rodiyer.idv.tw 拉里拉雜
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| 問 | 講者認為，在 ANI 時代，人機協作將成為趨勢，人類的學習雖然相對效率較低，但仍需要學習，為什麼？ |
| 培養自身對於特定領域的直覺研判素養與處理能力 | |
| 了解人類社會的喜好及標準 | |
| 建立人類社會在人機協作情境中的最終決定權 | |
| ✓ | 以上皆是 |
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| 問 | 關於「高階應用：產生精確的結果，給予醫療、學術研究等使用」，講者認為要注意哪些事項？ |
| 縱使生成的結果精確度再高，都需要評估倫理問題 | |
| 縱使生成的結果精確度再高，都需要，仍可能有各種法律問題 | |
| 仍需要觀察能否做到「因果推論」 | |
| ✓ | 以上皆是 |
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| 問 | 講者提到，設想 AI 技術使用普遍化之後，就業市場中的雇主將 AI 變成生產工具，並開發出監督模式，例如特定的工作任務的完成工時可能從 8 個小時縮短為 2 個小時，在前述情境中，「雇主會傾向於要求職員 2 個小時完成任務就下班，還是會要求職員在 8 個小時內完成 4 次工作任務呢？」由此可知，我們應當注意哪些受影響面向？ |
| 新技術所造成的勞動權益問題 | |
| 產業轉變造成的社會分配問題 | |
| 應用 AI 技術所造成的誤差，進一步產生的負面後果，該由使用者全權承擔，或是智能技術研發者應納入法律責任探討範疇中 | |
| ✓ | 以上皆是 |
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| 問 | 本次課程所引述的書籍為何？ |
| ✓ | 《二十一世紀機器人新律》 |
| 《科技x愛x12則奇思妙想》 | |
| 《如何無所事事》 | |
| 《台灣AI大未來》 | |
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| 問 | 關於「中階應用：將不同功能的生成式 AI 進行組合，完成特定任務 」，講者認為要注意哪些事項？ |
| 此類應用，已經相近於目前的工作範疇 | |
| 例如語音轉變為文字，並再以文字產生圖像 | |
| 近期有大量以生成式 AI 技術所提供的數位服務產品 | |
| ✓ | 以上皆是 |
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| 問 | 關於學校教學內容，在學生畢業後邁入職場後，可能會遇到 AI 帶來的新技術變化衝擊，講者建議如何因應？ |
| ✓ | 建立職涯中的自學方法 |
| 等待完整的技術解決方案 | |
| 迴避技術導入 | |
| 以上皆非 | |
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| 問 | 關於「低階應用：指令工程、工作助理 」，講者認為要注意哪些事項？ |
| 可以將 AI 視為諮詢對象 | |
| 需警覺有大量似是而非的內容 | |
| 每一項都需要專業知識確認內容是否正確 | |
| ✓ | 以上皆是 |
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| 問 | 本次課程所引述的書籍為何？ |
| 《深度思考》 | |
| 《匠人》 | |
| ✓ | 《不工作的世界》 |
| 《科學愛人》 | |
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| 問 | 講者認為目前可以歸納出哪些層次的 AI 應用？ |
| 低階：指令工程、工作助理 | |
| 中階：將不同功能的生成式 AI 進行組合，完成特定任務 | |
| 高階：產生精確的結果，給予醫療、學術研究等使用 | |
| ✓ | 以上皆是 |
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| 問 | 在特定領域中，如何提高 AI 回答的準確度？ |
| 語言模型的訓練資料採用該領域的關鍵資料 | |
| 提供該領域的參照資料 | |
| 設計流程將語言模型依據參照資料進行回覆 | |
| ✓ | 以上方法均可採用 |
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