人工智慧與機器學習

沒有身分驗證技術，商家與顧客無從分辨交易對象是誰，數位經濟就無法運轉。身分驗證最重要的目的，是證明你的資訊──姓名、年齡、住址、電話號碼──有效且能連結到你。萬事達卡（Mastercard）執行長麥可．米巴赫（Michael Miebach），在本文探討這些技術的原理、使用情境以及數位身分證的隱憂。

當今世界二大強國美國與中國正展開數位冷戰，而AI將是這個戰場上最關鍵的技術。本文指出，AI可能會對於民主制度造成威脅，民主國家必須合作、負責任地創新，才有可能在這場競爭中獲勝。

隨著許多產業日益需要數據分析的能力，下一代的數據科學家將成為影響深遠的角色。本文指出下一代的數據科學家必須培養的4項技能，從發現問題、界定問題範圍，到引導問題、轉化解決方案，發揮他們對於企業的影響力。

第一次接觸ChatGPT時，很多人第一件做的事，都是把它當成Google...但這可能不會達到你的預期，可能會讓你有點失望。若真正要使用這套系統，你要先把它當成一個會說謊、會迷糊的人。

生成式AI的崛起對於企業來說，是巨大的機會，卻也伴隨著巨大的風險。本文指出企業運用生成式AI時面對的4種道德風險，包含錯覺的問題、審慎思考的問題、狡猾銷售人員的問題，以及共同責任的問題，並提出應對方式。

在競爭激烈且步調快速的環境中，數位或實體零售商如果能利用AI即時大規模調整商品價格，營收與利潤將能獲得大幅成長。問題是，該怎麼即時調整訂價？

AI會為各行各業和工作帶來什麼影響？金融業很早就開始運用數據與演算法，而且在運用新技術方面，一直是「礦坑中的金絲雀」（the canary in the coal mine），即領先指標。金融業的經驗表明，AI將迅速改變某些產業，尤其會使大者恆大的情況更嚴重，也可能讓整體環境更不健康。

不少人認為生成式AI未來會取代許多真人員工。但這是一種誤判，因為生成式AI的未來其實還無法預測。那麼該如何為這個無法預測的未來做好準備？作者建議3個方法，並提供一個架構，協助領導人評估可能情境，並擬定行動方案。