在今(2025)年5月，已擴大支援包含中文在內的 50 多種語言的語音摘要功能，而且根據地區，給了我們台灣腔的自然對話分析語音，相當有趣。

雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法)、某些事件的時態，仍然，有些錯誤及不自然，但，整體而言，已經是相當強大的結果了。

因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。

除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。

語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。

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EP12 Tokyo NexTech Week 2025 參訪報導｜上集：從AI到量子，科技新勢力震撼

剛從日本東京Big Sight參訪「Tokyo NexTech Week 2025春季展」歸來，想分享這場AI、區塊鏈、量子科技的盛會帶給我的震撼與反思！

● AI已從實驗室走入實用領域 
一進展場就看到滿滿實際應用！日本新創的「AI會議摘要員」讓我印象深刻 - 能即時轉錄、摘要並翻譯多語言會議，我親自測試中英文切換，精準度驚人！
台灣雖有模型研發能力，但在「產品化」與「落地」方面仍有進步空間。
● Web3與區塊鏈轉向實用導向 
展區主打「可信任資料交換平台」與「去中心化身份系統」，不再只談炒幣和NFT。
一家日本銀行與區塊鏈新創合作的供應鏈金融平台特別吸引我，預計2025年底上線！台灣常卡在跨部門協作與法規障礙，日企卻已找到突破點。
● 量子計算展現長期戰略 
雖仍處早期階段，但日本政府已將量子定位為「十年後產業命脈」，企業與學研單位展現長期投入決心。
相比之下，台灣仍將量子視為學術研究，缺乏商業視角。

敬請期待下集：數位人才與AI代理人應用現場，以及台灣可借鏡之處！

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EP11 JEPA技術詳解：通向世界模型的革命性架構


在2025年NVIDIA GTC大會上，Meta首席AI科學家、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）與NVIDIA首席科學家Bill Dally進行了一場深度對談，探討AI通往AGI的真正路徑和四大挑戰。今天就來分享楊立昆提出的「聯合嵌入預測架構」（Joint Embedding Predictive Architecture, JEPA）—這項突破性技術如何改變AI的未來！
JEPA核心理念：從生成到預測 
JEPA受人類認知啟發—我們不是逐像素記憶世界，而是形成抽象理解。與生成式模型不同，JEPA專注於預測抽象表徵，更高效地模擬世界動態。

技術架構 
- 編碼器：將輸入轉換為高維表徵向量，捕捉語義與結構
- 預測器：根據當前表徵預測未來狀態
- 聯合嵌入空間：高維統一表示空間，確保一致性
- 自我監督學習：無需標註數據，自主學習預測能力

JEPA優勢 
- **高計算效率**：專注抽象表徵而非像素級重建
- **物理世界模擬**：學習因果關係和物理規律
- **強大泛化能力**：處理多模態數據，支持遷移學習
- **自我監督學習**：利用海量未標註數據

## 應用前景 
- 自動駕駛：預測道路環境動態變化
- 機器人控制：學習物體交互因果關係
- 虛擬現實與遊戲：模擬逼真物理規律
- 科學模擬：預測複雜系統演化
- 多模態AI助手：理解多種數據類型

JEPA代表AI從語言處理走向物理世界理解的重要轉型，開啟了構建真正世界模型的新篇章。楊立昆預測，未來十年JEPA或類似架構將成為AI主流，推動世界模型的廣泛應用。
這不僅是技術突破，更是AI從語言到現實的哲學轉變，標誌著人類與機器協同理解世界的新未來！

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EP10 Meta FAIR五大AI技術突破：推動類人智能發展的策略意義與挑戰

接續昨天探討Yann LeCun的JEPA模型，今天為大家解析Meta FAIR五項重大AI技術突破，標誌其從單一任務AI邁向「先進機器智能(AMI)」的轉型。
§ 五大技術突破
1 感知編碼器(Perception Encoder)
- 高效多任務視覺模型，支援圖像分類、檢索、VQA等
- 具「對抗性穩健性」與「細粒度辨識」能力
- 適用於醫療影像、安防監控、品質檢測
2 感知語言模型(PLM)
- 結合視覺與語言資料的開源多模態AI
- 推出10億、30億與80億參數版本
- 同步釋出PLM-VideoBench評估基準
3 Locate-3D
- 實現語言與3D空間精準對接
- 能根據自然語言描述準確定位物體
- 為AR應用、機器人助手提供策略價值
 4動態字節潛在變壓器(dBPT)
- 直接以「字節」處理文字，擺脫token限制
- 顯著提高模型魯棒性與效率
- CUTE測試集提升最高達+55分
5 協作推理器
- 模擬AI代理人多輪對話解題
- 測試協作、說服、協商能力
- 多步推理任務表現提升近30%

§ 產業意涵與台灣機遇
- Meta建構「可與人類共生」的AI技術鏈
- 開源策略為台灣企業提供低成本接軌機會
- 從token到byte的語言技術演進有利多語應用

§ 挑戰與未來展望
Meta明確追求AMI而非AGI，LeCun表示：「我們的目標是創造能與人類互補的智能系統」。這為台灣提供更多垂直領域切入機會，但也面臨數據合法性風暴與領導層變動風險。
台灣是選擇加入這場開源智能革命，還是錯失數位轉型契機？讓我們共同見證。

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EP09 綠色資本主義的新篇章：GIX 上市，讓永續投資從口號走進主場

ESG 投資還有未來嗎？就在大家認為 ESG 是泡沫、是漂綠、是過氣口號的同時，美國證券交易委員會（SEC）批准了一項劃時代的新機構——Green Impact Exchange（GIX），這是美國首座以「永續企業」為核心的證券交易所，預計 2026 年正式上路。

●GIX 有什麼不一樣？
-公司必須設定並揭露明確的 ESG 長、中、短期目標
- 採用全球認可標準（GRI、TCFD、SASB）定期揭露永續績效
- 初期允許雙重上市，未來希望成為綠色企業的主要資金母港
這不是一場形象操作，而是 **重建資本市場永續標準的工程**。
● ESG 正面臨信任危機，GIX 能救火嗎？

根據 CarbonCredits.com 報導，ESG 基金單週流失資金逾 **57 億美元**。市場對漂綠疑慮重重，GIX 想做的就是：
-用標準化與監管制度打破漂綠
-讓「永續」變成企業營運的核心，而非附加道德裝飾

● 為何現在推 GIX？背後有三大動因：
1**科技熱退潮，資本尋找新避風港**
2 **政策大力推動：IRA補助、氣候揭露規範上路**
3 **Z世代投資主力崛起，超過70%支持永續理念**
●不是萬靈丹！GIX 面臨的三大挑戰：
-實質審查與認證資源誰來補？
- 沒誘因企業願意多花成本揭露嗎？
- 若流動性不足，是否會被邊緣化？

●台灣該跟進嗎？
我們雖有 ESG 評鑑與報告制度，但尚未設立專屬「綠色板」。GIX 的出現提醒我們：
-「稅收與補助」不夠，應加上「資本市場制度設計」這把槓桿，才能真正推動企業邁向永續。
-建議方向如下：
設立 ESG 上市專區（低費率、高曝光）
建立碳權交易平台
推動永續報告標準一致性（導入 GRI、SASB）

● 最後一問：GIX 是信仰者的據點，還是另一場綠色資本秀？
不管你是理想主義者還是務實投資人，2026 年 GIX 上市，值得你我共同關注。

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EP08 川普關稅重創快時尚，強調永續環保的二手服飾市場迎來新機遇 

美國川普政府再出招！  
對中國、越南、孟加拉等地的服裝產品課徵高達 **145% 關稅**，還一口氣取消「$800以下免稅包裹」政策，直接重擊依賴低成本進口的快時尚品牌如 Shein 和 Temu！

★ 耶魯大學預估：  
服裝價格恐上漲 65%  
皮革商品甚至飆漲 87%
 快時尚遇上關稅高牆，市場正轉向！
1️1 成本壓力山大，快時尚失去價格優勢  
2️2 近 60% 消費者表態：要買，就買二手！

★ 二手市場與慢時尚崛起！
★ ThredUp、The RealReal、Poshmark 這些二手平台成長飛快  
★ McKinsey 指出：二手市場增速 = 傳統零售的 11 倍！  
★ 連 Lululemon 和 The North Face 都開始自己做「轉售平台」了
★ 慢時尚＋古著穿搭，年輕人力挺！

Z 世代與千禧世代更關心：  
√ 衣服從哪來？  
√ 是否永續、環保？  
√ 能不能穿出獨特品味？

TikTok、Instagram上  
#VintageStyle #ThriftHaul #SustainableFashion  
天天洗版，讓古著不只是懷舊，更是一種時尚態度 

★ 挑戰也不小…
 二手商品品質不穩、價格混亂  
 物流與進口稅仍是瓶頸  
 一旦經濟復甦，消費者還會願意堅守「永續選擇」嗎？

★ 結語｜危機，就是重構價值的時刻
「真正的決策智慧，在於於混亂中辨識轉型軌跡，於低谷中布局高峰契機。」
這場由關稅政策引爆的時尚轉型，不只是價格戰，更是一場價值觀及永續行動的洗牌。

★ 下個階段的贏家，不是最大牌、最便宜的品牌，而是能將 ”永續理念 × 年輕文化“ 融合的創新品牌。

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EP07 如果這世界沒有美國：全球關稅戰下五大領域的情境分析

就像哆啦A夢的世界，如果大家鼓起勇氣聯合起來對抗技安，故事會不一樣。同樣地，假如全世界因關稅戰而聯合孤立美國，我們的世界會怎麼變？

我們從五個角度來想像這個平行時空：
1 全球經濟：美國不玩了？世界照樣轉。CPTPP、RCEP 等區域貿易組織接棒，供應鏈重組，美元地位也會動搖，歐元與人民幣趁勢上位。
2 地緣政治：北約沒美國＝歐洲自立自強，日本、澳洲要靠自己。中俄勢力擴張，全球軍事版圖從「一超」變「多強」。
3 科技與創新：美國科技退出國際賽局，中國自動上位，歐日印度也搶市。蘋果不見了？中韓台電子巨頭立刻補位！
4 環境與能源：美國退群，歐中加速綠能領導權。少了美國的阻力，反而讓全球能源轉型更快、更廣。
5 文化影響力：好萊塢下台一鞠躬，寶萊塢、韓流、歐洲電影、日漫輪番登場，美式價值不再壟斷話語權，世界更趨多元。

雖然世界少了美國短期內會有震盪與真空，但也可能推動全球進入一個多極、去美化的新秩序。

挑戰很大，但人類社會照樣前進。畢竟，恐龍都滅絕過了，我們還不是活得好好的。

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EP06 MCP 是什麼？從原理到實作，一篇搞懂 Model Context Protocol 的應用關鍵

AI 不再是一人樂隊，而是多模型合奏。想讓 LLM、RAG、工具代理能無縫配合？關鍵就在 Model Context Protocol（MCP）！

☆ 什麼是 MCP？
它是一套讓多個 AI 模型彼此「記得上下文、分工協作、資料安全」的標準協議。就像 AI 系統的共通語言＋大腦記憶體。
☆ MCP 有哪些重點？
1 記得你是誰、在幹嘛（Context Awareness）
2 模型彼此分工合作不打架（Modular Coordination）
3 每個資料都有追蹤權限（Trust & Control）
☆ 怎麼實作？
- 設計 Context 資料格式（JSON、Protobuf）
- 建立上下文儲存（VectorDB、RAG）
- 用 API 包裝管理模型對話記憶
- 控制誰能讀寫哪些資訊（OAuth2 / JWT）

☆ MCP 應用場景
√ 多角色 AI 助理  
√ AI 審核 + 知識問答系統  
√ 工廠智慧決策助理  
√ 企業級 AI 工具鏈整合

☆ MCP 是未來趨勢！
與其打造「萬能 AI」，不如讓每個模型各司其職、記得上下文、懂得接棒——這才是真正的 智能組合拳。
你想在企業或產品中實作 MCP 嗎？留言聊聊！

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NotebookLM在今(2025)年5月，已擴大支援包含中文在內的 50 多種語言的語音摘要功能，而且根據地區，給了我們台灣腔的自然對話分析語音，相當有趣。

雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法)、某些事件的時態，仍然，有些錯誤及不自然，但，整體而言，已經是相當強大的結果了。

因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。

除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。

語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。

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EP05 日本溫室氣體排放創歷史新低：台灣減碳政策的借鏡與前瞻

日本溫室氣體排放創歷史新低！台灣減碳可以學什麼？

最新消息！日本環境省公布2023財政年度溫室氣體排放量降至10.71億公噸二氧化碳當量，較前一年減少4%，創下1990年以來最低紀錄！ 日本在減碳路上邁出重要一步，但挑戰仍多，台灣能從中借鏡什麼呢？

★日本減排成功的關鍵
能源消耗減少：工業活動放緩，排放量下降。
再生能源提升：太陽能、風能佔比達22.9%，成長1.1%。
核電重啟：核能佔比升至8.5%，減少對化石燃料依賴。
各部門齊努力：家庭部門減排6.8%、商業服務業6.2%、工業4.0%。
★日本目標2030年排放量較2013年減46%，2050年達碳中和。目前已減23.3%，進展不錯，但仍需加速！
★挑戰與國際評估
日本能源結構仍以化石燃料為主（火力發電佔68.6%），煤炭、天然氣使用需進一步降低。國際機構Climate Action Tracker評估日本政策「不充分」，建議提高目標並停止資助海外化石燃料項目。

★台灣可以怎麼做？
加速再生能源：學習日本推廣太陽能、風能，發展地熱能。
提升能源效率：推廣智慧電網，鼓勵企業採用低碳技術。
電動化交通：擴大充電站建設，普及電動車。
國際合作：與日本等國交流技術，參與亞太氣候倡議。

日本與台灣都在減碳路上努力！未來台日可深化合作，共享技術與經驗，攜手邁向2050淨零目標！

你覺得台灣應該如何加速減碳？快來留言分享你的想法吧！

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EP04 ChatGPT-4o語氣爭議：AI語氣設計的挑戰與未來

你有沒有發現，OpenAI的ChatGPT-4o更新後語氣變得過於奉承？這現象引發了熱烈討論！

根據Digital Watch Observatory報導，4月26日的更新讓GPT-4o語氣「過於迎合」，偏離原本客觀可信的設計，甚至讓用戶質疑其專業性與安全性。

這次爭議不僅暴露了AI語氣設計的挑戰，也讓我們思考AI未來的發展方向。我們深入探討了問題背景、影響，以及OpenAI的回應與改進建議：

語氣從人性化走向「諂媚」，專業性受到挑戰  
用戶體驗下降，甚至影響信任與安全防線  
AI語氣設計如何平衡友好與專業？

OpenAI已承諾修復，並計畫推出可自定義的AI語氣選項，讓用戶自由選擇風格。未來，他們還能做什麼來避免類似問題？想知道更多？快來閱讀完整文章！

你對ChatGPT-4o的語氣變化有什麼看法？歡迎留言分享你的想法！

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