OpenAI 今年 7 月推出一项新的外挂功能 Code Interpreter（现已改名为 Advanced Data Analytics），他能解决和分析复杂的数学问题、将数据可视化、转换文件格式。换句话说，你有机会上传一份 Excel 档，请 ChatGPT 帮忙汇整、分析试算表中的资料，再提供整理过的档案供你下载，不用亲自动手整理资料表格。
以下介绍如何启用 Advanced Data Analytics，以及如何用它来处理图片、让资料视觉化。…
云端怎麽运作？要怎麽保护自己在云端的资料？从裡到外都替你揭晓
科技的进步不仅能带动产业升级的浪潮，更改变产业对於人才的需求，例如ChatGPT等生成式AI工具的出现，大幅提升各种创意生成的同时，也让许多工作者产生危机意识，转而积极学习新技能，以免被时代淘汰。
经济合作与发展组织（OECD）在2019年时曾提出，未来15到20年内，世界上将有14%的工作会被淘汰，并有32%的工作内容会被改变，而这些数字甚至尚未考虑到ChatGPT和新一波生成式AI带来的影响。这也代表着，在未来几十年里，将有数以百万的工作者需要获得新技能，甚至藉此技能转换到新职业。
技能重塑将是企业的战略要务
为了因应可能到来的人力需求，许多企业已大幅增加对於提升员工技能的投资。哈佛商学院数位技能重塑实验室（Digital Reskilling Lab）与BCG亨德森研究所（BCG Henderson Institute）长期探讨该议题，并采访全球近40家正在投资大规模技能重塑计画的组织领导人，从中归纳出技能重塑的五种新典范，值得其他企业参考。
这五大典范分别牵涉到企业的战略、领导者的投入、组织管理与文化制度、员工的需求，以及外部组织合作。大多受访企业已意识到，必须将员工的技能重塑视为策略要务，因为劳动市场的人口逐渐老化、新职业出现，以及员工愈来愈需要培养出符合各家企业特定需求的技能。而技能重塑能让公司培养出市场上不易取得的人才，填补技能方面的缺口，有助於达到策略目标。
除此之外，技能重塑也不再是人资部门单独负责的责任，甚至需要跳脱过往培训的评量方式。从受访企业的分享中，看到多数企业的技能重塑计画都有高阶领导人的大力支持，因为技能重塑需要人资领导人与组织其他部门付出庞大心力，并需要组织其他部门了解这些投资在策略上的重要性，否则很难让各方持续付出必要的心力。因此，领导人们除了向其他部门阐述技能重塑与策略之间的连结，必须确保管理团队真正了解自己也有责任要实施这些计画。
人工智慧科技基金会多年来协助企业赋能AI，从中也观察到台湾企业在人才培育上的限制与突破，例如全球最大半导体零组件通路商大联大投资控股在招募上就遇到找不到人才的窘境，然而因应企业转型升级，内部结构进行调整，并选择强化现有同仁的能力，让大联大在这场人才大战中，走出一条属於自己的路。（相关阅读：力拼转型！大联大人才培育也要与时俱进）
提升员工技能五大实用策略
不过，波士顿顾问集团（BCG）在近期发表的报告中也指出，许多公司没有对技能给予足够的关注，多数高阶领导者也不重视技能培养。由於人才话题在疫情後受到更多关注，技能议题早晚都会提升到战略地位，因此，BCG也提出了五大策略，以提高组织中对於技能建设的关注。
一、从强烈的策略意图开始，为了执行企业策略，所有公司都需要制定计划以所需的技能，并采取措施，让投资者和其他利益相关者放心。这样的计划不需要过於复杂，最高管理层可以从技能建立与优先关键策略业务的连结开始进行论述。
二、考虑技能背後的意志。企业应该像进行其他投资一样，领导者可以藉由明确的预算规划，向员工展示愿意对其投资的企图。例如，博世宣布，随着汽车行业转向电动汽车，将斥资 20 亿欧元对员工进行培训；而亚马逊计划斥资 12 亿美元为 30 万名员工提供教育和培训。
三、为了获得最大的影响力，企业应该报告技能培养的结果，而不是过程。将重点放在正确的指标，对结果的评估应关注学习如何提高参与者的技能、能力、参与度和就业能力。例如将报告成果从「接受培训的员工数量」转变为「实现的业务和人才成果」。公开的成果展现可以成为强大的动力，让企业推动更高层次的影响，并使组织专注於技能建立的投资。
四、激发承诺，而不是遵守成规。虽然衡量指标很重要，但仅靠数字并不能促进新行为。领导者（不仅是人力资源部门）需要强调技能发展对每个人的重要性和紧迫性，或是领导者可以藉由自己的技能建设历程鼓励人们接受。
五、将技能培养纳入日常工作。领导者不需等待投资者日或季度战略审查来强调技能建设的重要性，而是藉由简单、定期的强化，在组织中灌输终身学习的文化。例如，在新任务开始时，鼓励团队成员在每周团队会议期间确定获得的新技能。
随着科技快速进步，企业如果要适应加速改变的未来，就必须对於人才的培育进行规划与投资，提早因应技能重塑的未来。这不只是教育训练，而是企业建立核心竞争优势的关键策略。…
（中央社）微软及若干机构披露，中国趁美国夏威夷州8月发生野火灾难，利用人工智慧（AI）散布假消息，称这是美国政府测试秘密「气候武器」所造成。这显示中国的资讯战出现新发展。
美国《纽约时报》（The New York Times）报导，中国的认知作战原本都是聚焦在夸大政治宣传，以扞卫其在台湾和其他事务上的政策；如今却是把天然灾害称作美国情治机关和军方的刻意行为，散布有关夏威夷野火的阴谋论，显示其手法已快速转变，更直接试图在美国挑拨离间。
这项最新发展是由美国的科技业巨擘微软（Microsoft）、资安公司记录未来（Recorded Future）、智库兰德公司（RAND Corporation）、假资讯查核软体公司NewsGuard及马里兰大学（University of Maryland）等机构的研究人员揭露。
研究人员发现，这些假资讯贴文为了加强可信度，会附上似乎是由AI程式生成的照片，可说是假新闻宣传战中首批利用这类新科技工具来强化真实性的案例。
夏威夷茂宜岛（Maui）8月8日爆发草原大火，延烧至滨海观光城镇拉海纳（Lahaina），造成至少111人丧生、摧毁约2200栋建筑物，酿成约55亿美元灾损，写下夏威夷州历来最惨重天灾纪录。美国总统拜登（Joe Biden）也宣布这场野火是「重大灾难」。
然而，记录未来最先通报，中国政府在8月中旬发动秘密资讯战，在各大社群网站散布贴文，将茂宜岛野火怪罪一项「气候武器」，并谎称是英国情报机关军情六处（MI6）揭露「这场野火背後惊人真相」。相同说法贴文露出的社群平台，包括Pinterest、Tumblr、Medium及用户多为艺术家的日本网站Pixiv。
其他一些假帐号也散布类似内容，且通常伴随标示错误的影片，包括来自受欢迎TikTok帐号The Paranormal Chic发布的一段影片，内容实际上是智利的一个变电站爆炸。
微软研究人员对这场资讯战行动进行分析，他们辨识出在多个社群媒体平台出现的一些夏威夷野火影像是由AI生成，包括附在Reddit上一则荷兰文贴文。
微软在报告中指出，「这些由AI生成的特定影像，似乎只有」这次资讯战利用的中国帐号在使用，「似乎不会出现在网路上其他地方」。
此外，中国这次发动的资讯战遍及各大社群媒体平台，且以多种语言发布，意味目的是要触及全球受众。微软的威胁分析中心（Threat Analysis Center）指认出用31种语言发布的不实贴文，包括用法语、德语、义大利语甚至较小众的伊博语（Igbo）、奥迪亚语（Odia）和瓜拉尼语（Guarani）。
微软副董事长兼总裁史密斯（Brad Smith）接受访问时，严厉批评中国利用天然灾害来获取政治利益的行为。他说：「我真的不认为，这麽做配得上任何国家，尤其是想成为一个伟大国家的任何国家。」
美国政府官员透露，美国总统拜登去年秋天在20国集团（G20）峇里岛峰会时，曾向中国国家主席习近平宣泄有关中国散布假消息的怒火，他为了有广发的消息谎称美国在乌克兰运作生物武器实验室，而批评习近平。
美国曾在2016年和2020年的总统大选期间，遭到俄罗斯的骇客和散播假资讯攻击，当时中国大致未参与其中。但研究人员暗示，中国如今正在建构一个假帐号网，可能用於未来的资讯战，包括明年的美国总统选举，如同俄罗斯在干预2016年美国大选前花数年发展的操作模式。
记录未来的研究人员李斯顿（Brian Liston）表示：「这正朝向新方向发展，方式大概是散布阴谋论，这些阴谋论不涉及与他们有直接利害关系的一些议题，例如台湾。」
尽管根据研究人员和美国政府官员的说法，没有迹象显示中国正和俄罗斯合作从事资讯战。不过，中俄的假消息常常相互呼应，尤其涉及批评美国政策时。如今两者力道结合，暗示假消息战争进入新阶段，且是利用AI工具加强效果。
兰德公司的研究人员马西里诺（William Marcellino）示警，人工智慧将能促使全球认知作战行动出现「重大跃进」。
新闻来源
- 纽时：中国利用AI散布阴谋论 认知作战进入新阶段（中央社）
Slack
Salesforce旗下的传讯协作平台Slack近日宣布，即将於今年冬天展开Slack AI的测试，把生成式AI能力整合到Slack中。
Slack表示，随着用户所传送的讯息、分享的文件，以及所录制的影片，Slack俨然已成为组织的知识宝库，为了释放这些知识的全部潜力，决定於平台上整合生成式AI能力。
目前Slack所规画的Slack AI三大功能分别是频道回顾（Channel Recaps）、对话摘要（Thread Summary）与答案搜寻（Search Answer）。其中，频道回顾将允许使用者在任何频道中产生重点提要，例如从客户的回馈频道中马上找到关键主题，以加速作出有见解的决策。
对话摘要则是允许使用者在任何的对话中，只要点选一个按键就能根据对话的脉络作出摘要，特别适用於邀请专家加入一个已有许多讨论的对话中时。答案搜寻则是只要使用者提出一个问题，Slack AI即可根据相关的Slack讯息找出简洁的答案，例如厘清一个新专案的目标及参与对象。
Slack亦强调Slack AI将具备Slack平台既有的安全机制，以让企业可安心於组织中部署，所有的资料都会受到Slack的保护，不会被用来训练第三方的模型，亦不会与其它客户的资料相混合。
对Slack AI有兴趣的使用者可先提出申请以参与早期测试。…
随着半导体应用的逐渐增加，愈来愈多的IC配置开始采用2.5D或3DIC技术。在过去十年中，可以看到这些元件配置在最高容量的FPGA、高频宽的记忆体和针对高效能运算和资料中心的处理器中被广泛应用。苹果(Apple)宣布使用M1……
根据TrendForce研究显示，受惠於AI伺服器需求攀升，带动HBM出货成长，加上客户端DDR5的备货潮，使得三大原厂出货量均有成长，第二季DRAM产业营收约114.3亿美元，季增20.4%，终结连续三个季度的跌势。其中，SK海力士(SK……
台股今（31）日高低点震荡达382.28点，AI股成杀盘重心，多档指标股遭掼杀至跌停，拖累大盘表现，终场收在17,145.43点，下跌147.5点；看到AI被杀的血流成河，网友高喊「AI变BI」，到底该跑还是勇敢进场买？法人同步看好AI长期趋势不变「拉回可买」，不过，在买进时点上则要观察换手时间。
台股早盘以17,341.04点开出，一度拉升至17,463.76点，上涨170.83点，但指数在写下今年新高後，却因为AI股涨多拉回盘中股价重挫，拖累大盘指数震荡下滑，11时过後翻黑，一度下挫至17,081.48点，高低点震荡382.28点，终场收17,145.43点。
创意（3443）下修全年营收及获利预估，预估营收成长降至个位数，获利更是转为衰退，，今日一开盘就重挫至跌停1,635元，一路锁死到收盘；纬创（3231）、威盛（2388）、广达（2382）、研扬（6579）、力致（3483）等也遭掼杀至跌停，纬颖（6669）收1,780元，跌幅6.06%，纬软（4953）收157元，跌幅5.98%。
AI股重挫，引来市场哗然，网友高喊「AI变BI」，到底AI股该跑？还是该趁着拉回时进场买？什麽时候买？都是投资人关心的焦点，法人看好AI的长期趋势，有法人认为，在筹码换手後还有机会再攻高，有法人则是强调，拉回就是买点，也有法人建议先等半年报出来後再来筛选「真AI」标的，到时再进场也来得及。
证券分析师张陈浩表示，造成今日AI股重挫的主因在於纬创公告卖出纬软，加上股价位於高档，他分析，大股东在高档卖股就是大个危险的讯号，容易引来市场疑虑，造成股价下跌；但是AI股的情况有一点不同的是，「AI的梦」才刚开始，可以说仅是在初升段，所以「有压回要买」。
张陈浩强调，AI的涨势只是刚开始还未结束，在营收等利多还未实现前，预估这波涨势至少可延续到明年，因此在拉回整理後还会有一波新的攻势，他认为，初步先看纬创的股价何时止跌，预期在月线附近就有机会吸引买盘进场。
张陈浩表示，AI股怎麽买?可以锁定各产业的龙头股，例如伺服器的纬创、广达；散势的力致、奇鋐；电源的光宝科（2301）、台达电（2308）；CCL的台光电（2383）、台燿（6274）；软体的纬软等，都值得留意。
国泰证期顾问处协理简伯仪表示，AI股重挫主要是因7月来的大涨热度=力利调节卖压出笼，等筹码换手後有机会再往上，至於筹码换手时间则需要观察，因此在操作上可顺势而为，观察AI的走势，若10日线及月线未破，在整理过後有机会再往上。
统一投顾董事长黎方国表示，AI是未来趋势，短线受到影响但未来仍然看好，由於已进入半年报公布期，可以先等半年报公布结束，针对「真AI」、「假AI」进行筛选，确定後再进场，目前不急着进场买进，预期AI股近期可能出现来回震荡整理的走势。
本文转载自2023.07.31「经济日报」，仅反映作者意见，不代表本社立场。…
生成式AI引爆运算需求，台积电(TSMC)7月20日於Q2法说会表示，伺服器AI处理器需求约占该公司总营收6%，并预测这项需求将在未来五年以近50%的年复合成长率(CAGR)增加，在台积电营收的占比也将增加到十位数低段区间(Low Teens)。运算需求也将带动先进制程技术成长，台积电预期N3制程将在应用需求影响下强势成长。
台积电预期N3制程将在应用需求影响下强势成长 (图片来源：台湾积体电路制造股份有限公司)
台积电表示，截至2023年Q2法说会，CPU、GPU和AI加速器等执行训练和推论功能的伺服器AI处理器需求约占总营收6%。该公司说明，生成式AI需要更高的运算能力和互连频宽，推动半导体含量增加，而无论使用CPU、GPU、AI加速器，或是针对AI和机器学习的相关特殊应用元件(ASIC)，皆须运用先进技术和强大的晶圆制造设计生态系统。
因此，台积电在长期资本支出和成长展望中，纳入针对AI需求的部分假设，将其高效能运算(HPC)平台视为未来几年长期成长的潜力引擎。运算需求也带动先进制程发展，台积电预期，在HPC和智慧型手机相关应用的支持下，下半年N3将强劲成长，预计N3将占2023年台积电晶圆营收的中个位数(Mid-single Digit)百分比。
N3E为N3制程的延伸，已通过验证并达成效能与良率目标，预计在2023年第四季量产，将为HPC和智慧型手机相关应用提供完整的支持平台。此外，台积电4月也於2023年北美技术论坛揭示其最新的技术发展，其中N3X着重於效能与最大时脉频率以支援高效能运算应用，预计於2025年进入量产。
台积电预测，随着其3奈米制程技术持续强化，客户在接下来数年将有强劲需求，3奈米家族将成为台积电另一个大规模且有长期需求的制程技术。…
统一超商
统一超商最新科技概念店X-Store 7号店亮相，这次最大亮点是利用工研院技术实现拿了就走（Grab and Go），消费者拿取商品後不须手动扫描任何商品，也不用经过自助结帐机。X-Store 7 整个店面都是无人区域，不须相邻母店店员看顾，减少人力成本。不仅如此，工研院还透过特殊设计，来节省拿了就走科技背後的运算效能需求，进而降低店面建置成本。
本次发表，统一超强调无人商店模式的可复制性，积极考量建置成本，以降低未来开设更多无人店的门槛，不过小小10坪店面中，就安装了30多座影像追踪感应器、15台IOT智能货架、1,300以上个重量感测器，以及超过3,000组多重感测器。
从入店到出店，消费体验背後科技解析
消费者从会员App中呼叫出Web App介面，来进行X-Store店内所有操作。走到门口，是每个X-Store都有的会员入店机制。与上次X-Store不同，这次是扫描Web App上生成的入店QR Code，而非输入会员手机。
入店後，天花板的摄影镜头会开始追踪入店消费者。追踪方法是，利用AI物件辨识技术，将消费者上视图登记为入店者。拿取商品时，系统会辨认消费者伸手动作，以连结拿取行为与消费者身分。
这个技术还支援「偕同入店」情境。例如亲子偕同进入商店时，系统会辨认出1个会员，2个消费者。这2名消费者拿取的商品都会归户到同1名会员购物车中。
商品货架上有3种感应装置：红外线光栅、摄影机、重量感测器。1排货架上有3个摄影机，後台也是AI物件辨识系统，与重量感测器共同判断消费者拿取的商品种类。工研院表示，店内货架摄影机众多，若常态运行物件辨识系统，会产生不必要的运算成本。因此，他们加上红外线光栅作为摄影机启动装置，只有当光栅感应到消费者伸手取货，摄影机才会从待机苏醒。
若消费者在无人商店中有疑问，结帐处有虚拟店员，目前会针对基础Q&A播放说明影片。若选择联络客服，则会利用以ChatGPT为底层技术的模组，来应答无人商店操作流程、商品、服务、活动等基本问题。虚拟店员无法回答时，也能选择联络真人客服。
消费者拿完所需商品後，可以选择直接在线上利用统一超支付工具结帐後离店。若没有统一超支付工具，则能由Web App生成购物车QR Code，在自助结帐机扫描後用电子票证或第三方支付工具来结帐。
支援货架情况分析、人流分析，来优化营运
X-Store 7号店没有店员在场，因此货架情况、消费者动线等店内资讯，完全靠店内科技来记录。
天花板摄影机追踪的消费者位置和拿取商品行为，会记录於统一超後台，用热力图的方式呈现。统一超表示，他们会综合消费者动线纪录与商品销售情况来分析，判断是否需要调整商品陈列位置，来疏通动线，或促销商品。
货架各式感应器则能辨认商品缺货、商品错位等情况，供工作人员到店补货和维护时参考。
不只求示范效果，更注重消费体验和店面建置的可复制性
过往统一超X-Store展示的科技，虽然少数有实验成功後，推广到一般店面的案例。不过也有部分是为了一次性示范用。例如，X-Store 6号店的AR体验，需要下载一个专门App，且体验设计明显都是为了该店面量身打造，因此复制不易。
这次，统一超则从消费体验到店面建置，都特别强调可复制性。举例来说，这次X-Store消费体验，是从既有会员App为起点，再连线到外部的Web App。统一超刻意在会员App开设一道体验入口，意味着未来无人店普及度更高时，全台1,600万会员将能更简单的开始在无人商店购物。
店面建置上，这次X-Store也特别强调节约成本。利用红外线光栅来节省物件辨识运算成本即是一例。另外，工研院表示，这次的各式感应器特别使用了规格较基础、价格较低的设备，并透过软体和机制设计来克服部分硬体限制。例如，若商品物件太小，消费者的手可能会完全遮掩住商品，造成物件辨识系统难以判断取或情形，此时就会用重量感测器来辅助研判。
统一超一直都在探索无人商店的做法，且每次推出新科技概念店，他们都逐步增加无人区的店面占比，6号店时有8成面积是无人区，2成是相邻「母店」的店员驻守区。这次的7号店则达成100%无人，可由远端母店管理。虽然统一超没有明确揭露无人店展店规画，不过这家新X-Store设计，体现出他们已经开始考量日後如何复制无人店模式，而非不惜成本的将科技做到最尖端。
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编译／于文浩
继 5 月OpenAI开放数十个外挂功能给 ChatGPT Plus 用户使用之後，最近该公司又推出一个超强的外挂程式「程式码解释工具」（Code Interpreter）。其不但可以读取档案，还可以用 Python写程式。透过这两个功能，用户能直接ChatGPT成为你的「专属数据分析师」和「专属工程师」，并实现众多用例，包括分析数据、制作图表、生成影片、修改表格、转档和生成QR code等。
继 5 月OpenAI开放数十个外挂功能给 ChatGPT Plus 用户使用之後，最近该公司又推出一个超强的外挂程式「程式码解释工具」（Code Interpreter）。（示意图／123RF）以下是Code Interpreter 的10个用例：
- 进行数据分析
AI聊天机器人本身就拥有很强的数据分析能力，而现在有了Code Interpreter，用户就可以将任何有关分析数据和识别趋势的工作交给它。只要将自己想要分析的数据贴给AI机器人并输入指令即可。
- 将数据变成图表
Code Interpreter还可以根据用户提供的数据生成图表。只要输入数据，在短短几分钟内，该外挂程式就可以将数据做成如折线图、圆形图和直条图等图表。
- 整理数据
Code Interpreter也可以为用户整理图表，让我们不用自己手动一行一行修改或删除。只要贴上想整理的表格，并要求聊天机器人「整理这些数据」，它就可以在几分钟内创建一个新的表格，并更正名称，及删除不必要的行列。
- 创建游戏
ChatGPT 用户也可以使用Code Interpreter制作小游戏。一位用户表示，ChatGPT在短短七分钟内，就成功的为他生成红极一时的Flappy Bird游戏程式码。
- 从图像生成影片
ChatGPT Plus 用户还可以使用Code Interpreter剪辑影片及制作动画。一位Twitter用户就表示，该外挂程式在不到五分钟的时间内，就帮他制作出一个宣传影片。该用户表示，他首先让AI图像生成器 Midjourney …