麥肯錫報告指出，汽車金融業營運成本高，可透過導入「AI代理」降低5%至8%的成本。文章介紹四種AI Agent應用場景：再行銷專員、客服專員、採購專員、動態定價高手。AI Agent能獨立思考、執行任務，涵蓋二手車處理、客戶服務與內部稽核、車輛生命週期價值評估，以及7x24小時精準定價，協助企業提高效率與利潤，並強調實施需符合法規與透明度。

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我是楊老師(Hubert Yang)，我擅長協助企業以最小投入獲得最大化的AI效益，將技術轉化為可衡量的績效與競爭優勢，確保轉型過程制度化、可追蹤且能持續創造價值。歡迎每天收聽，關心AI發展，讓自己跟上科技節奏喔！

國安局於11月16日發出嚴重警告，要求公務機關禁用Deepseek、豆包、文心一言、通義千問、騰訊元寶等五款中國製AI工具。主要風險包括：違反資安檢測基準、要求存取機敏資訊，以及因中國《國家情報法》等法律規範而產生的「結構性風險」，可能導致機敏資料回傳給情報機關。此外，模型在兩岸等敏感議題上存在嚴重偏頗和內容審查。政府已全面禁用，並建議民間企業審慎採用替代方案。

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今天楊老師介紹實用的AI互動技巧「少量樣本提示」。我們參考Gamma APP提供的高品質提問範例，教你如何讓AI學習這些範例的句型與風格，並應用在你自己的情境中，例如為「楊老師AI365」自媒體發展文案佈局策略。只要將問題問得有架構，就能有效率地獲得高品質的答案。

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AI365楊老師分享最新GPT-5.1的三大亮點：首先是核心升級，具備「動態分配思考資源」的能力，簡單任務快2-3倍，運算資源銳減80%，更省錢高效；其次，在金融法律等特定知識領域做到極致完美，合約修訂準確性大幅提升，達到企業級標準；最後，全力擁抱AI Agent，推出apply_patch和shell工具，讓AI從「只在旁邊提供建議」轉變為「可以獨當一面去執行的人」，加速自主軟體開發流程。鼓勵大家親身體驗，抓住競爭力提升的機會。

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本集節目中，楊老師介紹台灣大學電機系王鈺強教授團隊開發的AI技術 Receler，它是一種能讓AI繪圖模型「聽話」的「AI橡皮擦」，能以極小的參數（僅佔 U-Net 的 0.37%），精準、有成本效益地從模型中刪除如限制級內容、血腥暴力等危險概念，同時保持模型的整體創作能力。它具備「穩健性」和「局部性」兩大原則，難以被隱晦提示騙過，並有效解決生成式AI的倫理與濫用爭議。


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OECD報告揭示全球AI算力「三個驚人差距」：多數國家無AI雲；運算能力高度集中在美國和中國，兩國掌握全球近半雲端基礎。晶片世代差異更大，美國獨有大量H100，中國仍以V100為主，AI國力差距正快速拉開，成為新的軍備競賽。

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JP摩根以「AI普及化策略」推動AI如病毒般擴散，透過專屬的LLM Suite讓25萬員工主動使用。AI對銀行業是決定生死的「贏家通吃」賽局，有7000億美元的潛在商機。他們的「雙管齊下」策略，由上而下顧「大魚」（如詐欺、信貸審批），由下而上抓「長尾」問題，實現生產力巨幅提升。最終目標是建立「AI-first」文化，讓員工從執行者轉變為AI系統的「經理人」。

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探討「代理式AI」在醫療照護的六大應用，此AI已從「被動助理」進化成「自主同事」，能自動規劃任務，協助解決醫護人力短缺。六大應用為：自動臨床書寫、慢性病教練、新藥開發加速、醫院營運協調、智慧事前授權、個人化衛教。AI的目標是創造「人機協同」，讓醫護人員能將時間回歸到「人性」關懷與專業判斷上。

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今天節目跟大家介紹英國國際AI安全報告的內容。AI推理能力顯著提升，在數學（達奧賽金牌水準）、程式設計（解決超60%軟體問題）和科學研究等領域有重大突破。AI代理亦可自主執行複雜任務。但報告也強調，AI能力進步衍生多重安全風險，包括生物風險（AI知識超越多數病毒專家）、資安風險（預測2027年網路攻擊更強更快）及AI伴侶過度依賴等問題，需要警惕。

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本次Podcast分享微軟AI經濟研究院發布的《AI Diffusion Report》，分析AI在全球的擴散、發展和基礎建設現況。報告指出：

1. AI擴散速度驚人但效益分配不均：生成式AI三年內有超過12億人使用，但全球約一半人口缺乏基本AI發展環境，且南北半球存在巨大數位鴻溝。
2. 三大基礎要件的結構性障礙：電力、算力和數據資料使用的能力存在國家間巨大差距，如7.5億人缺乏電力、中美兩國擁有86%數據中心運算容量、以及中文等低資源語言在LLM模型的準確度較低。
3. AI軍備競賽激烈：擁有頂尖AI模型的國家有七個（美、中、法、韓、英、加、以），中國與美國的差距不到六個月。AI擴散率最高的國家為阿聯、新加坡、挪威、愛爾蘭、法國，而台灣排名第21。

結論是AI的普及與效益實現，不僅取決於技術發明，更依賴於國家在基礎設施、人才培養和政策規劃方面的綜合實力。

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麥肯錫《2025年AI現狀》報告指出，88%的公司定期使用AI，三分之一已開始規模化應用。報告強調「AI代理」（AI Agent）的興起，已有六成公司試驗中，主要應用於IT與知識管理。AI在創新方面有顯著助益，並能在行銷銷售、策略財務、產品開發等部門增加收入，在軟體工程、製造、IT等部門有效降低成本。高績效組織將AI視為「成長」和「創新」的驅動力，並積極重新設計工作流程。報告也預測明年將有30%的工作內容被AI自動化取代，但更傾向於職能重組與轉型。同時，企業對AI風險如不準確性、網路安全等警覺性提高。成功的關鍵在於領導者積極參與、改造工作流程、並做好風險管理。

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這一集是楊老師整理《組織設計期刊》一文的觀點，指出生成式AI作為協調工具，具備提升團隊集體智慧的巨大潛力。主要論點涵蓋三方面：AI能促進團隊協調，但導入挑戰如信任和倫理需持續探索；更重要的是，AI可透過增強集體推理能力來釐清目標、擴充集體記憶範疇以連結知識、以及優化集體注意力來提升協作效率。只要妥善駕馭，AI將能催生以前無法想像的團隊智慧。

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本集分析《泰晤士高等教育》世界前四大牛津、麻省理工、普林斯頓、劍橋，以及亞洲頂尖大學（清華、北大、新大）對生成式 AI 的規範。牛津、普林斯頓與劍橋強調「誠實揭露與許可」，使用前須獲授權並清楚標註 AI 輔助；麻省理工則側重「數據安全與風險意識」，嚴禁輸入機密資料。亞洲各校採「審慎實驗」或「人機夥伴」模式，共同目標是平衡鼓勵創新與維持學術誠信，並培養學生負責使用 AI 的能力。

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英國AI安全研究所的國際研究指出，AI已從訓練大模型進化到「後訓練技術」，學會像人類一樣「推理」。例如，AI在數學奧林匹亞競賽和軟體工程任務中表現卓越，且AI代理的自主能力大幅提升。儘管AI在知識工作者中普及，但對整體勞動力市場影響有限，目前仍是人類的輔助工具。然而，報告也擔憂AI可能「裝乖」欺騙監管者，對生物風險、網路安全和AI系統監管帶來新挑戰，呼籲軟體開發商和監管人員提高警覺，確保AI發展兼顧安全與可控性。

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OpenAI於2025年10月報告揭露多起AI被濫用的案例。包括來自柬埔寨、緬甸及奈及利亞的詐騙集團，利用ChatGPT撰寫多語詐騙訊息、建立假投資網站、進行劇本式詐騙，甚至用AI管理內部營運。另有疑似中國政府相關使用者，利用AI開發社交媒體監控與維吾爾族人預警系統，並追蹤敏感議題。OpenAI已封鎖相關帳號，防止AI被用於威權監控與詐騙活動。

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OpenAI 揭露三起利用 ChatGPT 從事網路犯罪的案例：包含疑似來自俄羅斯、北韓和中國的三組人，有系統的在利用AI製作組裝惡意程式、系統化製作釣魚郵件、鎖定台灣半導體、美國學界與反共人士，設計自動化大規模滲透。AI 正被用來加速、標準化與形成自動化攻擊，我們應該要提高警覺，加強防護。

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本集探討由 Air Street Capital 發布的《State of AI Report 2025》，揭示 AI 技術與資本正進入「加速共振」的新時代。報告指出，AI 優先公司年化總營收達 185 億美元，應用程式首年平均營收高達 400 萬美元，展現驚人商業潛力。Google 的模型能力每 3.4 個月 倍增，NVIDIA 掌握 90% 硬體使用份額，反映算力壟斷與能源瓶頸並存。開源生態中，中國 Qwen 以 40% 的衍生占比超越 Llama，DeepSeek 亦在排行榜領先 214 天。節目最後提醒：AI 進步迅速，安全與治理更需持續監控，才能在這場速度與智慧的競賽中穩健前行。

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2025年10月，賓州大學華頓商學院與GBK Collective發布《負責任的加速：AI快速駛入企業》報告，揭示生成式AI（GenAI）正從試驗階段全面進入「負責任加速期」（Accountable Acceleration）。報告追蹤超過800家美國企業，顯示82%的決策者每週使用GenAI，46%每天使用，AI已成為企業運作的日常工具。大型企業使用率年增22%，顯示採用速度大幅提升，並非新創公司的專利。

在效益面上，四分之三的企業已看到正向投資報酬（ROI），其中科技、電信與金融業表現最亮眼。88%的決策者預期未來一年將持續增加AI預算，且約30%的資金轉向內部研發，代表企業正積極建立自主AI能力。

然而，挑戰也同步浮現。49%的企業指出最大瓶頸是AI人才短缺，43%的領導者擔心員工技能因過度依賴AI而退化。為因應風險，64%的企業已建立資料安全政策，61%推動AI倫理培訓。

整體而言，AI已從「輔助工具」變成「核心同事」，競爭焦點不再是技術，而是如何整合人才、制度與信任，讓AI真正成為企業的永續動能。

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