在過去，科學家如果想知道一個蛋白質長什麼樣子，就像是在沒有說明書的情況下，試圖解開一個由數千個零件組成的複雜 3D 拼圖。這項工作通常要花上幾年的時間，耗費台幣數百萬元，且最後還不一定能成功。
當 AI 幾乎能預測所有蛋白質結構，生命科學還剩下什麼未知？ |
作者
JA|發布日期
2026 年 05 月 01 日 14:00 |
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Author Archives: JA
不用再看報表了！AI 已經幫企業想好下一步 |
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作者
JA|發布日期
2026 年 04 月 28 日 8:00 |
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在傳統的企業運作中，星期一早上往往是管理者的噩夢。為了準備週會，各級主管必須埋首於層層疊疊的報表、Excel試算表，試圖從龐雜的資料中理出頭緒：上週業績為何下滑？競爭對手的調價有何影響？庫存水位是否異常？這種人工拆解資料的模式不僅耗時、充滿壓力，更因為分析的滯後性，讓企業往往在發現問題時，早已錯失了最佳的應變時機。
科技巨頭集體被告，AI 訓練資料戰全面開打 |
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作者
JA|發布日期
2026 年 04 月 24 日 8:10 |
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當你在 YouTube 上觀看一段精采的教學影片或生活紀錄時，可能很難想像，這些內容正悄悄成為全球科技巨頭開發 AI 模型的數位養分。近期，Apple、Amazon 與 OpenAI 等企業遭創作者提起集體訴訟，指控這些巨頭涉嫌繞過平台的防護機制，大量抓取影片內容用於訓練其生成式 AI 模型。
