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GCP 指的是 Google Cloud Platform，是一套由 Google 提供的雲端運算服務。具備這項技能代表你能夠使用 Google 的基礎設施來架設、管理和維護雲端應用及服務，包含資料儲存、運算資源、機器學習等功能。在職場上，這代表你能協助公司優化 IT 架構、提升系統彈性與擴展性，並且具備雲端資源管理和安全控管的能力。隨著企業數位轉型趨勢，具備這項技能的人才需求持續增加，對於想進入雲端運算、資料工程、軟體開發或系統管理領域的人來說，競爭力大幅提升。
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我們對亞太區小型企業的承諾
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本文作者：Google 台灣總經理林雅芳
科技能夠幫助企業成長，但前提是企業的領導人和工作夥伴，要具備充分的技能。今天是全球的中小微型企業日，我們除了重申對亞太區和台灣小型企業的承諾，也把教育和培訓，作為我們努力協助小型企業成功及成長的核心工作。
從 2015 年以來，我們透過 Grow with Google 的各項計畫和合作夥伴，為亞太區的 850 萬家中小企業提供培訓資源。當全球疫情爆發時，我們加強投入這些資源，並且更緊密的和政府以及其他企業合作，發揮影響力，縮小技能差距、創造機會。在泰國，Saphan Digital 計畫已培訓超過 10 萬家中小企業；越南的 Accelerate Vietnam Digital 4.0 計畫則培訓了 65 萬人。不過，要確保中小微型企業準備好因應長期的經濟和科技上的變化，我們知道還有更多可以努力的空間。
在台灣，Grow with Google 計畫連續多年透過巡迴研習營，提供影音創作、機器學習及數位行銷三大領域的訓練課程，以線上直播與實體教學的方式雙管齊下，免費輔導中小企業、行銷人員提升數位技能。2020 年以來，我們每年推出「數位人才探索計畫」，並透過 104 人力銀行，已經幫助上百家企業媒合、培訓數位人才。
2021 年，我們也加開「Google 我的商家」實戰課程，分享研究結果與深入分析，幫助商家掌握疫情下的消費趨勢，並協助餐飲業者設定外送與外帶連結；以在疫情下維持營運。我們也透過「YouTube 創作者學院」提供初階到進階的線上免費影音課程，藉由成功案例分享建立頻道品牌策略和營利變現的成功模式，幫助創作者在快速變動的數位時代下持續進化。此外，我們也很高興，在過去不到六個月來，已有 780 人參加 Google Ads Academy 培訓課程；計畫目前也開放中小企業報名，協助學員在短時間內掌握代理商及廣告主必備的 Google Ads 技能，提升數位行銷專業知識。
未來，我們將在既有的計畫基礎上再接再厲，並推出更多新的計畫以幫助中小微企業。 因應疫情後的產業趨勢及數據追蹤的變革，2022 年下半年，我們將在台灣首度舉行實體的「Google 台灣數位趨勢峰會」，探討企業發展模式和數位行銷成功的要訣，帶領中小微型企業突破困境，找尋獲利新契機。
我們在亞太其他區域，也正透過擴大 Google Career Certificates 的支援，來幫助中小微型企業找到他們所需要的技術人才；這些認證將包含 IT 技術支援、數據分析和 UX 設計方面的熱門技能。我們正在和教育機構與非營利組織合作，在印度、印尼和新加坡提供認證獎學金，預計很快也會在更多的國家和地區提供相同的機會，在 2022 年，我們承諾會在亞太區資助至少 25 萬人參與認證。
為了確保獲得新技能的機會是平等的，我們持續支援亞太區的非營利組織。自 2019 年以來，我們透過我們的慈善機構 Google.org，已經資助非營利組織超過 1,100 萬美元。我們也提供資金，幫助青年創業國際計畫（Youth Business International），透過他們的 Rapid Response and Recovery Programme 計畫，接觸了超過 18 萬名企業家；我們也資助亞洲基金會（The Asia Foundation）和他們的合作夥伴，透過「東南亞國家協會」（ASEAN） 所支持的 Go Digital ASEAN 計畫，在東南亞為 22.5 萬人提供培訓。
幫助資源缺乏地區的中小微型企業，一直是我們的要務，包括透過 Google 慈善機構 Google.org 提供亞洲基金會 400 萬美元的支持，以擴大推動 Go Digital ASEAN 計畫，將納入新的培訓計畫，包括網路安全、綠色技能 （green skills） 和財務規劃的相關知能。在台灣，從 2020 到 2021 年，共有 40 名以上的 Google 員工自願與 Google.org、青年創業國際計畫和資策會合作，藉由網路研討會和提供諮詢服務，幫助超過 900 家剛起步的企業，釐清困難，並且提供應對挑戰的對策。
最後，我們希望透過 Google for Startups 各項計畫、推出如 Women Founders Academy 的計畫，以及和各國政府合作，盡我們的心力，持續協助亞洲下一世代的企業發展。在台灣，我們於 2021 年宣布啟動「Google 孵創計畫」，與國家發展委員會、 AppWorks 之初創投及台大創創中心一起為台灣新創產業挹注資源。在啟動這項計畫的兩個月內，就有 80 多家的新創公司加入，並成功募集超過 30 多位來自世界各地的新創導師資源，協助台灣新創企業生態圈成長。
其中，「孵創講堂」邀請了來自 Google 與專業領域的講師分享，平均每場有 495 位教授、研究員及研究生出席，交流產業動態、企業經營和海外發展的知識技能。同時，孵創計畫也協助媒合業界導師，在 2021 年 8 到 11 月期間，我們的「孵創導師」共提供 190 個小時的輔導時間，向加入導師計畫的 57 家台灣新創事業分享產業與營運知識。我們很高興能協助台灣新創企業發展，並看到有 29 間新創公司，在科技部台灣新創基地 CES BootCamp 的培訓過程中成功孵化。
除此之外，2018 年我們也在台灣正式推出 Google Cloud 新創公司專屬計畫，透過 Google Cloud 雲端團隊的技術與資金等資源，幫助數十家台灣新創團隊成功營運、並打進海外市場。而我們的開發者計畫也將持續幫助應用程式開發者在全球市場取得成長，例如，我們今年將在台灣陸續推出 Google 開發者計畫 （Google Developers Programs） 及 Android App 開發學習計畫 （Android Study Jam），協助開發者掌握最新的技術規範及功能服務，開發創新產品。
無論是已經成立一段時間、或是剛剛起步的亞太區企業，我們已經準備好幫助他們適應變化，能夠在數位經濟中發展茁壯，並期待能夠和這些企業一起迎接成功；在未來，我們也將持續與台灣的創業家和中小微型企業一起努力，從台灣放眼世界、讓世界看見台灣！
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Google Cloud 年度雲端高峰會 探索企業雲端變革契
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本文作者為：Google Cloud 北亞區董事總經理李孔源
我們很高興在今天的「Google Cloud Summit Taipei」雲端高峰會上，分享雲端科技對於台灣產業轉型的助益、慶祝 Google Cloud 雲端區域（Cloud Region）在台建置十周年，為台灣企業提供穩定與安全的網路基礎建設與雲端服務外，更與我們的產業合作夥伴，一同分享與探討如何透過雲端與人工智慧（AI）技術賦能企業雲端轉型，並在創新金融服務、AI 醫療輔助、AI 零售新商模、虛擬主播擬真互動、以及引領全球的半導體 AI 晶片設計等不同產業應用帶來的變革與創新契機。
我們作為最早提供在地業者大型基礎建設的公有雲供應商，過去十年來，透過穩定與安全的雲端區域 (Cloud Region) 、各種雲端科技與解決方案，洞察當地企業需求，協助台灣企業面對數位轉型挑戰，強化營運體質、提升市場競爭力。
近一年多 AI 科技的突破，更為企業迎來革新的絕佳契機， 而我們先進的 AI 技術，得以賦能台灣企業引領產業創新。對於台灣政府、產業合作夥伴以及雲端生態系夥伴多年來的支持與肯定，表達最深切的感謝。我們將持續與以上各單位共同努力，協助台灣企業打造數位韌性，邁向永續經營目標，並助力台灣成為亞洲矽谷。
以雲端科技、人才培育、助力新創產業 協助台灣產業雲端轉型
Google Cloud 於 2013 年在台灣建置雲端區域（Cloud Region），為台灣企業提供快速、穩定與安全的雲端服務；目前在全球共有 39 個雲端區域、118 個可用區、與 187 個網路邊緣位置，服務遍及 200 多個國家與地區。我們更持續透過 AI 與四大關鍵雲端科技協助企業以更聰明、安全、且現代化的方式營運，進而持續為企業創造差異性競爭力，包含：
資料與 AI 雲端（Data and AI Cloud）
雲端開發（Dev Cloud）
雲端協作（Collaboration Cloud）
雲端安全（Security Cloud）
在雲端人才培育方面，我們在 2022 年推出「雲端人才搖籃計畫」，和台灣多所頂尖大學合作，期盼在三年內培育 1,500 位通過 Google Cloud 雲端基礎認證的數位人才，能夠不斷為台灣產業注入人才活水，至今為止已經有超過數百位學生取得認證，成為我們未來新動能。在各國政府、企業不斷面臨越來越多網路攻擊時，我們也將協助培育雲端安全人才以擁有保護資料與自身防禦網路攻擊的能力。
我們同時在新創產業支持上透過Google for Startups Cloud Program 孵育近 150 家台灣新創公司，總共提供超過 700 萬美元的 Google Cloud Platform 抵免額度，協助他們能夠充分使用到 Google Cloud 資源。
高度彈性安全的雲端架構與 AI/ML 技術 成為產業競爭最大動能
今天我們邀請多位來自製造、零售、金融、醫療、媒體產業代表的專家，進行多場主題演講，全面剖析企業透過雲端科技，引領創新。
零售方面，透過台灣家樂福數位技術長丁平碩分享，了解透過 Google Cloud 的 AutoML 建立顧客終身價值預測、轉化預測、趨勢預測和市場區隔預測等四種模型，辨識高價值顧客與精準了解顧客喜好。而透過雲端資料倉儲 BigQuery，減少維運人力與成本，更能即時儲存顧客數據，根據商品促銷計畫與顧客喜好，利用 Vertext AI 以及 Retail Search 等 AI 解決方案，提供消費者更精準的推薦與搜尋結果，提升客戶體驗以強化顧客黏著度。
金融產業方面，國泰集團自 2020 年推動雲端轉型至今，不斷接受挑戰與持續創新，已成為台灣金融業發展雲端的領頭企業。該集團上雲以多公雲與混合雲之發展策略，應用系統上雲以 Google Cloud 為合作夥伴，注重雲端安全方案，同時培養內部顧問團隊輔導集團上雲。國泰集團的雲端轉型願景是持續發揮雲端優勢，加速企業效率，實現永續經營。
國泰金控副總經理陳維銘分享了國泰金控全面布局上雲的目標，並強調 Google Cloud的安全可靠性、彈性擴展性以及高度成本效益，有助於打造兼具敏捷、安全和可控管成本的服務，從而推出更多創新金融產品。
製造產業方面，受工業 4.0 趨勢帶動下，全球半導體產業已經從「自動化」朝向「智動化」，透過大數據分析與 AI 技術能精準地解決製程挑戰，提升生產效能。台積電代表於會中談到，台積電將晶片設計自動化（Electronic design automation, EDA）上雲，運用 Google Cloud Platform 提供晶片設計和先進製程標準元件庫開發流程中所需之雲端基礎架構，加速半導體創新；台積電更進一步分享，未來將持續與 Google Cloud 合作並共同支持半導體生態鏈，驅動全球半導體產業的變革。
生成式 AI 重塑客戶體驗、加速產業創新並提升競爭力
「讓 AI 幫助所有人」 (Make AI helpful for everyone) 是 Google 的目標，我們也從個人、社會、商業三大領域思考與提供 AI 的應用；Google Cloud 全球人工智慧業務董事總經理 Caroline Yap 在會中分享，就商業而言，Google Cloud 從三個方向協助企業，包含透過 AI 成長（AI for Growth）、透過 AI 提升效率（AI for Efficiencies）與透過 AI 創新未來（AI for the Future）。企業可透過此三大面向審視自身商業目標，來加以選擇導入的 AI 與雲端科技。Google Cloud 各項 AI 解決方案，包含近期於 Cloud Next ‘23 宣布的各項生成式 AI 技術與產品，都能協助企業優化營運流程、重塑客戶體驗、加速產業創新以提升市場競爭力。Google Cloud 一方面提供能帶來革新的技術，另一方面同時以負責任的方式，透過 Responsible AI 確保技術能確切保護機構、他們的使用者和整個社會。我提供一些客戶案例如下：
在醫療產業方面，臺北醫學大學校長吳麥斯在此次雲端高峰會中分享，醫療照護的現況困境及透過新科技導入後可預見的未來，如當病人病況複雜需跨科別或跨院區就醫時，看診醫師需檢視大量病歷檢驗檢查等資訊，以提供最適切地醫療處置建議，這過程多數耗時耗力。北醫預計結合 Google 最新大型語言模型 PaLM 2 打造「Dr.TMU」後，將可協助醫護人員將所需要的資訊欄位從眾多資料中快速梳理、分析及自動生成引用最新醫學文獻，產出所需要的治療計畫書，預計可大幅加速醫療效率並提供更精準的報告，提升病人就醫品質。
在娛樂產業方面，17LIVE 集團技術副總經理徐永吉也分享採 17LIVE 用大型語言模型（LLM）、記憶機制（Memeory Merchanism）與觀眾推論引擎機制（Inference Engine）等生成式 AI 技術，利用 Google PaLM2 語言模型打造全台首位 AI 虛擬星座命理主播琪琪，從對話內容學習之後情緒反應，培養自身個性與情緒。
持續深耕台灣市場
我們將以過去十年累積的在地生態圈以及產業知識與洞察為基礎，持續與台灣政府、學術領域等各界合作，並將持續深耕金融、製造、零售、娛樂、醫療等產業，協助台灣企業掌握 AI 帶來的創新契機，在全球市場中保持競爭力。
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熱門精選
新手如何用 AI 整理會議紀錄？線上會議、實體會議一次看懂
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開會時一邊聽、一邊記、一邊思考，常常會遇到幾個問題：重點來不及抄、決議沒寫清楚、待辦事項散落在聊天訊息或腦袋裡。現在，只要善用手機錄音、會議逐字稿與常見 AI 工具，新手也能更快整理出一份清楚、可追蹤的會議紀錄。
不過，AI 不是幫你「完全取代紀錄」，而是協助你加快整理流程。正式發送前，仍然需要人工確認人名、日期、金額、負責人、截止日與會議決議。
本文將分成「線上會議」與「實體會議」兩種情境，教你用手邊常見工具，搭配 ChatGPT、Claude、Gemini、NotebookLM 等 AI 工具，整理出適合交給主管、團隊或客戶追蹤的會議紀錄。
使用 AI 前，先確認 3 件事
在開始錄音、轉錄或把內容交給 AI 前，請先確認：
第一，會議是否允許錄音、錄影或轉錄。建議事前告知與會者錄音目的、使用範圍與保存方式。
第二，會議內容是否包含敏感資料。如果涉及客戶資料、個人資料、薪資、人事、財務、商業機密或未公開策略，不建議自行上傳到外部 AI 工具，應優先使用公司核准的平台。
第三，AI 產出只能作為初稿。AI 可能聽錯、漏掉脈絡，或把「討論中的想法」誤寫成「已決定事項」，正式使用前一定要人工檢查。
台灣《個人資料保護法》對個人資料的蒐集、處理與利用，強調應尊重當事人權益，不得逾越特定目的的必要範圍，並應與蒐集目的有正當合理關聯；本文為一般工作效率教學，不構成法律意見，實際使用仍應依公司規範與相關法規辦理。
AI 可以幫會議紀錄做什麼？
AI 在會議紀錄中，最常見的用途有 5 種：
1. 錄音轉文字：把會議錄音或逐字稿變成可整理的文字資料。
2. 摘要重點：從冗長對話中整理出主要討論內容。
3. 萃取決議：找出會議最後確認的結論。
4. 整理待辦事項：列出任務、負責人、截止日期。
5. 改寫成正式紀錄：把口語內容整理成適合寄出的版本。
好的會議紀錄，不是把每句話都記下來，而是清楚回答三個問題：
討論了什麼？決定了什麼？接下來誰要做什麼？
情境一：線上會議怎麼做？
線上會議最適合新手練習，因為 Google Meet、Teams、Zoom 等平台通常已有錄影、字幕、逐字稿或 AI 摘要功能。不過，這些功能是否可用，會依公司帳號、方案、裝置、地區與管理員設定而不同。
Google Meet 的「Take notes for me」可透過 Gemini 協助記錄會議內容，但實際可用性會受到帳號與設定影響。Zoom AI Companion 也提供會議摘要功能，且管理員可啟用或停用相關設定。
線上會議建議流程
第一步：會前確認可否錄影、錄音或開啟逐字稿
如果是客戶會議、敏感會議或跨部門會議，建議先確認公司規範，並告知與會者。
可使用這句話：
「為了方便會後整理會議紀錄，這場會議會開啟錄影或逐字稿功能，紀錄僅供本專案追蹤使用。」
第二步：會中保留原始資料
使用平台內建的錄影、逐字稿、字幕、AI 筆記或會議摘要。
第三步：會後交給 AI 整理
把逐字稿或會議重點貼到 ChatGPT、Claude 或 Gemini，請 AI 整理成正式會議紀錄。
第四步：人工檢查後再寄出
檢查決議是否正確、待辦是否有負責人、截止日是否清楚，以及 AI 是否誤判會議結論。
情境二：實體會議怎麼做？
實體會議的難點是聲音來源比較複雜，可能有多人同時說話、環境雜音、白板討論、投影片補充等。因此，實體會議更需要做好錄音與現場補充紀錄。
最簡單的流程是：
手機錄音 → 轉成文字或整理重點 → 交給 AI 整理 → 人工確認
iPhone：使用內建「語音備忘錄」
iPhone 內建的「語音備忘錄」可用來錄製會議、課程或語音筆記，Apple 官方說明可開始錄音、暫停、繼續錄音，也可調整手機與聲音來源的距離以改善錄音音量。
操作方式：
1. 打開 iPhone 的「語音備忘錄」App。
2. 點選紅色錄音按鈕開始錄音。
3. 會議中若暫停，可按暫停；繼續時再恢復錄音。
4. 會議結束後按停止，錄音會自動儲存。
5. 將檔名改成「日期＋會議名稱」，例如「2026-04-27_行銷週會」。
6. 會後可分享錄音檔，或先轉成文字再交給 AI 整理。
Android：使用內建「錄音機」或「Voice Recorder」
Android 手機品牌眾多，內建錄音 App 的名稱與功能會依品牌、機型與系統版本不同。常見名稱包含「錄音機」、「語音錄音」、「Recorder」或「Voice Recorder」。
如果使用 Google Pixel，可留意 Google Recorder；Google 官方說明 Recorder 主要適用於 Pixel，可用來錄製會議、課程等聲音，並提供搜尋與 AI 功能。如果使用 Samsung Galaxy，Samsung 官方說明 Voice Recorder 可錄製課程、會議與對話，支援裝置也可使用 Galaxy AI 進行轉錄、加入 Samsung Notes 或分享文字檔。
Android 通用操作方式：
1. 在手機搜尋「錄音」、「Recorder」或「Voice Recorder」。
2. 開會前先測試 5 到 10 秒，確認收音正常。
3. 把手機放在桌面中央，不要放在口袋或包包裡。
4. 會議結束後停止錄音。
5. 重新命名錄音檔，建議使用「日期＋會議名稱」。
6. 若手機支援轉文字，可先產出逐字稿；若不支援，可先手動整理重點，再交給 AI 工具處理。
實體會議小技巧
實體會議中，AI 不一定能準確聽出每個人的聲音。建議主持人在重要決議後，主動重複一次：
「確認一下，這件事由 Amy 負責，下週五前完成第一版，對嗎？」
這句話看似簡單，卻能大幅提高會議紀錄的準確度。
常見、容易取得的 AI 工具怎麼選？
以下工具不代表所有功能都免費，也不保證每個帳號都能使用。部分功能會依方案、裝置、地區與公司管理員設定而不同，使用前建議先確認。
1. ChatGPT：適合整理正式會議紀錄
ChatGPT 適合把逐字稿、會議重點或錄音摘要整理成正式文件，例如會議紀錄、主管摘要、待辦清單或會後 Email。若帳號與裝置支援 ChatGPT Record，也可用於轉錄與摘要會議、腦力激盪或語音筆記；OpenAI 官方同時提醒，轉錄與摘要可能出錯，重要資訊需要人工檢查。
適合用在：正式會議紀錄、主管摘要、待辦清單、會後 Email。
2. Claude：適合處理較長逐字稿與文件
如果會議逐字稿很長，或需要同時參考簡報、企劃書、專案文件，Claude 是常見選項。Claude 官方說明支援上傳 PDF、DOCX、CSV、TXT、HTML、ODT、RTF、EPUB、JSON 等文件格式；部分檔案功能仍會依帳號設定與限制而不同。
適合用在：長會議逐字稿、訪談紀錄、研討會內容、多份文件摘要。
3. Gemini：適合 Google 工作環境
如果團隊平常使用 Gmail、Google Docs、Google Drive、Google Meet，Gemini 會比較容易放進日常流程。Google 文件中的 Gemini 可協助摘要文件，Drive 中的 Gemini 也可協助摘要檔案與資料夾，但需要符合可用方案。
適合用在：Google Docs 會議紀錄、Google Drive 文件整理、Google Meet 會後資料。
4. NotebookLM：適合專案型會議與長期追蹤
NotebookLM 比較像是「專案知識庫」。你可以把會議紀錄、簡報、企劃書、訪談資料放進同一個 Notebook，之後再針對這些資料提問。Google 說明 NotebookLM 會根據你上傳或指定的來源回答問題，並提供來源引用。
適合用在：專案會議追蹤、多次會議整理、課程筆記、客戶訪談資料庫。
新手建議工作流
線上會議
平台逐字稿或摘要 → ChatGPT／Claude／Gemini 整理 → 人工檢查 → 寄出追蹤
若是長期專案，可把每次整理好的會議紀錄放進 NotebookLM，開下次會議前請它整理「前次決議、未完成事項、待確認問題」。
實體會議
手機錄音 → 轉成文字或整理重點 → ChatGPT／Claude／Gemini 整理 → 人工確認
如果沒有逐字稿，也可以會後用 Google Docs 語音輸入，自己口述會議重點。Google Docs 語音輸入需要在支援的瀏覽器中開啟文件，並確保電腦麥克風可正常使用。這比較適合「會後自己補充重點」，不建議直接當成多人會議的正式轉錄工具。
會議紀錄建議格式
新手可以先使用這個格式：
會議主題：
會議時間：
會議地點／會議連結：
主持人：
紀錄者：
與會者：
一、會議目的
簡短說明這場會議要解決什麼問題。
二、討論重點
用條列式整理主要討論內容。
三、會議決議
只放已經確認的結論，不放還在討論中的想法。
四、待辦事項
任務｜負責人｜截止日期｜備註
整理第一版提案｜Amy｜5/10｜提供給行銷部確認
五、待確認事項
列出尚未有答案、需要補資料或下次再討論的內容。
可直接複製的 AI Prompt
Prompt 1：整理正式會議紀錄
請根據以下會議逐字稿，整理成正式會議紀錄。
請包含：
1. 會議主題
2. 會議目的
3. 討論重點
4. 會議決議
5. 待辦事項
6. 待確認事項
7. 下次會議建議追蹤事項
待辦事項請用「任務／負責人／截止日期／備註」格式整理。
如果內容中沒有提到負責人或截止日期，請標示「待確認」。
請不要加入原文沒有提到的資訊。
請使用繁體中文，語氣正式、清楚，適合寄給團隊成員。
Prompt 2：整理主管版摘要
請將以下會議內容整理成主管可快速閱讀的摘要。
請用 300 字以內說明：
1. 本次會議重點
2. 已確認決議
3. 需要主管知道的風險或卡點
4. 接下來最重要的 3 個行動項目
請避免冗長細節，保留關鍵資訊即可。
Prompt 3：檢查會議紀錄
請幫我檢查以下會議紀錄是否完整。
請指出：
1. 是否有決議不清楚的地方
2. 是否有待辦事項缺少負責人
3. 是否有待辦事項缺少截止日期
4. 是否有需要再次確認的數字、日期、人名
5. 是否有語氣太口語、不適合寄給主管或客戶的句子
請提供修改建議。
新手最容易犯的 5 個錯誤
錯誤 1：把逐字稿當成會議紀錄
逐字稿只是原始材料，會議紀錄要整理出重點、決議與待辦。
錯誤 2：沒有區分「提議」和「決議」
有人提出建議，不代表會議已經同意。
錯誤 3：待辦事項沒有負責人
「下週整理報告」不夠清楚；「由 Kevin 於 5/10 前整理第一版報告」才方便追蹤。
錯誤 4：完全相信 AI 摘要
AI 可能漏掉反對意見，或誤解語氣與脈絡。
錯誤 5：忽略資料安全
不要把客戶資料、人事薪資、財務數字、公司策略或未公開資訊，直接上傳到未經公司核准的外部工具。
104學習小提醒
AI 可以幫你省下整理時間，但不能取代你的判斷。會議紀錄真正的價值，不是把所有人說過的話完整留下來，而是讓團隊會後能繼續推進。
對新手來說，最簡單的開始是建立一套固定流程：
錄下來 → 轉成文字 → 請 AI 整理 → 人工檢查 → 寄出追蹤
只要掌握這套流程，無論是線上會議還是實體會議，都能更快產出清楚、完整、可追蹤的會議紀錄。
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Google Cloud 為開發人員、企業和政府機關提供生成
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本文作者：
Cloud AI 與企業解決方案副總裁 June Yang
Cloud AI 與企業解決方案副總裁暨總經理 Burak Gokturk
生成式 AI 將帶動一波互動式、多模態體驗新浪潮，改變我們日常與資訊、品牌以及彼此間互動的方式。Google Cloud 憑藉著 Google 多年以來在 AI 領域的研發、創新和投資成果，現在已經成為企業和政府機關的一大助力，讓他們能夠透過簡單的自然語言指令，自動生成文字、圖像、程式碼、影片、音訊等各種內容。
為了真正發揮出 AI 的潛力，就要讓每位開發者、企業和政府機關都能自由運用這項技術。但目前不少機構難以取得生成式 AI 技術，這讓打造出適合自己的人工智慧服務更加困難。而目前該技術存有產生錯誤資訊的可能性，也讓資訊可信度大打折扣。十多年前，行動裝置生態系的興起，是因為企業和開發人員獲得了安全、可靠且強大的工具，來因應全新的規格、介面和互動技術。如今生成式 AI 的成長，同樣也仰賴新一代的工具配合，才能讓機構輕鬆地打造出生成式 AI 應用程式。
為了滿足這些需求，Google Cloud 將推出一系列融入生成式 AI 的產品，讓開發人員以負責任的方式進行研發工作，同時兼顧企業層級的安全性和隱私。我們正式發布以下兩項新技術，為這個旅程揭開序幕：
Generative AI support in Vertex AI：能夠讓資料科學團隊使用 Google 和其他機構的基礎模型，並能夠在這些基礎模型上進行開發和自訂，而且只需使用他們自主開發的機器學習（ML）模型，以及機器學習維運（MLOps）時所用的平台即可。
Generative AI App Builder：讓開發人員可以快速推出新的服務，例如聊天機器人、聊天介面、自訂搜尋引擎、數位助理等等。開發人員可以使用 Google 基礎模型的 API 介面，並運用現成的範本，在幾小時、甚至是幾分鐘內快速製作出生成式應用程式。
除此之外，Google Cloud 也確保機構能全權掌控自家資料的使用方式和用途。
IDC 全球人工智慧與自動化研究集團副總裁 Ritu Jyoti 表示：「Google Cloud 透過 推出 Generative AI support in Vertex AI 和 Generative AI App Builder，將其數十年來在 AI 領域上的研發、創新和投資成果帶到世界每一處。在這個立足點之上，Google Cloud 已經做好準備讓新世代的建構者、創造者、開發人員和實踐者們，以新穎的方式發揮 AI 的潛力。Google Cloud 的願景是賦能工作團隊、帶動產業轉型，並讓世界變得更美好，這相當鼓舞人心，而他們膽大心細的作風深植於對負責任的堅守，更彰顯他們的與眾不同。」
透過 Vertex AI 建立、調整及部署基礎模型
作為 Google Cloud 訓練並部署機器學習模型及 AI 應用程式的平台，Vertex AI 將迎來空前的進化。
Generative AI support in Vertex AI 讓資料科學團隊能夠以最簡單的方式運用 PaLM 等基礎模型，同時給予他們最全面的掌控力和選擇權，包括：
選擇自己想解決的應用場景：開發人員現在可以輕鬆存取 Vertex AI 上的 PaLM API，迅速解決內容生成、聊天、總結和分類等需求。
選用 Google 最新的基礎模型：提供包含由 Google Research 和 DeepMind 研發的模型，支援文字、圖像、影片、程式碼和音訊等各種資料格式。
選用各種模型：隨時間演進，Vertex AI 將會支援開放原始碼和第三方模型，透過將最廣泛的類型與規模的模型整合在同一個平台上，Vertex AI 讓客戶得以根據自己的商業需求來彈性運用最合適的資源。
選擇如何調整、自訂和最佳化提示指令：使用商業資料來提高基礎模型輸出的關聯性，並維持成本控制能力，同時確保資料的自主權和隱私性。
選擇如何與模型互動：開發人員、資料科學家和資料工程師可以使用筆記型電腦、API 或互動提示指令等各種工具，來打造生成式應用程式和自訂模型。
CNA Insurance 全球數據分析長暨資深副總裁 Santosh Bardwaj 表示： 「自 Vertex AI 推出以來，已協助轉變 CNA 擴展 AI 的方式，能更好地管理在營運環境中的機器學習模型。有了 Generative AI support in Vertex AI，CNA 現在可以配合客戶和同事的獨特商業需求，提供更好的分析洞察。」
受信任的測試人員現已經可使用 Generative AI support in Vertex AI。如果你想搶先試用這項技術，請加入我們的 Google Cloud Innovators 技術社群。
運用 Generative AI App Builder 在短時間內建構出應用程式
不少企業和政府機關也希望透過此創新的 AI 技術，進一步改善與客戶、合作夥伴和員工之間的互動並提升效率。為此，我們推出全新的 Generative AI App Builder，協助開發人員在有限的技術支援下，仍可以用最快的速度打造出聊天機器人、通訊軟體、數位助理、自訂搜尋引擎等生成式 AI 應用，並帶來更多的開發優勢，包括：
將長達數年的作業時程縮短到幾小時甚至幾分鐘內完成：開發人員現在可以直接使用基礎模型 API，並透過現成的範本迅速展開工作，可以用在搜尋、支援、產品推薦與探索，以及媒體內容創作等應用場景。此外，開發人員還能透過預先建立的連接器，將自己的資料與基礎模型的智慧邏輯互相整合，同時確保資料隱私性。
結合運用機構中的數據和資料擷取技術以提供相關回覆：現在各機構可以建立應用程式判斷使用者提問的目的，將根據基礎模型取得的專有資料和相關訊息一起呈現，並在提供的回覆中標註出處以及來源，更同時確保資料的獨立性和自主權。
支援文字以外的搜尋和回覆模式：使用者可以採取文字、語音輸入、點擊介面或提供圖片等形式與 AI 互動，而數位助理、聊天機器人或其他生成式應用也能透過文字、聲音或多媒體內容提供回覆。
將結構化流程融入到自然對話當中：不論互動時間的長短，開發人員現在都可以透過精細的控制方式，將基礎模型的回覆與對話相互融合，從而引導用戶找出正確的答案。
在提供資訊的同時促進交易可能：除了提供資訊外，數位助理和聊天機器人還可以連接到採購和供應系統，並在適當的時機將用戶轉介給真人客服進行後續的接洽處理。
Toyota Connected 北美執行長暨總裁 Steve Basra 說明：「隨著語音助理在日常生活中日益普及，消費者對準確且一致的語音互動有越來越高的期望。Google Cloud 領先業界且採用 AI 技術的語音服務已經為 Toyota 和 Lexus 用戶提供高品質的語音服務，隨著最近生成式 AI 的發展，我們非常高興能拓展合作夥伴關係，探索如何運用基礎語言模型，實現我們為駕駛帶來更創新更美好的駕駛體驗願景。」
Mayo Clinic 資訊長 Christopher Ross 表示：「Google Cloud 的 AI 技術成為我們在推動疾病診斷治療和改善人們和社群健康方面的重要戰略合作夥伴。採用生成式 AI 技術的搜尋功能幫臨床醫生尋找、理解和解讀資訊，同時確保資料隱私和安全。我們期待繼續創新，並為臨床醫生和醫護人員提供解決方案，減少資訊超載的問題，藉此提高營運效率。」
STARZ DTC（Direct-to-Consumer, 直接面對消費者）執行副總裁 Robin Chacko 指出：「Google Cloud 領先的 AI 技術使 STARZ 客戶能夠發現更多相關內容，提高參與度以及完成提供給他們內容的可能性。我們對採用生成式 AI 技術的搜尋功能感到興奮，並期待這將幫助使用者以更輕鬆、更快速地方式找到最相關的內容。」
受信任的測試人員已經可以使用 Generative AI App Builder。如果你也想搶先試用這項技術，請加入我們的 Google Cloud Innovators 技術社群。
利用生成式 AI 建構模塊為企業創造價值
以下分享幾個案例，看看不同機構如何透過 Google Cloud 挖掘生成式 AI 的潛能：
自動內容生成：生成式 AI 可以促進腦力激盪、撰寫稿件及生成媒體素材。這代表電子郵件、行銷資訊和創意素材可以在幾秒內設計出原型，並在幾分鐘或幾小時內供用戶進行校對和審核，無需花費數個星期或更長的時間。各機構的行銷和創意團隊也希望運用這項技術來提升目前的工作流程，為行銷活動、計畫、廣告等專案帶來更多選擇、風格和原創性。
幾乎能勝任所有任務的 AI 體驗和助理：由於生成式 AI 能讓企業和政府將大量複雜的資料轉化為摘要、互動式多媒體體驗和擬人化的對話，我們看到許多客戶不僅有興趣將這項技術用於客戶體驗，如品牌或產品諮詢，同時有意願將其運用在更複雜的資料科學場景中。舉例來說，數位助理等生成式 AI 應用程式，可以幫助資料分析師或企業用戶提升技能，透過生成 SQL 查詢，使用者可以透過自然語言查詢來探索資料，以及更多功能。
搜尋和解讀橫跨多種來源的大型內部資料集：我們有許多銀行客戶需要分析各種內部和外部資料來源，以全面瞭解市場。他們正在探索如何運用這項技術，確保員工在不同來源管道進行搜尋時能獲得相關的結果、準確的大型文件摘要、嚴謹溯源的工具，以及標註和引用的根據。如此一來，員工才能相信搜尋結果，並在有需要的時候更加深入洞察資料。
為生成式 AI 應用程式的浪潮奠定基礎：Vertex AI 為生成式 AI 打造了公平的發展環境。Vertex AI 透過提供基礎模型 API 的存取權，減少了相關技術各種龐大且嚴格的資料需求，提供資料科學家和自學的開發人員等各種建構者與創造者，都具備打造下一代新創企業的潛力。
透過 Responsible AI 保護資料和塑造對話流程
當 Google Cloud 為我們的產品帶來了全新 AI 技術時，我們也許下了雙向的承諾：一方面提供能帶來革新的技術，另一方面同時確保技術能確切保護機構、他們的使用者和整個社會。為此，我們在 2017 年起草了AI 原則，約法三章並以此做為我們如何建構更先進的技術、展開研究和擬定產品開發政策。想瞭解我們如何將 AI 原則付諸實踐的更多資訊，請閱讀我們最詳細的報告。
我們的最新公告也不例外，均能夠滿足以下需求：
透明度和可解釋性：Vertex AI 和 Generative AI App Builder 都包含能用於檢查、理解和調整模型行為的工具。
資料隱私和主權：無論公司是在 Vertex AI 中訓練模型，還是在 Generative AI App Builder 上構建客戶服務體驗，都會確保私人資料的隱私，絕不會用在其他廣泛的基礎模型訓練資料庫中。機構始終可以掌握資料的儲存方式和位置以及使用方法，或是在需要運用大量資料作為用途的同時，確保遵循各種法規及資料主權規範。
真實性和及時性：Generative AI App Builder 使用資訊檢索演算法來提供最相關的資訊，並標記正確的出處和來源。
具備確定性工作流程控管機制的機率模型：許多機構希望將生成式 AI 的機率和互動特性，與具備可控性、確定性和可靠性的結果整合在一起。
因應各種需求的選擇：為了滿足機構的不同需求，我們的平台具備充足的靈活彈性，包括資料和模型的歷程可追溯性、結合安全和身分管理服務、支援第三方模型、模型和成本的選擇和透明度、整合式帳單和授權支援服務，以及多種語言的支援等。
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