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生成式AI

關於「生成式AI」的專欄文章

5 篇文章

共 5 篇文章

自主開發是手段不是目的。不必全部自己做，但全部丟出去也會出事。判斷的軸只有兩條：變更的頻率，以及自家的業務知識有多關鍵。日本IPA的調查中，數位轉型人力不足的企業有85.5%。在人不夠的前提下，本文寫要把哪些放在內側的思考方式。

使用率已經不是問題。依日本總務省令和8年版資訊通信白皮書，日本企業的生成式AI活用方針升到68.9%。但關於業務變革，回答「沒有組織性的作為」的仍有27.0%。有人在用卻沒有成果，是因為它停在個人的巧思階段。本文寫要讓它扎根該準備什麼。

概念驗證做完卻走不下去，原因不是承辦人不夠熱情，也不是技術問題，而是一開始沒有把上線的條件定下來。日本IPA在2026年的調查中，把「業務變得更有效率」列為AI導入效果的企業有91.6%，「營收或利益提升」只有3.9%。這個落差就是卡關的真面目。

2026年6月，Anthropic把部分Fable 5請求轉給Opus 4.8。官方理由是安全。同一商品名稱背後換成別的東西，仍是採購問題。本文說明我為何站在Grok、部分中國開源權重實驗室，以及NVIDIA Nemotron這一側。

2026年8月，Claude開始在生成文字裡織進看不見的浮水印。背景是歐盟AI法（EU AI Act）第50條的透明義務。本文用新手也讀得懂的方式，說明權杖選擇如何藏訊號、ChatGPT與Grok為何還沒在文字上推出同樣機制，以及浮水印在哪裡會失效。