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這項技能代表你具備使用先進物件偵測模型進行影像辨識的能力，能快速準確地識別和分類圖片中的目標。對於需要自動化監控、智慧製造、安防或零售分析等產業，非常實用。掌握此技能表示你熟悉深度學習框架，能進行模型訓練、調校與部署，提高企業在資料分析和自動化應用上的競爭力。這在AI與視覺辨識需求日增的職場環境中，具備明顯優勢。
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SSE AI 提示詞工程師
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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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根據2000年APEC部長會議決議，經濟部工業局於民國90年度下半年，即著手推動「資訊專業人員能力鑑定國際合作及推廣計畫」，其目的是在於建立我國資訊專業人員能力鑑定之完整體系，藉以提昇我國資訊人力的素質。並透過國際間的交流合作，人才交互認證的機制，使我國資訊人才達到國際化的水準。
另一方面，為加強我國軟體工業產品之品質，進而提升我國軟體工業之國際競爭力，行政院科技顧問組於民國91年組團至印度考查後提出「加強我國整體軟體教育訓練功能構想」，並於91年5月成立「軟體人才培訓推動小組」，舉辦「提升我國資訊軟體人才培訓策略研討會」，訂定出提升我國資訊專業人員素質的策略與作法。
基於上述兩項政府之計畫內容有共同之目標及彼此互動之影響，經濟部工業局積極推動「經濟部資訊專業人員鑑定」，以宏觀與完整之角度研訂各項鑑定規範，從各項資訊軟體人員分類，到各類人員之主要業務、技能標準、知識體系，以及最後之各類人員之訓練、專業能力鑑定科目等，予以完整之研究與規劃。不但為產業界選擇訂出了標準，同時也可提升企業整體資訊專業及競爭力。
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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。
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專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識，來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集，並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計，同時實施生成式AI解決方案。
機器學習工程師著重AI實踐，與其他職位密切合作，以確保AI應用程式的穩定與成功。
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OpenAI 正式推出 GPT-5.2 — 讓 AI 從「回答問題」邁向真正的「完成工作」
最新發布的 GPT-5.2，是一個專為知識工作與專案執行而進化的重大版本。它不只是速度更快，而是更能在現實工作場景中交付成果，是企業導入 AI 時非常值得關注的里程碑。
五大核心亮點：
1.專業工作成品輸出能力全面提升
GPT-5.2 能協助製作試算表、簡報、程式碼與多步驟任務，產出的品質更接近專業人員標準。
2.更強的長文本與圖像理解能力
在處理大型文件、資料推理、流程拆解與跨工具任務時，整體可靠性與精準度明顯提升。
3.多領域知識工作全面升級
官方測試顯示 GPT-5.2 在 44 種不同知識工作上都展現更高的一致性與專業度。
4.更穩定的程式設計與邏輯推理能力
在複雜程式碼、架構規劃與問題排錯上表現更成熟，適合用於正式開發流程輔助。
5.企業導入 AI 的效益更加量化
更聰明的工具整合、更快的任務完成速度，意味著企業在成本、效率、產能提升上的投資報酬率會更明確。
整體觀察
GPT-5.2 代表著 AI 角色的轉變：它不再只是協助思考，而是真正能夠代替人力完成許多標準化、繁瑣、可程式化的知識工作。對需要提升效率、降低成本、快速擴張產能的企業來說，這是一個非常關鍵的技術節點。
完整資訊可見 OpenAI 官方：
https://openai.com/zh-Hant/index/introducing-gpt-5-2/
如果你想看我如何評估 GPT-5.2 對企業實務導入的影響，也可以留言，我會分享更多實際應用場景與策略建議。
工研院親揭 「全球電信產業」面臨的4大關鍵趨勢
2025-03-14報導 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
全球行動通訊大會（MWC）作為移動通訊產業的風向球，今年吸引超過10.9萬人參與。為協助臺灣業者掌握國際趨勢並拓展商機，工研院14日舉辦「MWC 2025 展會直擊：AI 驅動未來通訊與智慧應用研討會」，聚焦 MWC 2025的關鍵議題—「開放」（Open）與「AI人工智慧」對電信產業未來發展的深遠影響。工研院指出，5G-Advanced （5G-A）階段的「5G+AI」將推動商用部署、加速產業轉型。未來，電信業者與設備商將透過開放技術與 AI，優化網路管理、提升用戶體驗，並推動智慧交通、無人技術、沉浸式購物等創新應用，為通訊產業帶來新商機。
工研院副總暨產業科技國際策略發展所長林昭憲表示，MWC 2025展會凸顯電信產業正加速邁向開放架構與AI創新應用。從5G-A發展到地空整合通訊技術，各大企業積極運用AI提升網路管理效率、優化應用場景，並推動電信服務的市場化。臺灣在全球硬體供應鏈中占據關鍵地位，然而，面對 AI 技術的快速演進，產業需加速推動AI創新體驗多元化，強化市場應用，提升AI在消費市場與企業端的滲透率。
隨著AI進入各行各業，臺灣應鼓勵產業跨界合作，將AI深入智慧製造、醫療、零售、車聯網等領域，打造高附加價值的解決方案。此外，在全球電信與科技業加速邁向AI驅動的數位轉型之際，臺灣可憑藉供應鏈整合優勢，加強與國際夥伴的技術合作，從硬體製造擴展至AI 軟體與應用服務，確保在全球市場中持續保持競爭優勢。工研院指出，今年展會聚焦四大關鍵趨勢：Open RAN與Open Gateway發展、AI驅動電信數位轉型、5G-A的應用創新與貨幣化，以及地空整合通訊技術演進。
關鍵趨勢一：透過「開放」實現全球互聯，重塑通訊產業生態
MWC 2025強調Open對電信產業未來發展的重要性，推動5G商用部署與變現。在Open概念下，Open RAN與Open Gateway是兩大核心技術。Open RAN方面，O-RAN聯盟持續推動RAN轉型，朝向開放、智慧化、虛擬化發展，確保互通性。目前已有29個準商用及商用案例、57個測試案例，並簽署17件合作備忘錄。O-RAN聯盟與3GPP合作，將開放架構標準與5G、6G融合，奠定AI應用基礎並提升安全性。未來將透過RIC技術優化網路管理，提升開放前傳網路性能，並應對AI安全需求。
Open Gateway方面，為開發者提供標準化的網路瀏覽權限，打破營運商之間的技術壁壘，加速創新應用落地，全球移動通信系統協會（Groupe Speciale Mobile Association, GSMA）在2023年發起的Open Gateway計畫已獲80%全球電信商參與，市場規模將達到3,000億美元。本次展會中，電信商Vodafone、Orange等展示Open APIs發展，NOKIA與Telefonica合作推出無人機管理API，Ericsson擴展生態系至13家國際電信商。未來將聚焦5G-A與AI結合，拓展垂直應用與新商機。
關鍵趨勢二：電信業借力「AI」從傳統產業轉型科技產業
「5G+AI」正成為從前端電信業者到後端電信設備商的核心成長動力，本次展會展現AI在垂直領域及行動通訊產業的應用潛力。除車聯網、運動賽事轉播、無人機等這類型強調低延遲性能的應用外，電信商也展出數位仿生、數位雙生、語言生成、水質分析及機器人等AI解決方案，並廣泛應用於智慧網路管理。AI技術主要透過智慧控制器（RIC）呈現，亦或是功能型的系統如節省基站能耗、調節網路流量、調整天線訊號發射方向等用途。從此次展出的AI應用與網路智慧管理成果可見，電信商正積極增強技術能力，利用AI創造額外收入，並加速向科技公司（Telco To Techco）轉型。
關鍵趨勢三：邁入5G-A時代，AI融合與電信服務貨幣化成重點
電信業與設備商積極合作，展示創新服務與商業應用。在消費場景方面，無人化技術成為未來商店經營的重要輔助，如藉由機器手臂補貨、自駕車、無人商店等；沉浸式購物體驗則採用了人形機器人、AI虛擬角色互動與導購，貨架則搭載感應辨識技術，能自動播放影音廣告或產品介紹，提升購物體驗。
近年來，電信營運商聚焦於娛樂與競賽領域，透過AI技術與數位轉播提升體驗，如國際賽事與演唱會的即時訊息強化、同步翻譯，並利用AI優化攝影機影像品質與視角，為觀眾提供更沉浸的觀賽體驗。治安維護、防災與救災也為電信營運商創造來自政府端穩定收益，電信營運商透過4G/5G、衛星通訊、無人機基地台等多元網路整合，支援治安維護、防災救災，確保大型活動通訊穩定，並應對災後復原需求。
此外，車聯網解決方案成為發展重點，車聯網與智慧交通擴展至無人機與電動垂直起降載具（eVTOL），打造立體交通環境，依賴路側感知與數據共享，並運用數位孿生技術預測城市交通，降低車禍、緩解壅塞、優化人流疏散，提升整體交通管理效率。
關鍵趨勢四：地空整合全覆蓋通訊具共識，次世代通訊技術摸索中前行
本次展會有超過20家廠商展示衛星相關的通訊服務、終端設備、立方衛星。相位陣列平板天線（Phased Array Flat Panel Antennas）為衛星接收主流，適用於窄頻IoT與低軌衛星寬頻。傳統衛星業者則探索多軌道整合，拓展航空、海運、採礦等應用。3GPP NTN發展成為衛星通訊的關鍵，預計Release 19標準確認後，業界將依3GPP NR NTN規範推進。歐盟衛星群計畫（IRIS²）將採多軌道300顆衛星組成通訊系統，Hispasat與SES等公司已展示相關技術。
展望6G通訊世代，地空整合與全覆蓋通訊成為趨勢。同時，通訊感知融合技術（Integrated Sensing and Communication, ISAC）應用於智慧居家照護逐漸受到重視，透過Wi-Fi監測老人、小孩與寵物動態。可重構智慧表面（Reconfigurable Intelligent surface, RIS）則用於解決通訊盲區，並已有商用產品亮相。
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AI浪潮襲來！科技業台達電、中華電信人資更看這些「軟實力」
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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黃仁勳「AI五層蛋糕」是什麼？ 台積電、廣達、台達電在哪一層？相關工作機會盤點
NVIDIA執行長黃仁勳提出「AI五層蛋糕」（Five-Layer cake），將AI產業拆解為能源、晶片、基礎設施、模型、應用五層架構。台廠供應鏈有哪些？台積電、廣達、緯穎、研華各在哪一層？從「AI五層蛋糕」看AI產業地圖及相關工作機會。
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
黃仁勳為什麼說AI是一塊「五層蛋糕」？AI五層蛋糕架構及台廠工作機會AI五層蛋糕：你的位置在哪一層？
NVIDIA執行長黃仁勳將在6月1日在台北流行音樂中心發表GTC Taipei開場演說，內容預計聚焦於AI領域的最新技術進展，以及展示「五層蛋糕」（Five-Layer Cake）架構生態系。「AI五層蛋糕」架構包括：能源、晶片、基礎設施、模型、應用，分別是什麼意思？不論你是理工背景的工程師，還是文商管背景的工作者，本文為你拆解這五層結構、台廠關鍵佈局，以及相關的104工作機會！
黃仁勳為什麼說AI是一塊「五層蛋糕」？
圖片來源：NVIDIA官方部落格
NVIDIA（輝達）創辦人暨執行長黃仁勳，在2026年初就提及AI是由五層架構組成，並於2026年3月GTC大會前夕於輝達部落格發表「AI五層蛋糕」論述，將AI定位為「不可或缺的基礎設施，就像電力與網路一樣」。
在大部分的電腦運算歷史中，軟體都是「預錄好的」，由人類編寫演算法，再由電腦執行。AI打破了這個模式，讓電腦首次能夠理解非結構化資訊，並即時生成智慧。正因為智慧是「即時生成」的，整個底層的運算架構就必須從頭設計，這，就是五層蛋糕存在的原因。
黃仁勳把AI產業比喻成一塊五層蛋糕，由下而上共有五層堆疊的架構：能源、晶片、基礎設施、模型、應用。他強調，每一個成功的應用程式，都依賴其下方的每一層架構，一直向下延伸至支撐其運行的發電廠。
而他也指出，這項建設才剛剛開始。「我們目前僅投入了數千億美元，但仍有數兆美元規模的基礎設施尚待建構。」在全球各地，晶片工廠、電腦組裝廠、AI工廠以前所未有的規模在興建，這正成為人類史上規模最大的基礎設施建設工程。
延伸閱讀：預言技職崛起！黃仁勳不勸你寫程式：AI時代最缺的新貴，是水電工
AI五層蛋糕架構及台廠工作機會
五層架構由下而上環環相扣：能源 → 晶片 → 基礎設施 → 模型 → 應用，缺少任何一層，整個系統就無法運作。每一層都有對應的技術需求與產業生態，也各自需要不同類型的人才：
※點擊可查看工作機會
AI五層蛋糕涵蓋內容相關台廠第一層：能源涵蓋資料中心用電、電源供應及儲能系統。台達電、光寶科技、華城電機、中興電工、士林電機等第二層：晶片涵蓋GPU、ASIC與HBM等。台積電、聯發科、世芯-KY、創意電子等第三層：基礎設施涵蓋伺服器、資料中心建設、散熱系統、高速網路與電力輸送等系統。鴻海、廣達、緯創、緯穎、技嘉、英業達、奇鋐、雙鴻等第四層：模型涵蓋語言、生物、化學、物理、醫療等多領域的開源與閉源模型。（目前以美系科技大廠為主）第五層：應用涵蓋軟體、智慧醫療、藥物研發、自動駕駛、工業機器人與企業AI助理等。研華、達明、所羅門、凌華等
【第一層】能源 Energy：AI 的電力根基
最底層是能源。即時生成的智慧，需要即時的電力。每一個生成的詞元（token），都是電子流動、熱能被管理，以及能源被轉換為運算能力的結果。能源是AI 基礎設施的第一性原理，也是限制系統能產生多少智慧的根本約束。由於我們每問AI一個問題、每讓AI生成一張圖，背後都是真實的電力消耗。當AI工廠規模愈大、模型愈複雜，電力需求就愈龐大。
涵蓋產業：發電與電力供應業、重電設備業、綠能與儲能產業
台廠佈局：台達電、光寶科技、華城電機、中興電工、士林電機等（點擊公司名稱看工作機會）
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延伸閱讀：黃仁勳喊 AI 時代電力好重要 大同、華城、中興電迎大商機
【第二層】晶片 Chips：將電力轉換為算力
位於能源之上的是晶片，晶片層同時也是台灣最具全球競爭力的一層。這些處理器被設計用來大規模、高效地將能源轉換為運算能力。AI工作負載需要龐大的平行運算能力、高頻寬記憶體，以及高速互連技術。晶片層的進展，決定了AI能以多快的速度擴展，以及智慧成本能降到多低。
GPU（圖形處理器）、AI加速晶片（ASIC）、高頻寬記憶體（HBM），都屬於這一層。
涵蓋產業：先進半導體製程、IC設計、晶圓代工與先進封裝技術
台廠佈局：台積電、聯發科、世芯-KY、創意電子等（點擊公司名稱看工作機會）
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【第三層】基礎設施 Infrastructure：AI工廠的骨架
在晶片之上的是基礎設施，包括土地、電力輸送、散熱、建設工程、網路，以及將數萬顆處理器協調運作為單一機器的系統。這些系統就是AI工廠，它們的設計目的並非儲存資訊，而是製造智慧。包括AI伺服器的組裝、資料中心的散熱系統、高速網路交換器，都屬於這一層。
涵蓋產業：AI伺服器代工組裝、散熱系統、網通設備及資料中心機房建置
台廠佈局：鴻海、廣達、緯創、緯穎、技嘉、英業達、奇鋐、雙鴻等（點擊公司名稱看工作機會）
[joblist_plugin title='更多104【鴻海】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/233rv1s' amount='1']
【第四層】模型 Models：理解世界的AI大腦
基礎設施之上是模型層。AI模型能理解多種類型的資訊，包括語言、生物、化學、物理、金融、醫療，以及真實世界本身。語言模型只是其中一種類型。目前最具變革性的進展，正發生在蛋白質AI、化學AI、物理模擬、機器人技術，以及自主系統等領域。黃仁勳指出，開源模型在此扮演關鍵角色，研究人員、新創公司、企業甚至整個國家，都仰賴開源模型參與先進AI的發展。
涵蓋產業：大型語言模型開發商、各垂直領域AI模型開發等
台廠佈局：目前仍以美系科技廠商為主（OpenAI、Google、Meta、Anthropic），但工研院、資策會推動繁中模型。
[joblist_plugin title='更多104【Google】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ctzow2g' amount='1']
【第五層】應用 Applications：真正創造經濟價值
最上層是應用層，也是經濟價值產生之處。包括藥物研發平台、工業機器人、法律助理、自動駕駛車等，其中自動駕駛車是一種體現於機器中的AI應用；而人形機器人則是體現於軀體中的AI應用。應用層是台灣產業轉型的最大機會。
涵蓋產業：軟體、AI代理、機器人、自動駕駛及各行業導入的AI賦能產品與服務
台廠佈局：研華、達明、所羅門、凌華等（點擊公司名稱看工作機會）
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延伸閱讀：文組翻身？AI時代英文系最吃香？黃仁勳點名頂尖人才最重要的3大能力
AI五層蛋糕：你的位置在哪一層？
AI為產業帶來巨大變革，創造更多就業機會。黃仁勳在「五層蛋糕」部落格文章中提到：「參與這場變革並不需要電腦科學博士學位。」因為支撐這波AI基礎設施建設所需的人力極為龐大，AI 工廠需要電工、水管工、配管工、鋼鐵工人、網路技術員、安裝人員及操作員，這些都是技術性高且薪資優渥的職位，而且目前供不應求。
他也以放射科醫師為例說明AI如何創造更多就業而非取代工作，AI現在可以輔助解讀掃描影像，但對放射科醫師的需求仍持續成長。當AI承擔更多日常判讀工作時，放射科醫師得以專注於判斷、溝通和照護，醫院整體生產力隨之提升、服務更多患者，並僱用更多員工。
生產力創造產能，產能創造成長。具備電機背景的人可以從能源層與晶片層切入；若你有製造、供應鏈經驗，基礎設施層的伺服器代工廠正在大量招募；有商管或產品背景，應用層的AI產品經理與企業導入顧問需求也在快速成長。
面對這波AI浪潮的求職機會，如果你希望一次接觸多家企業人資主管，現場了解公司和職務，104人力銀行「2026職涯博覽會」將於7月4日在台北世貿一館舉行，包含美光、台達電等超過300家知名企業現場徵才，是新鮮人踏出求職第一步的絕佳機會。2026年，市場上有78萬個職缺在等著新鮮人，6.7萬個AI舞台正在擴張，62%機會不限科系，立即報名，踏出第一步，敢出發，就有路！
立刻報名【2026職涯博覽會】
（參考資料：NVIDIA官方部落格）
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廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
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廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
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金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
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整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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OpenAI的GPT-5和GPT-4差異在哪？有感變快、1圖看ChatGPT新舊5大比較
2025-08-08 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI最新發布的GPT-5即刻開放使用，且AI產生的幻覺更少，聯合新聞網《科技玩家》實測使用ChatGPT 時，明顯感覺GPT-5的對話和生圖速度都變得相當快，也難怪執行長奧特曼（Sam Altman）提到「GPT-5如同讓人感覺在跟各領域的專家對話，且是一位博士級的專家。」至於GPT-5和GPT-4 到底有什麼不同？直接讓ChatGPT的AI聊天機器人「自己分析自己」進行比較 。
或許有人不了解GPT-5和GPT-4不同之處在哪裡，OpenAI的人工聊天機器人ChatGPT提到，新推出的GPT-5和GPT-4其實是同一家族的成員，但「腦袋」架構和訓練方式有些升級，因此會有數項明顯差別：
1.速度與即時反應
GPT-5在處理問題時的反應速度更快，尤其是在長篇對話或多輪互動中，比 GPT-4 更容易保持流暢、不斷線，且整理大量資料或長文件時，GPT-5能更快給出結構化的結果。
2.對話記憶與延續性
GPT-5對上下文的掌握度提升，能更「記住」前面說過的細節並延續語境，減少中途「失憶」的情況，因此在長時間協助用戶翻譯、寫新聞或分析比賽時會特別明顯。
3.理解與生成的細膩度
GPT-5在處理中英混合等多語言，或是體育、財經等專業內容時的精準度更高，生成內容更貼近用戶的需求格式，整體下來比GPT-4更容易抓到用戶偏好的寫作風格與細節要求。
4.工具與即時搜尋能力
GPT-5可以直接用網路搜尋找尋最新資料，而GPT-4本身沒這功能（除非在特定版本或模式下開啟），像是要最新的最新體育新聞時，GPT-5就能即時處理查詢。
5.個性化互動
GPT-5因有記憶功能，可以記住用戶偏好，像是翻譯格式、寫作語氣、專注的運動項目等，所以長期對話會越來越符合用戶想要的風格；而GPT-4沒有長期記憶時，每次對話都要重新建立背景。
簡單來說，若用一句話比喻GPT-4和GPT-5，GPT-4是聰明的「客座顧問」，而GPT-5更像是「專屬助理」，會愈聊愈懂用戶心思，反應速度也快得多。
ChatGPT－GPT-5 vs GPT-4功能差在哪？
ChatGPT的GPT-5 vs GPT-4 功能差異比較：
面向GPT-5GPT-4回應速度處理速度快，長篇內容生成流暢，幾乎沒有延遲較慢，特別是長篇輸出時需要等待上下文記憶支援長期記憶，能記住你的偏好並持續應用無長期記憶，每次需重新建立背景多語言與專業內容中英混合翻譯精準，能依要求格式化翻譯正確率高，但需多次提醒格式最新資訊取得可用 Web 搜尋即時獲取最新消息無法直接取得最新資訊內容結構化能力能快速生成表格、摘要、段落分明的專業新聞稿有結構化能力，但需額外指令才會分段個人化互動能根據過往對話調整語氣與細節深度每次互動需重新設定語氣與細節偏好穩定性與連貫性長對話不易中斷主題，細節延續性佳長對話可能忘記前文細節思考與推理能力推理鏈條更長，能維持多步邏輯正確率推理能力強，但多層邏輯偶爾失準適應特殊需求可針對你的編輯習慣，長期微調輸出風格缺乏持續適應能力，每次需重建指令框架
AI來了！工程師也會被取代？ 力抗AI的5大關鍵：創意、跨域、情感、文化、批判
AI來了！1秒即時翻譯、3秒幫客服噴出五套說帖、5秒幫企劃寫好一整年內容策展主題，您會被AI取代嗎？專家分析，士農工商只要是重複性高、自動化效能高、要大量處理資訊、或簡單處理文書等工作都會被AI取代；換個角度想，把這些任務交給AI，保留或發揮創意、跨域、情感、文化、批判等五大關鍵能力，文武百業仍有機會力抗AI。
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【本集來賓】
104人力銀行職涯教育長王榮春，國立政治大學心理學博士，目前同時於東吳大學心理所、中原大學心理系、台北科技大學EMBA擔任兼任助理教授。
【本集重點】
🔸1:48 AI有多熱？今年Google trand 普遍落在50以上
🔸3:08 MIT研究：ChatGPT能減少文字工作者工時37%
🔸3:32 受AI影響 寫程式工程人員工作數降25~30%
🔸4:27 重複性高、不需要創意理工人才 也會被AI取代
🔸6:23 工程師不被取代三個關鍵：創意思維、跨域合作、與真實世界對話
🔸7:45 文科生優勢+AI協作 強強聯手更具競爭力
🔸8:52 AI趨勢1-研究AI：寫程式、演算法職務需求變多
🔸9:15 AI趨勢-用AI： 數據分析&社群行銷 企業徵才期盼具備AI技能
🔸9:56 AI趨勢3-新職務誕生：詠唱師
🔸10:14 文科生AI時代優勢：更有情感、更會說故事
🔸11:41 翻譯、口譯被取代？語言文化理解、專業知識、人際互動仍有優勢
🔸16:26 重複性高工作易被取代 加強創意、顧問、教育力
🔸17:50 AI能當Podcast主持人？口才、情感連結、主持風格無可取代
🔸20:22 AI能當Podcast內容策展人？是小幫手，但無法針對節目客製
🔸22:22 AI小幫手妥善使用方法：架構清楚、比AI更了解需求
🔸23:20 AI能當Podcast客服？客製化回應無法感受真誠
🔸25:42 瘋AI不焦慮！AI提供60分，提升至80~100分需人工雕琢
🔸26:16 降低AI恐懼 多與AI互動交流
🔸28:35 開始接觸AI 養成有問題問ChatGPT習慣
🔸30:06 ChatGPT能幫助寫履歷自傳、求職面試猜題
🔸32:58 理工科系做重複性高工作 機器出錯更低容易被取代
為什麼我的AI特別難用？掌握五大AI職場溝通術，讓它成為你的最佳助理！
「幫我摘要」、「寫個企劃」，拋出這些指令所產出的結果，是否讓你對AI的期待一再落空？若答案為是，你可能正錯失AI高達九成的潛在生產力。AI的強大與否，取決於「提問的品質」。本文並非提供生硬的指令模板，而是要建立「AI溝通邏輯」。我們將透過B2B業務開發、會議紀錄等真實商務場景，展示如何透過「精準提問」，讓AI在幾分鐘內產出深刻的商業洞察，讓工作效率與決策品質提升至全新層次。
文／人資市集
前言
你是否也曾興致勃勃地打開 ChatGPT 或 Gemini，想讓它規劃一份行銷企劃，結果出來的卻是千篇一律的空洞答案？或者，想請它整理一份會議紀錄，但抓的重點總是搔不到癢處？
如果你曾遇到以上窘境，甚至開始懷疑 AI 是否言過其實，那麼問題可能不是出在 AI 太笨，而是我們「還沒學會如何與它有效溝通」。
AI 如同一個知識淵博、能力超群的「超級實習生」，它什麼都會，但就是不懂你的習慣與真正的需求。而這門課程將揭示，如何透過學習「與 AI 對話的藝術」，徹底解決溝通卡關的痛點，將這位實習生，培養成我們最強大的工作夥伴。（內容摘自104 人資市集《 AI職場溝通術：LLM大型語言模型應用技巧》線上課程）
痛點一：為何我說破嘴，AI 還是不懂我？
「幫我寫個計畫。」、「這份資料摘要一下。」
這種模糊的指令，正是導致我們與 AI「來來回回、無效溝通」的元兇。當我們給的指令不夠精確，AI 就只能靠「猜測」來完成任務，結果自然難以符合期待，導致你會覺得使用 AI 比不用還花時間。
這門課程的核心，就是要教你擺脫這種依賴運氣的溝通方式。透過學習一套有系統、有邏輯的「提示工程（Prompt Engineering）」方法，你下的每一道指令，都能像GPS導航一樣精準，直達目的。
解鎖精準度的秘密：為 AI 注入「角色靈魂」的五大要素
那麼，如何打造一道精準的指令？關鍵在於「角色扮演」。與其把 AI 當成冰冷的機器，不如將它視為一位特定領域的專家。這裡將告訴大家一套萬能公式，透過掌握以下五大要素，就能讓 AI 的產出品質大躍升：
身份標籤 ： 定義具體且專業的職位。與其跟 AI 說「你是一個文章編輯」，不如說「你是一位擁有20年經驗的旅遊書本編輯」，AI 就會戴上專家的眼鏡，提供更深入的見解。
目標受眾： 決定資訊密度與難易度。讓 AI 知道這段話要說給誰聽。指令中加入「我的受眾是公司董事會」，AI 就會講求數據與投報率；若受眾是小學生，AI 則會改用故事和比喻。
語氣風格： 模仿特定的思維模式。你可以要求 AI「你是一位嚴格的雜誌總編輯」，它就會用更嚴苛、更嚴謹的角度來審視文章，找出所有潛在問題，而不只是溫和地給予建議。
任務邊界 ： 設定知識範圍與限制。給出具體的「該做」與「不該做」，避免 AI 胡說八道。例如「請規劃食譜，但不要推薦任何需要烤箱的料理」，這樣就能得到真正可行的方案。
互動引導(CoT)： 啟動思維鏈 。面對複雜任務時，命令 AI：「在開始前，請先對我提問，以搜集你需要的資訊」，透過一來一往的討論，共同產出最完美的報告，而不是讓 AI 一口氣生成所有內容。
掌握這五點，就像是為 AI 提供了一份清晰無比的工作說明書(Job Description)，它將徹底停止猜測，開始精準執行。
痛點二：工作場景複雜，AI 真的能幫上忙嗎？
理解了方法論，讓我們看看它在真實商務場景中的威力。
【使用範例一：B2B 業務的超級武器 —「企業先知」】
情境： 明天要拜訪一家潛力大客戶，但手上那份上百頁的客戶年報，根本沒時間細讀。
痛點： 如果不了解客戶的狀況就貿然拜訪，很難切中要害，甚至可能錯失商機。
AI 解決方案： 課程將教您如何活用上述五大要素，建構出如下的「企業先知」Prompt：
透過這樣精準的指令，AI 就能在幾分鐘內，為您產出一份直指核心的「商業洞察報告」，讓您充滿自信地走進會議室，一開口就「輕鬆講出對方的痛點」，讓客戶對您的專業刮目相看。
【使用範例二：會議後的定心丸 —「會議記錄員」】
情境： 剛結束一場與客戶長達兩小時的重要會議，錄音檔裡充滿了各種決議、待辦事項和客戶的臨時想法。
痛點: 會議結束後，馬上要投入下個任務，根本沒時間重聽錄音。光靠潦草的筆記，深怕遺漏了關鍵承諾或重要細節，若沒即時追蹤，可能影響客戶信任，甚至丟掉案子。
AI 解決方案: 課程中的「會議記錄員」Prompt，能將冗長的會議逐字稿，瞬間變成一份結構清晰、重點明確的行動指南：
別再讓無效溝通，限制了你和 AI 的潛力
從快速洞察客戶需求、整理海量用戶回饋，到撰寫全公司公告，AI 的應用潛力遠超你的想像。要解鎖這股強大的力量，關鍵就在於「精準提問」。這門課不僅僅是教你幾個指令模板，更是要建立一套屬於你的「AI 溝通邏輯」，讓您未來面對任何工作挑戰，都能舉一反三。
厭倦了對 AI 雞同鴨講嗎？想體驗指令一下、成果到位的暢快感嗎？
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為什麼AI生成內容不好用？3訣竅讓AI產出更精準，下對指令贏一半
為什麼AI生成內容總是不如預期？分享3大關鍵訣竅，包括利用「5W1H」下達具體指令、將任務拆解為多道步驟，並透過反覆修正優化結果，學會正確的提問與溝通技巧，讓AI產出更精準，初學者也能馬上上手！本文節錄自《【圖解】工作救星！上班族必學的AI活用大全》。
文／加納敏彦
本文目錄（點擊可快速前往）
【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
AI生成簡報別直接拿上台！5招擺脫「AI腔」，把報告變自己的
用AI生成的簡報「看起來很OK」，但千萬別直接上台報告！作者教你最後檢核內容，包括檢查數據、邏輯通順，以及調整簡報節奏、丟掉「AI腔」，把AI生成的簡報變成自己的樣子。本文節錄自《超有料！職場第一實用的AI簡報術》。
文／廖韋評
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上台之前的簡報磨合練習檢核篇：錯誤內容的最後一道防線1. 檢查所有數據是否有明確出處2. 檢查內容是否符合MECE（不重疊、不遺漏）原則3. 檢查簡報前後邏輯是否通順調整篇：讓簡報變成自己的樣子1. 丟掉「AI腔」，讓簡報和自己語氣同步2. 調整簡報節奏與訊息密度
上台之前的簡報磨合練習
經過前面的大量努力，我們已經得到一份完全符合需求、視覺精緻、插圖到位、邏輯完整的簡報。這時候，千萬不要因為「看起來很OK」就直接拿去上台。我們還需要再花一點時間和這份AI簡報「磨合」，讓內容真正成為你的專屬語言。
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
檢核篇：錯誤內容的最後一道防線
1. 檢查所有數據是否有明確出處
無論事前再怎麼防範，只要有AI經手就有可能有幻覺的存在。所以我通常是到了這個階段，才會手動檢查過一遍所有AI可能造成的幻覺。避免花費了大量力氣檢查資料，最後卻幾乎都沒用上的情形。
這個階段的概念就是寧可錯殺、不能放過。任何引用圖表、案例、研究報告，只要找不到明確出處的內容，最好就是直接刪除或更換！
重點檢查對象
產品規格與功能：不能講錯規格或給予出格的承諾。
時間相關的描述：要額外確認過時間軸是否符合。
數據或研究報告：一定要有具體的日期、規範。
2. 檢查內容是否符合MECE（不重疊、不遺漏）原則
AI在生成內容時，有時會把同一件事情在不同段落中重複引用：比如說在業績回報時就已經提及「成績下跌是因為競品降價競爭」，結果後續在「競品近期策略」的單元中又講了差不多的內容，這時候聽眾就需要困惑兩段資訊的不同之處，反而更疲憊。
或者AI是受限於文字輸出上限，導致沒能把所有該提到的內容都放在簡報中。可能會漏掉執行時程、KPI、前提假設這類的必放資訊。
檢查方式
拿出「簡報關鍵內容清單」，對比是否有漏掉清單上的內容？
試講的時候特別注意，是否有重複提到前面提過的內容？
3. 檢查簡報前後邏輯是否通順
最後，我們要檢查整個簡報是否能夠流暢的串連起來。AI生成投影片內容，並不會去思考投影片之間如何串接，所以容易出現「每一頁拆開看起來都合理，但講起來就是卡卡的」的狀況。
這是我每次上台前會花80%時間反覆練習的環節：「能否在切換到下一頁之前，就替下一頁的內容做一個預告。」
我的原則很簡單：每一張投影片的出現，都應該是回應上一頁提出的問題、或自然推進觀眾的思考。如果有一頁你不知道為什麼要放在這裡，或是不知道它回答了什麼問題，那這頁很可能就是冗餘或邏輯斷層。
調整篇：讓簡報變成自己的樣子
1. 丟掉「AI腔」，讓簡報和自己語氣同步
正因為AI能把資訊寫得很完整，所以常常寫得「不像人」。有時明明是你的簡報，念起來卻像是別人替你講話：語氣太正式、句子太長、每一段都在說理而不是說話。這就所謂的「AI腔 」。
簡報上常見的AI腔：
過度裝飾：「高度情境化的喚醒訊息，在用戶旅程的關鍵節點持續傳遞價值。」
連續兩句講同樣的意思：「這能大幅減少分心的情況，提升你的工作效率。」
通用的固定句法：「本報告中，我們將探討 … 的影響因素……」
過於強烈的情緒意圖：「夥伴們，讓我們一起掀起這波科技浪潮吧！」
添加人味的調整方式：
刻意用比較直接的語氣，來讓人感受到這份簡報有「手作感」。
加入一些迷因梗圖、互動問答、或者是有趣的案例。
上傳自己過往簡報，請AI將你的簡報語氣轉化為提示詞。
限定標題和內文的字數，迫使AI必須精煉語言。
將常用的固定句法設為禁止提到的字詞，強迫AI必須重新組織語言。
2. 調整簡報節奏與訊息密度
AI在設計投影片的時候，並沒有辦法很直觀的想像聽眾的心理與注意力變化。所以大部分時候AI產出的投影片內容都是滿滿當當的，如果我們直接沿用就會讓整場簡報訊息過載、講者跟聽眾都會疲憊。
調整訊息密度的方法：
針對重要的環節，將內容拆分成多張投影片並透過遮罩淡化。
刻意添加提問頁、金句頁、章節頁、複習頁，讓觀眾的大腦喘息。
適當加入額外的多媒體（影片、音樂）或者是實體互動打斷注意力週期。
正向的內容和負面的內容交互安排，透過情緒波動維持專注。
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
【AI做報告】4個超推薦AI報告工具！幫你生成報告、找文獻、做簡報PPT、套設計模板必備
超狂 AI 助理來襲🚀 AI Agnet（AI代理人）能自動思考、執行任務，成為人類生活、工作上的智慧助理。比如，幫你安排會議、分析數據、生成報告…等。這篇文章分享 4 個🧑💻 做報告超推薦的 AI 工具，有效減輕工作壓力，提高生產效率！
AI 報告工具目錄（點擊快速抵達）
Kuse 生成報告內容
Elicit 找文獻、整理論文
Slidesgo 做簡報PPT、設計模板
inFin 練習報告、講稿逐字稿
文 / 職迷不霧
1. Kuse 生成報告內容
這個 AI Agent 可以視覺化幫你生成的內容📜和整理的資料📁。只要你有主題，即使沒有任何文件檔案，也能直接下指令給 AI，比如：「幫我製作 2025 年 AI 的未來趨勢報告」，他就會寫出目錄架構、詳細內容以及具體資料。如果報告中有數據，也可以把資訊製作成圖表📊。 Kuse 的介面以無邊界的畫布呈現，讓你在整理報告內容上更自由方便，有其他創意發想、專案規劃…等等的工作需求也很好用！
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2. Elicit 找文獻、整理論文
文獻資料可以為你的報告提供可信度，同時也幫助自己了解和主題相關的背景知識🤓。很多研究生、研究員都推薦 Elicit 這個 AI 神器🔍，可以快速搜尋論文、整理大量文獻，比如你輸入研究問題：「 AI 如何影響未來工作」，他就會找出關鍵 Papers ，而且整理成好讀的表格，讓你秒懂每篇的發現、結論，大大減少閱讀的時間與壓力 看教學>
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3. Slidesgo 做簡報PPT、設計模板
想要一份視覺吸引人的簡報一定要用這個 AI 助理，幫你在短時間內完成專業又有設計感的 PPT 👍，給他一個簡報主題或 Kuse 幫你生成的報告內容，然後選擇你喜歡的風格模板，就馬上製作好簡報，可以馬上拿上台報告的那種！而且可以下載檔案再次編輯 看教學>
如果簡報中需要更多圖片，他也有 AI 繪圖套件🎨 Freepik ，輸入指令就可以文字轉圖片
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4. inFin 練習報告、講稿逐字稿
準備好報告後，最重要的環節就是練習報告！推薦用 AI 幫你生成講稿，按下錄音鍵，先試著自己講一遍，你的音檔會自動轉成逐字稿。接下來你可以編輯文字內容✏️，把用詞、語句更通順，然後透過回放錄音，再次調整語速和換氣，讓報告越來越專業。另外，你也可以使用摘要總結的功能，讓 AI 整理精華重點，提供給聽講報告的人做參考。 看教學>
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我以前常困擾，怎麼在社群讓別人看到我厲害的地方我想要其他人來找我合作，多賺一點錢💰但我把專業寫在 IG 或 Threads 的介紹都沒用==認真想想，可能這兩個平台都是玩樂性質的關係吧後來，我看到同事在用台版 LinkedIn，超酷！每個人名字旁邊都會顯示職業，不怕別人不知道我是做什麼的我馬上創了一個帳號！現在有閒就發炫耀文📱就是可以展現自己專業知識的貼文，比如：我怎麼用 AI 做超屌的動畫之類的我還在上面建一個可公開又比較輕鬆版的履歷沒想到發文刷存不到一個月，就收到合！作！邀！約！現在變得好忙哈😆 除了正職還多了 2 個副業💰💰💰真的很推薦想增加收入的來一起玩人才社群～～～
作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️
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有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！