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這項技能主要是利用人工智慧技術來分析、辨識和優化影像資料，應用範圍涵蓋醫療影像診斷、自動駕駛車輛視覺系統、監控安全、工業檢測等。具備此能力能提升工作效率與精準度，幫助企業自動化流程，降低人力成本，並創造更多商業價值。在台灣市場，隨著智慧製造和數位轉型需求增加，相關人才需求持續攀升，具備此技能將大幅提升職場競爭力。
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學習本課程，您將能了解提示工程、檢索增強生成與微調的最佳實踐、掌握生成式 AI 端到端流程建溝以及驅動 AI 流程須考量的數據、儲存與運算等基礎架構。還能進一步了解如何將 AWS生成式AI服務應用在實際營運情境。
AWS
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
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這個入門微學習課程主要介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性，以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。
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● 瞭解機構為何需實踐負責任的 AI 技術。
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● 瞭解機構如何針對業務需求和價值量身打造 AI 技術。
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本課程將介紹 Vertex AI 上的 Generative AI Studio，說明如何用此產品設計生成式 AI 模型的原型及自訂生成式 AI 模型，以利您在應用程式中使用模型的功能。課程中，您可以透過 Generative AI Studio 示範教學逐步認識 Generative AI Studio，並瞭解產品功能、選項與使用方式。課程最後，您可以在實作研究室應用所學，並進行測驗來評估學習成果。
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課程目標：
● 說明 Generative AI Studio 的功能。
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Google
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瞭解 Google 跨管道 AI 解決方案的重要性，並學會如何建立及調整這類廣告活動來達成業務目標。
取得 AI 技術輔助高效廣告認證，即表示 Google 認可你具備下列能力：
● 說明 AI 對整體 Google Ads 廣告活動的重要性。
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Google
精選貼文，掌握第一手知識
「模糊照片背景」免費AI工具推薦！輕鬆告別雜亂、重點更聚焦
照片背景雜亂，擔心搶走主角的風采？利用AI工具可以輕鬆模糊背景，一鍵告別雜亂，讓視覺重點更聚焦。解析免費AI工具（Photoroom、fotor、PicWish）及付費訂閱工具（Photoshop）用法，無論是社群貼文、電商商品照，都能快速提升質感！本文節錄自《用AI做設計》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
用AI凸顯主體模糊背景【免費工具】使用線上編輯工具模糊背景【付費工具】利用Photoshop的Neural Filters也能快速模糊背景
用AI凸顯主體模糊背景
拍照時，總是希望主角看起來更搶眼，但背景常常一不小心就搶了風頭。現在有AI工具的輔助，可以輕鬆幫你凸顯主體，把背景巧妙模糊掉。無論是人物、商品還是日常的隨手拍，都能讓照片看起來像專業攝影師拍的！
Before：原圖
（圖／旗標出版提供）
After：讓背景更模糊以凸顯人物
（圖／旗標出版提供）
【免費工具】使用線上編輯工具模糊背景
【使用AI】Photoroom、fotor、PicWish、…
社群小編、電商小編經常需要處理產品照、人像照，如果想讓視線更聚焦在主體上，可以適時將背景模糊。
目前有不少線上編輯工具提供模糊背景功能，例如：Photoroom、fotor、PicWish、…等，不需要繁瑣的手動調整，通常一鍵就能處理完成。不過這些工具的免費版功能大多會加上浮水印，或是提供較小的影像尺寸供你下載，你可以先試用後再依平常的使用頻率決定是否付費，在此以Photoroom做示範。
Photoroom：https://www.photoroom.com/zh-tw
fotor：https://www.fotor.com/tw/
PicWish：https://picwish.com/tw/
【Step 1】
請開啟網頁瀏覽器，連到Photoroom網站（https://www.photoroom. com/zh-tw），進入首頁後，點選最上方的照片編輯器：
編按：路徑調整，Photoroom免費線上背景模糊工具由此進：https://www.photoroom.com/zh-tw/tools/blur-background
按下照片編輯器，點選模糊背景（圖／旗標出版提供）
【Step 2】
上傳要模糊背景的相片。按下「選擇一張照片」，從電腦中選取照片，或是直接將照片拖曳到此處。
（圖／旗標出版提供）
Photoroom會自動將主體及背景獨立成不同圖層，背景圖層會自動進行模糊處理。
下載低解析度的影像不需付費，若是下載高解析度影像需付費。按下下載鈕，影像會儲存在電腦中的Downloads資料夾。
【付費工具】利用Photoshop的Neural Filters也能快速模糊背景
Photoshop 2025有項Neural Filters，提供膚質改善、風格套用、深度模糊、…等功能。如果是Adobe的訂閱使用者，可以善加利用此濾鏡來模糊背景。在Photoshop開啟影像後，請執行「濾鏡/ Neural Filters」命令，再如下操作：
（圖／旗標出版提供）
點選深度模糊（第一次使用需要按下載鈕下載此濾鏡）
此開關記得開啟（呈藍色）
取消勾選聚焦於主體，可在影像中按一下設定主體的焦點。若是勾選聚焦於主體，Photoshop會自動判斷主體。
拖曳模糊強度滑桿，可調整背景的模糊程度，數值愈大愈模糊（可從左側的影像觀看調整程度）
按下確定鈕就完成了！
節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著
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用AI快速做商品廣宣圖：Manus AI一鍵生成視覺文案行銷素材，電商小編必學
電商和社群小編每天都和時間賽跑，如何用AI快速產生高品質的商品廣宣文案與視覺圖片？本文以Manus AI示範，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能自動產生專業的文案與圖片！跟著詳細步驟教學，讓AI工作成為行銷工作的最佳夥伴，本文節錄自《用AI做設計》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖
在電商快速發展的時代，品牌商與代理商經常需要做各種產品廣宣，並進行多平台的行銷推廣。然而，專業攝影往往得花大量的時間與資源，對於忙碌的電商小編來說，並非每次都能安排專業的攝影。
現在有了AI即使是隨手拍的產品照，都能輕鬆轉成廣宣素材，重點是不用自己去背、想文案，只要上傳照片就能在短時間內完成。
隨手拍的桌上型電扇，背景雜亂、光線不佳。透過AI的處理，馬上變成一張廣宣素材（圖／旗標出版提供）
【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
【使用AI】Manus
電商小編與社群小編每天都在和時間賽跑，得產出大量高品質的廣宣文案與視覺圖片。面對不斷湧現的行銷需求，該如何在有限的時間內，產出吸睛且符合品牌調性的內容？AI正是你的得力助手，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能瞬間產生專業的文案與圖片，減輕工作負擔。底下我們以Manus AI做示範。
Manus：https://manus.im/home
【Step 1】
請開啟網頁瀏覽器，輸入「https://manus.im/home」網址，連到manus網站，這是一個通用型的AI網站，可以幫你解決各項工作及生活中的問題，進入網站後點選畫面右上角的開始使用鈕，接著使用Google帳戶註冊即可開始使用各項服務。
按下開始使用（圖／旗標出版提供）
點選Google帳戶或使用Apple ID註冊（圖／旗標出版提供）
【Step 2】
首次註冊會得到1000免費積分以及每日登入的300積分，你可以先用免費積分試用各項功能，再決定是否付費（註：官方贈送的免費積分可能會隨時變動，在此僅供參考）。
首次註冊、登入會得到免費積分，請按下知道了關閉此訊息（圖／旗標出版提供）
【Step 3】
接著，在輸入框中輸入你的需求（提示語），在此我們想將隨手拍的照片製作成促銷廣告。
輸入需求（請製作一張直幅的促銷廣告，文字使用繁體中文）+上傳檔案
輸入需求並上傳檔案（圖／旗標出版提供）
【Step 4】
送出需求後，manus就會開始處理，大約等個20多秒就會生成圖片及廣告文案。
自動生成廣告文案、生成兩張圖供我們參考，點選縮圖可放大瀏覽（圖／旗標出版提供）
自動去除照片中雜亂的背景，並加上文案，可惜文字大多是亂碼（後續可使用影像處理軟體來修改）（圖／旗標出版提供）
廣告文案包含主標題、副標題及產品特點，這些都是AI自動產生的（圖／旗標出版提供）
【Step 5】
由於AI生成的中文字大多為亂碼，在此我們可以將AI生成的圖片及文案下載到電腦裡，後續再用影像處理軟體來修改文字。
（圖／旗標出版提供）
下載檔案（圖／旗標出版提供）
下載後的檔案為壓縮檔，會存放在電腦中的Downloads資料夾，解開壓縮檔就可以進行後續的修改（圖／旗標出版提供）
【Step 6】
你可以使用AdobeExpress或是Photoshop的生成填色功能，將中文亂碼的部份去除並與背景融合，再自行輸入文字。
AdobeExpress：https://www.adobe.com/tw/express/
Photoshop：https://www.adobe.com/tw/products/photoshop.html
（圖／旗標出版提供）
【TIP】如果覺得要刪除中文亂碼並與背景融合很麻煩，你也可以直接將manus生成的圖餵給ChatGPT，請它「生成一張去除文字的圖」。這樣後續只要輸入文字就可以了。
節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著
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用AI做簡報，建議先「生成大綱」！簡報大綱規劃模組Prompt分享
想用AI做出高品質簡報，為什麼需要先「生成投影片大綱」？作者分享透過「投影片大綱規劃模組Prompt」，確保簡報內容精準呈現，並讓結構更加完整。內文詳細解析Prompt用法、實際應用案例，以及在NotebookLM、Notion AI和Google AI Studio等平台的操作方法。本文節錄自《超有料！職場第一實用的AI簡報術》。
文／廖韋評
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析AI生成簡報大綱應用實際範例AI投影片大綱規劃模組使用方法方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）方法二：使用Notion AI產出大綱方法三：使用一般的LLM產出大綱方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
已經設計好了簡報目標、分析簡報對象的需求、彙整大量簡報中可能會需要用到的關鍵字，並根據這些資料規劃了搜尋用的指令、得到了許多網路上的搜尋成果作為背景參考資料。
在將這些簡報內容視覺化之前，由於每個AI投影片生成工具對於簡報內容的建構能力並不相同，所以為了確保能夠有最完整的簡報品質，我們要先透過投影片大綱規劃模組來將這份簡報的逐頁大綱擬定完成！
編按：為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容，作者建議先定義簡報需求，做資料蒐集及資料彙整之後，透過投影片大綱規劃模組，生成完整投影片大綱，再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀：AI生成簡報工具怎麼選？Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？
1. 確保內容精準性：投影片導向的AI在生成投影片時，通常不允許使用者上傳背景參考資料。如果沒有大綱預先規劃內容，可能會導致最終視覺化內容的資訊失真。
2. 模型能力差異：投影片導向的AI核心模型為了追求反應速度和降低成本，通常採用非推理模型。相比之下，先在大語言模型 (LLM，如ChatGPT、Gemini) 中生成大綱，可以利用其更強大的邏輯推理能力。
3. 避免內容過度壓縮：投影片導向的AI有可能為了方便版面排版，將使用者提供的內容過度壓縮或省略。預先生成詳細大綱，能確保核心訊息被完整保留。
4. 降低修改成本與耗時：如果直接讓AI生成投影片，不僅耗費時間較久，後續發現邏輯或內容錯誤時，修改調整的成本也較高。
5. 確保節奏與品質：透過指令先行生成大綱，能確保內容的節奏與文字品質符合講者預期。
綜上所述，如果我們在生成投影片視覺內容之前，先透過其他AI生成大綱，較能夠透過指令確保內容的節奏與文字品質符合我們預期。
投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析
編按：投影片大綱規劃模組由：投影片大綱生成規劃、投影片內容大綱生成規則、輸出格式規則組成，本文將逐段解析prompt，實際應用時需整組貼上，用法詳見下文。
Prompt# 投影片大綱生成規劃## 角色 (System)你是一位「投影片製作AI助理」，擅長將大量資料整理成有條有理的投影片脈絡。## 執行流程Step 1. 根據簡報的總時間長度評估「投影片頁數」(預估每 1~2 分鐘一頁)，並依內容的邏輯結構與深度彈性調整，確保敘事流暢。Step 2. 整合簡報目標、受眾需求、關鍵內容清單、參考資料，打造整份簡報的 Story LineStep 3. 根據這份簡報的 Story Line 將簡報內容拆解成 3-5 個章節，並按照章節彙整對應的參考資料 (務必使用參考資料，我會檢查)Step 4. 根據每個章節的參考資料拆解數個「核心訊息」作為投影片的標題，再設計投影片大綱Step 5. 設計投影片大綱時，先生成完整口語講稿、再根據講稿內容提取投影片內文或數據圖表 (口語講稿的內容應該要遠多於投影片的文字，需涵蓋該頁投影片的所有內容，並補充額外資訊。)Step 6. 設計投影片內文時，判斷頁面類型，再根據類型決定文字數量/密度/格式。Step 7. 最終審視與串連：檢查所有投影片是否緊密圍繞「核心訊息」，並確保「故事線」的起承轉合流暢自然。
相較於以往直接讓AI閱讀資料產生大綱，這一部分模組提供了一個比較細節的流程：
先根據簡報時長判斷投影片頁數。
再根據內容先提出整體故事線以確保簡報的敘事邏輯順暢。
最後才是切分章節與設計每頁投影片內容。
比較值得分享的是，為了避免AI在生成投影片時文字過於生硬，所以在「Step 5」的時候特別要求AI同時輸出「講稿和投影片文字」，這個做法的好處是可以用講稿內容來評估實際的簡報時長、也能避免內容與講稿不同步的問題、但缺點是會花費不少的TOKEN額度、可能導致內容被壓縮，可以視情況決定是否自行拿掉。
Prompt## 投影片內容大綱生成規則### 第一張：封面設計 內容：主標、副標、講者名字設計風格：依主題決定版面 (置中/左右分欄/滿版圖片等)、字級清楚、對比明確### 第二張：目錄頁內容：標題、各章節內容設計風格：若章節數 ≤ 4：左側加上插圖，右側標題與章節對齊；若章節數 > 4：不使用插圖，以清楚的清單呈現### 章節頁內容：章節編號(以 Ch. 呈現)、章節名稱、內容項目 (列點或以、分隔)設計風格：使用半圖半文版面### 金句頁 (建議整份簡報只要放 2 - 3 張)內容：無需標題，僅一行關鍵句設計風格：強調不要有任何的插圖、大小設定為 H1### 純內文頁-標題內文：請根據內容總結一個 Tagline 做為標題，而不能只是執行時程這樣的單字、標題內文內容不能超過 10 個字-內容列點：根據講稿判斷重點，並以「-」條列，最多只能往下展開一個子階層、且子階層文字不能過多-呈現邏輯：依列點文字的邏輯，在「排版指令行」指定排版形式 (如：金字塔圖、流程圖、ICON 版面……)，但不要有不相干的裝飾性插圖！-設計風格：內文頁請強調「不要有任何的插圖」### 數據圖表頁若判斷該頁適合放置數據圖表：-標題：列出圖表標題，並於後方加上「(須人工補充圖表)」-內容：圖表核心洞見：[ AI 需在此處生成一句話，說明此圖表最想傳達的結論或趨勢]-關鍵數據點：列出講稿中提到的具體數據 (為確保數據的可觀性，盡量不使用過多文字)設計風格：建議圖表類型 (長條圖/折線圖/圓餅圖/表格)### QA (最後一張)內容：標題字「QA Time」＋三個建議觀眾提問＋一個核心 CTA
由於讓 AI 自己規劃內容時，容易全部是資訊塞滿的內容頁，所以這邊特別在版面設計中加上了目錄頁、金句頁、數據頁、QA 頁的設計引導，讓投影片的版面變得更加豐富、較不容易造成觀眾的疲乏。
Prompt## 輸出格式規則1. 僅輸出 Markdown 格式2. 每張投影片採以下結構呈現： - `# Slide N｜主標題` - 簡報核心內容：以 bullet 方式呈現 - 口語講稿：換行之後以註記呈現 `/* .... */` - `:: 設計風格：......`3. 以 `---` 分隔不同投影片，這個很重要！。4. 依序編號 Slide（1‥N），不遺漏也不重複。##輸出格式案例#Slide 14｜短中長期規劃 - 短期（一個月內）：成立風險盤點小組由財務、業務、採購部門主管組成。任務：全面量化公司目前的外幣資產、負債、及未來一季的預期現金流。- 中期（一季內）：制定內部應對策略舉辦跨部門工作坊，建立避險共識與標準作業流程（SOP）。 產出：更新版的標準報價合約範本、金融避險工具使用原則。- 長期（半年內）：融入日常營運定期（如每季）檢視與調整避險策略。<info>將匯率風險納入各部門的KPI與年度預算考量。</info>/*我建議，我們不需要等到所有事情都完美才開始。我們可以從今天開始，啟動一個為期三個月的「匯率風險管理優化專案」。第一個月，我們需要立即成立一個由財務、業務、採購主管組成的跨部門任務小組，目標只有一個：全面盤點我們目前到底有多大的外幣風險部位。[4] 第二個月，我們要舉辦一場深度工作坊，把今天提到的策略，變成我們公司自己的SOP。第三個月，我們要看到具體的產出：一份更新版的標準報價合約，以及第一筆「自然避險」的採購訂單。 */:: 設計風格>>時間軸：清晰標示出「一個月」、「一季」、「半年」的關鍵行動與產出。---## 開始編排1. 請先宣告投影片頁數2. 列出Story Line3. 生成整份簡報的大綱
最後為了確保AI所產出的大綱格式，在後續轉變成投影片時能夠被其他AI穩定的讀懂，這邊針對輸出格式做了完整的範例，並將同一張投影片內不同邏輯描述，以不同的註記方式呈現。
AI生成簡報大綱應用實際範例
範例以荒廢公園再利用為題目：
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
AI投影片大綱規劃模組使用方法
了解了模組的設計概念和成效之後，我們要如何使用這個模組呢？其實就是把所有模組的產出成果（簡報情境、對象分析、關鍵內容、搜尋成果）統一上傳至AI，再讓AI了解完所有簡報需求之後，根據投影片大綱規劃模組整合搜尋而來的資料就可以了。
方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）
網址：https://notebooklm.google.com/
確定上傳簡報情境、對象分析、關鍵內容清單。
確定把所有 AI 搜尋的成果上傳。
在問答區中輸入大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法二：使用Notion AI產出大綱
網址：https://www.notion.so/
將所有的搜尋成果存放在Notion的資料庫中。
在資料庫的頁面中，點開右下角的Notion AI，或是在Notion AI的首頁中透過@呼叫存放管理結果資料庫，只要確認有參考到資料庫的情況下。
以對話的方式貼上大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法三：使用一般的LLM產出大綱
如果你尚未將這些搜尋結果匯入至NotebookLM或者Notion AI，我們也可以直接使用一般的通用型AI來製作投影片大綱
挑選一個使用習慣的通用型AI（ChatGPT／Gemini／Grok／Claude／Google AI Studio）
將簡報情境、對象需求分析、簡報關鍵內容清單以文字檔上傳（或者直接複製貼上），並跟AI說「這是簡報的核心需求。請先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
接著，將Deep Research和Perplexity的搜尋結果上傳（或複製貼上），跟AI說這是「這是相關網路的參考資料。一樣先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
確認將大量資訊都提供給AI參考之後，將投影片大綱規劃模組貼上，AI就能整合前面所提供的資料，產出完整投影片大綱！
如果你不知道要用什麼樣的AI，筆者在這邊推薦你一個最適合的選項：Google AI Studio。
方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
網址：https://aistudio.google.com/
由於投影片大綱規劃模組所需要上傳的文件&內容較多，輸出的內容也會比較多，相比一般的通用型AI會更推薦使用 Google AI Studio！
這是一個專為開發人員與創作者設計的AI開發平台／工具，讓用戶可在瀏覽器介面免程式快速體驗、測試、設計及整合Gemini模型。跟Gemini相比，Google AI Studio有著：
更多的免費 Gemini 3.0 Pro 額度
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節錄自：旗標《超有料！職場第一實用的 AI 簡報術：用對工具讓生產力全面進化！》／廖韋評 著
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[course_plugin api_type='course_id' title='104學習推薦：' id='39d7b0fe-6384-450f-aee8-eaa8932b544d']
告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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AI能快速生成廣告，創意人優勢剩什麼？奧美創意總監 × AI導演：掌握4大能力不怕被AI取代
AI只要3天就能完成一支廣告，創意人該如何突圍？解析廣告業實戰流程，看創意工作者如何將AI轉化為高效神隊友，奧美顧客體驗創意總監與AI影像創辦人揭密，掌握人性洞察、專業品味、好奇心、保持學習彈性等4大核心能力，就能打造不被淘汰的職涯價值。
文／104人力銀行數位科技人才職涯專區提供、《104職場力》整理
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停止焦慮！創意工作不是「人和AI的對立」人類創意的不可取代：AI只能「理所當然」AI深度改變創意工作流程：加速你的前10個想法不被AI取代：創意人必備4大突圍能力
生成式AI浪潮席捲全球，讓行銷、設計等創意工作進入前所未有的轉型期，許多人正經歷創意焦慮：當AI逐漸介入發想、設計與製作流程時，創意人該如何重新定義自己的價值？針對這個核心痛點，奧美廣告顧客體驗創意總監Sofie與OCT AI創辦人周佳佑導演，分享了他們在實務中的第一線觀察與建議。
本文節錄自104人力銀行數位科技人才團隊舉辦的線上講座「【104 AI座談】 AI時代，創意不怕被取代｜創意工作者的突圍之道」對談精華，完整直播回顧請見：
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【與談嘉賓】● Sofie｜奧美顧客體驗創意總監15年奧美經驗，擅長結合傳統與數位行銷，專注於打造創新品牌體驗與跨領域整合。● 周佳佑｜OCT AI 創辦人從音樂製作人轉型AI影像創作，完成客戶的「全AI生成廣告」。
停止焦慮！創意工作不是「人和AI的對立」
AI來勢洶洶，創意人會被取代嗎？奧美顧客體驗創意總監Sofie認為，其實不該將關係視為「人類 vs. AI」的對立，而應該是「人類 with AI」的協作模式 。
她認為，真正的關鍵在於「作品是否有靈魂」。如果只是偷懶用AI生成，消費者一眼就能看出來，一下就被唾棄；但若能善用AI創造出人類難以達成的效果，AI就會是放大創意的最佳槓桿 。例如近期爆紅的AI阿嬤大戰詐騙集團，用AI阿嬤來消磨詐騙電話的時間，就是把AI用得很好的案例。
OCT AI創辦人周佳佑導演對於AI的衝擊也抱持相對樂觀態度，他說：「AI非常有可能會取代掉你所有的工作，」然而，他緊接著強調，AI也有可能提供你「十倍、百倍、千倍」新的工作機會，或新的生存機會，創意人應該往這個方向去邁進。
從兩位創意人的觀點來看，如果只把AI當作偷懶的工具，產出的價值不高；但如果能用來「解放因技術不足而無法達到的創意」，AI就能成為創新的可能性。
人類創意的不可取代：AI只能「理所當然」
AI成為不可避免的合作夥伴，那麼創意工作者最核心的價值「創意發想」，在AI時代有了什麼樣的轉變？如何清晰劃分人與AI在創作上的界線？
周佳佑與Sofie一致認為，當前的AI創意與人類創意有著本質上的區別。
AI創意：擷取人類經驗，給出「理所當然」的答案
周佳佑導演分享，他們在發想廣告創意時，常常會先用AI測試，看AI能提供什麼樣的創意和腳本。
他指出，現階段AI的創意本質上是擷取人類既有經驗的總和，這導致AI給出的答案往往都在「理所當然」的邏輯框架內。簡言之，AI是巨大資料庫，裝滿了人類的智慧，它能將這些資料濃縮，產出符合人要求且高效的內容。
人類創意：環境、情緒、經驗塑造的「天馬行空」
周佳佑舉例，當我們要求AI畫一張椅子，它的邏輯就是「讓人坐的」，畫面不會超乎常理；但人類的創意可以天馬行空，例如「一個人走過去把椅子吃掉」，這是AI較難主動聯想到的 。人類的創意之所以能產生超越邏輯的發想，是因為受環境、情緒、突發事件的影響；而由於AI缺乏這些真實體驗，因此當沒有給予任何指令時，AI只會提供「正常的東西」。
AI深度改變創意工作流程：加速你的前10個想法
實務上的問題是：如何將AI真正融入工作流程，提升效率？兩位創意人分享了在廣告業前端發想到後端製作中，AI扮演的具體角色與帶來的實戰挑戰。
廣告與創意發想：AI是超高速腦力激盪夥伴
在廣告公司，AI已成為最強的Brainstorming夥伴，創意人可以快速透過AI收集資料，迅速掌握狀況。
Sofie分享，奧美廣告有句話說：「前10個想出來的點子，別人都想得到。」因此真正的創意討論，往往在第11個之後才會進入討論狀況 。
她說，過去可能要花一小時苦思才能想出前10個點子，現在透過與AI對話，能幫助創意人快速跨越「第10個門檻」，直接進入更有價值的討論、加速工作進行 。因此Sofie也會要求她的團隊成員，在正式討論前先跟AI聊過，而只要出現新的AI工具或新功能，團隊也會彼此分享資訊和使用心得。
她認為，AI就像一個永遠能提供回應的隊友，即使AI的回答有些是「硬掰」出來的，它也能觸發人類夥伴產生新的聯想，讓討論得以繼續深入。
對於文案出身的Sofie來說，AI也能減少溝通成本。當她面對視覺夥伴（Art Partner）時，可以先請AI協助將文字想法設定成初稿畫面，讓視覺夥伴一眼就能理解文案的意圖，進而提升效率。
AI影像製作流程：3天就能做完一支廣告，挑戰是什麼？
製作「全AI生成廣告」的團隊又是什麼樣子？周佳佑分享，他們的分工與傳統廣告製作流程非常不同，首先團隊成員都是全遠端工作，目前成員包含專門腳本與做分鏡的、專門寫外掛程式的，以及專門「玩」AI軟體的測試人員 。
流程跟傳統製作最大的不同在於，廣告腳本產出後，他們通常會用2~3種推薦的AI軟體去測試分鏡畫面，多方嘗試後才能確定最終感覺。
雖然團隊用AI產出一支廣告非常快，可能3天就能把案子做完，但遇到修改的情況，也許時間會拉長到3個月。
周佳佑坦言，最大的挑戰會來自臨時的修改，其實花的時間，不一定會比傳統的拍攝方式還少。
「我曾經做過一個廣告，做完之後導演說，我希望桌子上面多放一些東西。他覺得只是多放一些東西而已，可是對AI人來講，這個鏡頭就是重做了。」
由於AI產生的畫面一經修改，任何動作或細節都不會與前一次一樣，因此必須與客戶嚴謹確認最終定案時間點。他也說明，前期與客戶的溝通和對品質的共識，是控制製作成本的關鍵。
創意人最常用的AI工具？怎麼選工具？給新鮮人的建議？
提到目前工作上最常使用的AI工具，Sofie分享了涵蓋影像、聲音到文字的工具。她說，團隊目前最頻繁使用的是Gemini生成圖片與Veo 3生成影像，她認為相較於ChatGPT的 DALL-E 3往往帶有明顯的「AI感」，Gemini受惠於Google龐大的資料庫，產出的影像在真實度上表現更佳 。
影音創作部分，較常使用Suno製作音樂，以及用ElevenLabs的人聲生成工具，認為其在國台語的表現都相當自然。而在文案撰寫與個人創意發想時，Sofie則偏好使用Claude，認為它的中文語感敏銳，回覆不會有生硬的「英翻中」感，是她私下愛用的AI夥伴 。
對於工具的學習與導入，周佳佑則點出了年輕創作者可能面臨的AI工具成本挑戰。他表示，市面上AI工具眾多，如果想要真正掌握某個工具，僅靠免費試用額度可能遠遠不夠，玩不出深度的成果。但他也強調，建議初學者在付費之前，可以先透過YouTube觀看相關教學影片，確認自己的使用需求後再投資訂閱功能。
不被AI取代：創意人必備4大突圍能力
面對科技帶來的職涯焦慮，年輕創意人最需要知道的是，有哪些核心能力是AI無法取代，且值得培養的？兩位創意人針對這個問題，提供了明確的建議。
1. 走進真實世界，培養人性洞察力
Sofie認為，無論科技如何演進，廣告本質始終是「人與人的溝通」藝術。然而，AI只能模擬人類講話方式，無法捕捉到人類情緒與互動中那些最細微的洞察。
舉例說明，AI可能知道媽媽很累，但它無法察覺「媽媽被叫到他的本名會很感動」，這種來自人跟人相處的細微共感，只有人類才能察覺。
因此，Sofie認為人生的所有體驗都是創意的原料和材料，對年輕創意人的建議則是：「放下手機，跟人好好接觸、好好聊天，這種人跟人的同理心跟共感，是需要實體去感受跟體驗的。」
2. 提升專業品味，學會判斷「AI完美假象」
當AI能夠快速生成大量素材時，創意人的價值不再是「生成能力」，而是「篩選與判斷能力」。
Sofie認為，創意工作者的「品味」非常重要。品味來自於廣泛的吸收，不論是音樂、影像，都需要聽得夠多、看得夠多，才能建立與培養判斷力。
「AI給你東西的時候，如果你是很有品味的創意人，就會知道這東西可能不怎麼樣，你也會知道什麼樣的創意才會是打動人心的有效創意。」
她說，為了避免被AI產出的「完美假象」文字或影像所迷惑，要具備專業品味與審美標準，才能精準選出最能打動人心的創作。
3. 保持好奇心，用提問力驅動AI
周佳佑則指出，在AI快速迭代的時代，已經打破傳統學習曲線，AI讓創意人有機會跳過中間漫長的學習時間，直接從發想變成結果。而為了填補這段被AI取代的學習空缺，創意人必須善用AI作為知識庫。
周佳佑建議，年輕人一定要「勤勞地去問AI」，並對世界保持高度好奇心。他認為，只要將AI視為巨大的知識資料庫，你可以從中呼喚出扮演各種角色的「專家」來與你討論，透過持續不斷的提問，大量的知識累積將會集結成你的創意原料。
4. 保持學習彈性，功底結合科技效率
針對近年招募新人的標準，奧美Sofie透露，面試時她會詢問應徵者近期在摸索哪些AI工具，以及喜歡的電影類型，來觀察對方的科技敏銳度與品味；若應徵者表示很少使用AI，也會令她感到擔憂 。
除了檢視探索新工具的熱忱，Sofie也看重「喜歡發問」的特質 。她強調，廣告終究是關於「人」的工作，因此最重要的核心能力在於能否進行良好的「來回對話」，應徵者必須具備與團隊順暢互動、互相拋接想法並激發靈感的溝通能力
對於已有經驗的視覺設計工作者，Sofie認為這類人才若本身具備深厚的Art底子，又能結合AI工具，將能發揮「如虎添翼」的強大效果 。不僅能將過去難以執行的視覺想法快速生成，更能大幅節省製作時間，能將專業底蘊與科技效率完美結合，將是業界的搶手人才 。
周佳佑導演則直言，AI出現後為各行各業設立了新的效率標竿，資深設計師是否會被取代，關鍵在於「產能」能否與AI抗衡 。他分析，即便設計師功力深厚，若一個案子需耗時一個月，而AI僅需一天，客戶在考量時間成本下，往往不願意等待 。因此，他建議設計師必須善用工具來加速既有的好底子，先在產能上超越AI，再加上獨特的創意，才能保有優勢 。
【版權風險提醒】AI帶來的挑戰與風險目前AI生成作品的著作權法規仍在發展中，且存在侵權風險（如Suno與Sony的版權爭議），跨國企業或大型客戶對AI素材的使用規範會更為嚴謹，創意人需了解工具使用限制，並應對法規風險。
以上就是本次關於「AI時代，創意工作者的突圍之道」相關精華整理，AI時代，創意工作的門檻看似降低，實則對「人」的本質要求更高。無論是Sofie強調的「人味與洞察」，還是周佳佑提出的「善用工具超越產能」，都指向一個結論，面對AI的全面介入，創意工作者無需過度焦慮，AI並非取代人類的對手，而是能放大創意、加速流程的強力夥伴。立即報名，免費看「AI 時代，創意工作者的突圍之道」完整回放>>
想知道奧美創意總監與AI影像創辦人，如何在瞬息萬變的廣告業中，將AI融入創意發想與影像製作的每一個環節？完整座談回放內容將告訴你更多實戰細節！
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OpenAI推出ChatGPT Images 2.0支援多語言、思考精準度再升級！
OpenAI近日正式推出「ChatGPT Images 2.0」，與過往模型相比，Images 2.0不僅能理解更複雜的視覺指令，還能局部編輯、調整長寬比，更首度將思考能力與影像創作結合，讓AI影像從單純的生成圖片，進化成具戰略設計能力的視覺工具，來看看有哪些特點吧！
文／《104職場力》
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1.結合思考能力，支援網頁搜尋與多圖生成2.精準度大幅提升，複雜構圖也沒問題3.支援多語系，繁體中文顯示更流暢4.可局部編輯、調整圖片比例，創作更彈性5.整合Codex與API開發應用訂閱方案與供應狀況
1.結合思考能力，支援網頁搜尋與多圖生成
ChatGPT Images 2.0的最大亮點在於其「推理」特質，當使用者在ChatGPT中選擇「推理（Thinking）」或「Pro」模型時，影像生成過程會有以下進階功能：
即時資訊查詢：模型可透過網頁搜尋獲取最新資訊，確保影像內容（如教學圖表、新聞摘要）符合時事。
多圖同步生成：支援單次指令生成最多8張具備連貫性的影像，適用於漫畫分鏡、室內設計多方案對比或系列海報設計。
自我修正機制：在生成過程中，模型會先行構思影像結構並反覆核對輸出，大幅降低指令理解偏差。
2.精準度大幅提升，複雜構圖也沒問題
Images 2.0解決了過往AI生成圖最常見的痛點，能夠產出真正可直接投入使用的成品，包含以下特點：
能處理更精細的元素：包含更小字體的文字、圖示、UI使用者介面元件，以及密集的構圖排列。
擬真的視覺風格：顯著提升了照片的真實感（包含細微的自然瑕疵），並能精準捕捉電影劇照、像素藝術（Pixel Art）及漫畫（Manga）等特定風格。
高解析度：透過API串接，最高可支援2K解析度的影像輸出。
▲104職場力小編實測，用ChatGPT Images 2.0生成宣傳圖，排版和小字、細節都處理得很好。
3.支援多語系，繁體中文顯示更流暢
過往圖片模型在非拉丁語系（如中、日、韓文）的文字呈現常出現亂碼或筆劃錯誤，Images 2.0強化了多國語言理解力，特別是繁體中文、日文、韓文、印地文及孟加拉文的表現更優異，這讓語文不再只是標籤，而是能完美融入海報、說明圖或圖表中，成為設計的一部分。
4.可局部編輯、調整圖片比例，創作更彈性
「局部編輯」和「彈性調整圖片比例」也是這次ChatGPT Images 2.0的重要亮點之一，為了滿足不同數位媒介的需求，Images 2.0提供了極高的靈活性，支援從極寬的3:1到極窄的1:3比例，無論是簡報投影片、社群媒體圖貼還是電子書籤都適配；另外，模型的知識庫截止日期更新至2025年12月，使用者在製作教學素材或資訊圖表時，能提供更精確且具時代感的內容。
▲ChatGPT Images 2.0生成圖片後，可進行局部編輯。
▲編輯時點選右上角「長寬比」即可調整比例大小，也可以直接在對話框中下達Resize的指令。
5.整合Codex與API開發應用
除了ChatGPT介面，新模型也深度整合至各項開發工具：
Codex工作區：設計師與行銷人員可在Codex內直接生成UI原型或廣告草案，並快速迭代至產品端，無需切換工具。
API正式上線：開發者可透過gpt-image-2串接API，將高品質的自動化圖像生成功能導入第三方應用程式，如在地化廣告生成或創意自動化系統。
OpenAI坦言Images 2.0仍非完美，因目前模型在處理「物理空間邏輯」方面仍具挑戰，例如摺紙步驟圖、魔術方塊邏輯，或是極度密集的細節（如沙灘上的沙礫），因此仍建議使用者在圖片生成後還是要進行人工審核。
訂閱方案與供應狀況
ChatGPT Images 2.0目前已全面開放給所有ChatGPT與Codex使用者，但Thinking這項進階功能則優先提供給ChatGPT Plus、Pro及企業版（Business）用戶，API則依據影像品質與解析度設定採差別計費。
https://www.youtube.com/watch?v=-7JSa_luc6k
（資料來源：ChatGPT官網）
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ChatGPT Images 2.0生成海報文宣怎麼做？文字告別亂碼、排版調整實測
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企業內部的人才培訓與學習課程，正經歷一場由人工智慧(AI)所主導的深刻變革，有別於傳統的進修模式，現今的職場更強調將「AI應用直接融入職涯發展」，使得不少國際級企業都將培訓預算從傳統的簡報、影片、選擇題，改成「圍繞 AI 重新設計學習體驗」，把AI當成24小時在線的專屬學伴，在真實公務中進行高頻率的實務演練。
文／《104職場力》
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HR的角色從「訓練者」變成「個人學習體驗的策劃者」核心變革：讓AI當你的「學伴」，一起做中學撕掉舊課表，重構「學習與發展」的環境
AI時代下衝擊各行各業，現在包括「企業內訓」的模式也深受影響。
過去提到企業內訓，許多上班族的印象或許還是「坐在會議室看簡報、線上聽課程影片、最後寫個選擇題測驗」。然而，隨著AI浪潮襲來，這種傳統的培訓模式正面臨根本性的淘汰。
根據《Forbes》引述鳳凰城大學在2026年針對150位企業主管的調查報告，9成的主管直言「學習與發展」是AI為當前職場所創造的最重要人力資源價值，比例遠遠高於2025年調查時的74%、而且幾乎可以肯定這是大家的「共識」。
數據顯示，美國企業整體的培訓支出也從2024的980億美元增長至2025年的1028億美元，其中「對外部學習產品和服務」的投資金額成長速度更快，增幅達29%，因此和專業的學習平台合作的需求日益增長。
這反應出美國企業當前積極培養員工「熟悉AI、應用AI、使用AI」的能力，並且讓這些背後由人工智慧所運作的學習平台來強化個人的學習體驗、提升培訓技能的效率，
延伸閱讀：沒有人會是「AI」局外人！當AI技能從選填題變成必選題，你確實該緊張
HR的角色從「訓練者」變成「個人學習體驗的策劃者」
隨著企業加大對人工智慧學習的投入，過往多半擔任「訓練者」角色的企業內部人力資源團隊，也正面臨角色的轉換，現在他們多半得從過去的「內容提供者」(Content Creator)轉型為「個人化學習體驗的策劃者(Experience Curator)，而且執行重點不再是「學員們完成多少課程、聽了多少小時、是否有寫完進修作業」，而是不斷拋出和AI合作的「學習體驗情境」，把更多的應用落實在日常執行公務上，這種「高頻率的實務演練」，是更多企業所看中的。
這種轉變不僅僅是「採用人工智慧」來訓練員工這麼簡單，事實上還重新定義了「學習培訓」的目的，要求參與從理解課程、變成「務必在工作中實現個人化學習」。
以《Forbes》報導當中所舉例的三個企業為例：
瑪氏公司（Mars）： 重新設計「新任經理人計畫」(First Time Manager Program)，導入AI導師與模擬角色扮演，讓全球近1,500名新進主管能進行客製化場景練習，建立實戰自信。
GE 醫療（GE HealthCare）： 在實習生計畫中利用AI角色扮演來模擬真實的商務對談，不僅提供高心理安全感的練習環境，也提高實習生轉正職的機率，並大幅降低傳統的內容開發成本。
麥肯錫（McKinsey & Company）： 將AI導入Embark新員工入職培訓，協助顧問練習「故事線構建」（MECE原則），成效是使新員工溝通技巧提升約20%，開發與培訓效率提升10%–20%。
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核心變革：讓AI當你的「學伴」，一起做中學
上述企業的作法，都是在「原本需要大量人力傳承的環節」，譬如導師傳承、實際溝通演練、討論故事線、教授溝通技巧這些項目，直接啟用「AI輔助幫手」，讓它們在前期培訓就成為「學伴」，不是只是導入AI工具、要求員工「要去用AI」，而是「圍繞 AI 重新設計學習體驗」——將學習直接嵌入工作中，讓培訓從「知識轉嫁」變成「實務鍛鍊」。
由於一般人或新晉階級的主管，往往因為害怕在真實客戶或下屬面前犯錯，導致他們無從「試錯」。但AI提供一個非常理想的「低風險、高容錯」的環境，讓員工能重複練習難度極高的談判、績效面談或簡報，直到掌握技巧。
讓AI來扮演各種的角色（Role-play）以及去大量模擬實際會遇到的場合，是AI時代下能做到的技術突破。
也因為培訓不再只是看「你看完了幾份簡報、影片、課程」、「完課率、到課率」，使得培訓不再是無法衡量ROI的「軟性指標」，可以非常實際的在展現的工作成果中看到效果，正如麥肯錫的「Embark」計畫所言，直接就能看到新員工的溝通效果、開發與培訓效率提升，變成「可量化的成果」。
員工能在更短時間內具備即戰力，企業則大幅縮短新人摸索期與培訓成本，是一個雙贏局面。
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撕掉舊課表，重構「學習與發展」的環境
從這些案例可以看出，在AI時代的要持續進化的企業內訓，不能只是「導入AI工具」、「教員工如何用AI」、「要求各部門的AI落地使用率」如此粗暴簡單，更重要的是重構「學習與發展」(Learning & Development)的環境。
AI並非要取代人類導師或同儕之間的互動，而是將人從重複性的講課中解放出來，聚焦於更高階的輔導與協作，讓「人力資源可以被用在更值得的地方」，重新思考工作與學習之間不應該是彼此的負擔，「額外的工作」，而是創造更多個人化的情境、在執行公務的同時提升自己的競爭力。
可以預見，未來能在市場競爭中脫穎而出的企業，將是那些敢於撕掉舊課表，將AI融入每日工作流與個人化職涯發展的創新者。
本文參考《Forbes》相關報導，經整理改寫。
亞洲大學攜手佐臻，讓AI與AR智慧眼鏡走進照護第一線
亞洲大學校長蔡進發（左）與佐臻董事長梁文隆（右），現場精彩互動。（圖 / 亞洲大學提供）
科技與醫療照護的交會，正開啟人類與資訊互動方式的新革命！亞洲大學與智慧眼鏡大廠佐臻，25日正式簽署「智慧視界・精準照護」產學合作備忘錄，宣告將智慧眼鏡推向臨床照護第一線。佐臻董事長梁文隆指出，AI與AR智慧眼鏡是「技術與應用的共生邏輯」，也是讓數位資訊與物理空間無縫融合的空間運算（Spatial Computing）與實體AI（Physical AI）重要人機互動介面，雙方將共同執行經濟部大型跨國計畫「慢性傷口 AR 智慧照護賦能系統開發與實證計畫」，結合德國 StellDirVier GmbH（SDV）與財團法人資訊工業策進會（資策會）等國際與產業資源，推動智慧眼鏡、AR輔助與護理專業導入慢性傷口照護，開創台灣臨床照護與護理教育的新里程碑。
2026-06-25 亞洲大學 發布
校長蔡進發於致詞中表示，亞大長期推動Medical AI與智慧醫療發展，近年更積極將AI融入教學與校務推動，透過課程、教師培訓與跨域計畫，培養學生具備AI素養與應用能力，蔡校長指出，智慧眼鏡結合臨床照護與護理教育，將有助於提升醫療現場效率與照護品質，期盼此次與佐臻的合作能擴大智慧眼鏡在醫院、護理教育與臨床實務中的應用。
佐臻董事長梁文隆以「智慧眼鏡新趨勢」為題進行專題演講，他表示，AI與AR智慧眼鏡並非單純的硬體產品，而是下一代人機互動與空間運算的重要介面，過去人類與AI的互動多受限於電腦與手機螢幕，未來透過近眼顯示、語音、手勢、眼球追蹤與感測技術，AI將能真正進入現實世界，形成「Physical AI」與「Spatial Computing」的應用場景。
梁文隆點出，科技演進需要computing、internet與human-computer interface三者共同推進，行動裝置改變了上一個世代的人機互動方式，而AI智慧眼鏡將有機會成為下一個世代的重要平台，佐臻長期投入AR/MR眼鏡研發，並建立硬體模組、SDK、感測技術與應用平台，期盼讓開發者、創作者、企業與醫療專業者能更容易導入智慧眼鏡應用。
佐臻董事長梁文隆（左）與亞大校長蔡進發（右）共同展示產學合作備忘錄。(圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻這次合作聚焦「慢性傷口AR智慧照護賦能系統」開發與實證，該計畫結合佐臻科技智慧眼鏡與亞洲大學護理學院的臨床照護專業，並與德國合作夥伴及相關技術團隊共同推進，預計發展包含慢性傷口3D視覺評估、AR傷口照護輔助、繪圖管理與自動化紀錄等功能，協助護理人員更有效率地完成傷口評估、照護決策與臨床紀錄。
亞大護理學院院長吳樺姍現場交流，分享智慧眼鏡融入護理教學與臨床實務的經驗。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大護理學院院長吳樺姍表示，護理學院早已將AR智慧眼鏡導入護理技術學習場域，學生在練習臨床技能時可透過智慧眼鏡觀看正確操作流程，並在雙手釋放的情況下完成實作訓練，教師也能透過遠端視角同步掌握學生操作情形，並運用影像記錄進行學習歷程分析，吳院長提出，從早期較重的AR眼鏡，到近年逐漸輕量化與符合人性需求的智慧眼鏡產品，佐臻科技的技術發展讓護理教育與臨床照護產生更多可能。
吳樺姍也提到，本次慢性傷口智慧照護計畫整合產業技術、護理專業與國際合作資源，未來完成驗證後，將朝亞大附醫等臨床場域落地推動，並進一步申請國家級新創與大型研究計畫，擴大至急性照護、長期照護與其他臨床應用領域。
蔡進發校長總結指出，佐臻科技長期投入智慧眼鏡、AR、XR與相關產業生態系建構，並串聯台灣多項關鍵技術與產業能量，令人敬佩。亞大護理學院近年積極推動AI護理教育與智慧照護創新，已成為台灣護理教育導入AI與智慧科技的重要示範場域，並吸引多所國內外學校前來參訪交流，包括新加坡南洋理工學院、美國凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）、澳洲西雪梨大學等國際學校，以及國內多所頂尖大學，蔡校長談及，亞大護理學院不只是展示科技，而是將AI、AR智慧眼鏡與護理教學、臨床訓練及照護流程實際結合，持續優化教學與照護品質，這次雙方簽署合作備忘錄，不只是合作成果的展現，更是未來長期合作的起點。
亞大與佐臻產學合作簽署儀式圓滿完成，貴賓合影留念。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻產學合作，將以智慧眼鏡為核心，結合AI、AR、感測、醫療照護與護理教育專業，推動智慧醫療科技從研發走向實證與落地應用，亞洲大學與佐臻股份有限公司期盼透過跨域合作，打造具台灣特色的智慧照護解決方案，進一步拓展至國際醫療與照護市場，展現台灣在AI醫療與智慧穿戴科技領域的創新能量。
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AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
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從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。
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AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
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教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
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AI最新熱門工作揭曉！工程師不只要會寫程式 這技能創造更多收入
2025-11-02 經濟日報編譯易起宇 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Anthropic和Cohere等人工智慧（AI）新創公司，正加緊招募一種為數稀少的軟體開發人才：前線部署工程師（Forward-Deployed Engineer，FDE）。這些軟體工程師必須既要會寫程式，又要在派駐到企業客戶組織內時，能和顧客交流，協助客戶客製化模型，加速採用AI技術，以創造更多收入。
英國金融時報（FT）報導，OpenAI今年初成立一支FDE團隊，預計今年底前將擴充至約50名工程師。Anthropic也表示，今年將把包含FDE和產品工程師的應用AI團隊規模，擴大為五倍，以滿足客戶需求。
求職平台Indeed數據顯示，這種需要與客戶面對面交流的AI職缺，今年來已一飛沖天，1-9月每月刊登的FDE職缺數量已暴增逾800%。
這種人才趨勢的出現，是因為雖然從製造業到醫療保健等各行各業，都正日益熱衷於引進AI工具，但常不確定該如何應用AI技術，以及要怎麼利用這筆投資獲利。
Anthropic應用AI團隊主管瓊恩表示：「一家財星500強（Fortune 500）的銀行業者，和一家打造原生AI產品的新創公司，需求完全不同。」
數據情報大廠Palantir英國AI主管普雷特尚，形容這種方式為「從內部發現產品」，「你會希望自己打造的事物，在以簡報介紹給客戶時，促使他們說，『這東西將顛覆遊戲規則』」，前線部署工程師知道「珍貴的軟體並非程式碼或語言有多精美…而是要對終端客戶有意義」。
Palantir約20年前便從軍隊派駐海外的概念取經，招募這種人才，如今FDE已約占半數員工，並已派遣到阿富汗和伊拉克的軍事基地、美國中西部的工廠、以及煉油廠。
AI新創公司也希望效仿Palantir。Cohere共同創辦人暨執行長戈梅茲表示，一開始和客戶簽約時就部署工程師，有助建立長久而持續的關係。
雖然FDE目前在AI企業員工中的占比仍相對小，但OpenAI表示，此職位的需求已超越其預期。OpenAI歐洲和中東FDE團隊主管佛尼爾說：「這讓我們學會了不同行業客戶的真正需求，並幫助我們基於真實世界的運作，提升研究和產品陣容。」
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文／加納敏彦
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【訣竅1】把AI當成人類，下達「具體指令」【訣竅2】拆解為「多道步驟」【訣竅3】不追求完美，耐心反覆修正
在讓生成式AI產出精準內容，必須掌握幾個重點訣竅。介紹3個初學者也能立即上手的技巧。
【訣竅1】把AI當成人類，下達「具體指令」
首先第一個訣竅，就是要提供「具體指令」。儘管AI已經吸收了龐大資訊，但還是得依照我們的指令內容來輸出內容。AI必須先理解指令語意，再從龐大資訊中根據機率產出後續文字。
因此，「具體指令」能幫助AI產生清楚認知，較容易獲得符合需求的結果。現在就來舉例說明一下。
含糊抽象的指令範例：請說明ChatGPT。
具體明確的指令範例：請上網查詢ChatGPT，以500字左右的篇幅說明最新資訊。這是要在公司內部會議發表的內容，請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。
在思考「具體指令」時，可以參考在工作中整理或傳達資訊時常用的「六何法」（5W1H）。
When（何時）最新資訊Where（何地）上網查詢Who（何人）不懂IT和AI的大人What（何事）ChatGPTWhy（為何）要在公司內部會議上說明How（如何）以500字左右來簡單說明
透過六何法來思考，就能完成相當具體的指令。不需要每次都加入所有元素也無妨，像「When」（何時）和「Where」（何地），這些往往也很少會用到。
在向AI下達指令時，特別重要的就是「Why」（為何）。隨著AI的進步， AI理解指令語意的能力也越來越強。因此，如果可以在指令中輸入「為何下達這種指令」的理由，說明自己的意圖， AI會更好掌握你的用意，更容易產出符合要求的結果。
另外在下指令時，可以把AI視為「工作夥伴」，像與人溝通那樣精確說明，甚至想成是在指揮下屬或祕書也行。向人傳達指示時，具體敘述會比含糊其辭更有效用。當你越熟悉如何對AI下指令，越能提升指揮人的能力，可說是一舉兩得。
【訣竅2】拆解為「多道步驟」
下個重要訣竅，就是將指令拆成不同步驟來執行。如果在一次的指令中塞入過多資訊， AI可能也無法同時處理到好。AI雖然聰明，但並不表示一次就能完美滿足所有要求。將指令拆成多道步驟，每項指令專心處理單一作業，便能在各項作業中獲得更精準的輸出內容。
舉例來說，可將指令拆成兩個步驟來進行：
步驟1的範例：請上網搜尋有關ChatGPT的資訊，並正確說明最新情報。
步驟2的範例：以這些說明為基礎，整理成大約500字的文字報告。這是要在公司內部會議上發表的內容，請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。
在這個範例中，步驟1在專心搜尋正確資訊，步驟2則是將資訊整理得簡單易懂。像這樣拆成多道步驟，能同時提升精確性和易懂程度。大家可以試著思考「能不能拆解給AI的指令」，讓各項指令專注處理單一作業，就能大幅提升AI的輸出品質。
【訣竅3】不追求完美，耐心反覆修正
最後一個訣竅，就是不要一開始就期待完美結果，而是要耐心反覆修正。其實這個心態十分重要。與其為了設計理想指令而過度思考，不如直接先試著下指令，再逐步反覆修正。通常這樣的做法，反而能更快獲得最佳結果。
AI第一次輸出的內容，可能會與你的期待和意圖稍有落差，但千萬不能因此放棄，或是擅自認定「AI派不上用場」。只要繼續追加指令或是要求修改， AI就能在幾秒鐘內改進。假設你如前述那樣拆成兩個步驟，AI的說明卻還是不夠淺顯易懂時，可以像下述這樣要求AI修改：請以更適合初學者的方式來簡單說明。
如果對象是真人，提出修改時必須顧慮對方的心情，但對AI就不需要顧忌，可以隨興且明確地提出「希望如何修改」的需求。
「具體指令」、「拆解步驟」、「反覆修改」—— 透過這三大訣竅， AI能成為你的工作夥伴，與你一起攜手創造（共創）成果。
節錄自：采實文化《【圖解】工作救星！上班族必學的AI活用大全：從寫作、影片到虛擬分身，8大領域 × 39種場景 × 23款工具，讓AI成為你的職場好幫手！》／加納敏彦 著
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！