【簡介】 本書特色： 本書不以複雜的AI數學模型為出發點，而是聚焦於AI在商管實務、工程應用領域的實際應用與未來趨勢。透過深入剖析當代AI技術，探討企業如何有效整合AI，提升決策效率、優化營運模式，並掌握市場競爭優勢。本書將以實際案例與策略思維為核心，引導讀者理解AI如何驅動商業創新與數位轉型，幫助企業在AI時代制定前瞻性的管理策略。本書全面探討AI的發展歷程、技術演進、應用場景及治理風險，涵蓋AI在各大領域的影響，包括日常生活、自然語言處理、工業、商業、國防、文化創意、ESG 及 SDGs等層面。透過系統化的分析，本書幫助讀者理解AI的核心技術，例如:機器學習、深度學習、Transformer模型、生成對抗網路(GAN)、智慧推薦系統等，並闡述其應用於各行業的實際案例。 書中不僅涵蓋AI的技術層面，還深入探討AI在法律與倫理上的挑戰。例如:數據隱私、決策公平性、監管機制及風險管理，讓讀者能夠從多維度認識AI的潛力與風險。本書特色之一是採取案例分析法，透過全球知名企業與研究機構的AI應用實例，解析AI如何在不同領域發揮價值。例如:Tesla自駕車技術、Netflix內容推薦、Google DeepMind AlphaFold在藥物開發的突破，以及AI在智慧醫療、智慧製造與智慧城市的落實。此外，本書強調AI的倫理與風險治理，討論如何建立負責任的AI(Responsible AI)機制，以確保AI的發展能夠符合社會價值觀並促進可永續發展。 本書的架構清晰，從AI的歷史脈絡出發，逐步帶領讀者了解現代AI的技術基礎，並透過多個領域的應用案例，呈現AI如何改變世界，幫助讀者掌握AI產業的最新趨勢。本書特別適合對AI產業有興趣的學生、研究人員、企業決策者與政策制定者，幫助其理解AI的機遇與挑戰，並為AI相關的未來發展做好準備。 適合對象 1：學術研究與高等教育 本書適合資訊相關學系、商業管理、工業管理、數據科學及AI相關領域的學生與研究人員，作為AI理論與應用的學術參考書。對於希望深入學習AI基礎知識的讀者，本書涵蓋了AI的發展歷史、核心技術與應用範疇，並透過案例解析AI在不同領域的實踐，使學生能夠將AI理論與實務結合。此外，本書提供了AI風險治理與法律監管的最新趨勢，適合作為高等教育AI課程的補充教材，幫助學生理解AI發展的挑戰與未來發展方向。對於從事AI研究的學者而言，本書深入探討AI在自然語言處理、生成對抗網路、機器學習與深度學習等領域的技術演進，並剖析當前AI研究的熱門議題。例如:大型語言模型(LLM)的訓練與應用、多模態AI、強化學習在決策系統的應用等。本書也適合法律、社會學、經濟學等跨學科領域的研究人員，提供AI風險與治理的全方位視角，幫助其理解AI在社會、倫理與監管方面的挑戰，為學術研究提供豐富的背景知識與分析框架。 無論是AI工程師、數據科學家，或是希望跨領域了解AI影響的學者，本書都能提供有價值的知識，幫助讀者掌握AI產業的發展趨勢，並應用AI技術於學術研究與實務領域。 適合對象 2：企業決策者與政策制定者 本書亦適合企業決策者、科技管理者與政府政策制定者，作為AI應用與風險管理的實務指南。AI正在重塑各大產業，從金融、醫療、製造到能源、交通與智慧城市，AI的應用日益擴展，企業管理層需要理解AI如何提升企業競爭力，並制定適合的AI發展戰略。本書透過詳細的產業案例，分析AI如何優化供應鏈管理、提升市場預測準確性、推動智慧製造與自動化，並降低營運成本與風險。此外，本書探討AI在企業決策中的應用。例如:數據驅動決策、智慧行銷與個人化推薦系統的影響，幫助企業主與管理者制定更精確的商業策略。本書不僅著重於 AI技術的應用，更強調如何在企業環境中導入AI，以提高生產力並實現數位轉型，協助企業領導人做出前瞻性的AI佈局。 對於政策制定者而言，本書提供AI監管與倫理治理的全面觀點，涵蓋歐盟《人工智慧法案》(AI Act)、美國AI監管政策、中國AI監督機制等全球AI監管趨勢，幫助政府機構理解如何在AI技術創新與風險控制之間取得平衡。此外，本書探討AI在ESG(環境、社會與治理)與SDGs(聯合國永續發展目標)領域的應用。例如:AI如何提升綠色能源管理、降低碳排放、強化企業社會責任(CSR)與促進永續發展，幫助企業與政府制定長期AI發展策略。企業決策者與政策制定者可以透過本書獲得AI發展的最新趨勢，理解如何將AI技術應用於企業經營與公共政策，並在全球AI競爭格局中保持競爭優勢，推動AI在社會中的負責任應用與永續發展。 【目錄】 第一章 人工智慧的發展過程 1.1 人工智慧的萌芽（1960年代） 1.2 AI發展里程碑 1.3 DeepSeek橫空出世造成顛覆全球AI產業的風暴 第二章 人工智慧在人類日常生活的重大影響案例 2.1 智慧家居與AI物聯網（IoT）技術 2.2 AI在教育與個人學習中的應用 2.3 企業自動化與工作模式改變 2.4 AI在法律與政策決策中的應用 2.5 社群媒體與資訊過濾 2.6 AI詠唱師 第三章 人工智慧在自然語言處理的進展歷程 3.1 自然語言處理從規則走向統計與機器學習 3.2 深度學習驅動NLP進化，多模態AI拓展未來 第四章 人工智慧在工業方面的重大影響案例 4.1 AI已成為工業領域創新與變革的核心動力 4.2 日本富士通數控公司（FANUC）：AI工業機器人市場的領先者 4.3 德國西門子（Siemens）：AI駕駛列車與智慧鐵路解決方案提供者 4.4 美國通用電氣（General Electric，GE）：AI提升工業效率與降低運營成本領航者 4.5 美國John Deere：AI結合農業機械與設備自動化與精準農業先驅者 4.6 台積電（Taiwan Semiconductor Manufacturing Company，TSMC）：AI持續部署在全球半導體產業晶圓代工無可撼動之領先地位 第五章 人工智慧在商業上的重大影響案例 5.1 AI已成為驅動商業創新與轉型的核心技術力量 5.2 美國Amazon（亞馬遜）：AI幫助亞馬遜在電商和科技領域中更加獨占鰲頭 5.3 美國Tesla（特斯拉）：AI推動特斯拉在電動車與科技領域的領導地位 5.4 美國Google（谷歌）：AI驅動谷歌在搜尋引擎、雲端運算與智慧服務領域的全球領導地位 5.5 輝瑞（Pfizer）：AI重塑藥物研發模式加速創新療法與個人化醫療革命 5.6 阿里巴巴（Alibaba）：從電商巨頭到全球AI科技生態系統的領跑者 5.7 鴻海精密（Hon Hai Precision）：全球領先的電子製造與科技創新AI企業 第六章 人工智慧在國防方面的重大影響案例 6.1 AI已成為推動國防工業創新與變革的關鍵技術引擎 6.2 美國Anduril Industries：AI助力Anduril在國防科技領域嶄露頭角 6.3 美國Palantir Technologies：AI助力Palantir在數據分析和國防領域領先全球 6.4 美國Shield AI：AI助力Shield AI在自主系統和國防領域領先全球 6.5 美國Saildrone：AI助力Saildrone在自主海洋系統和國防領域領先全球 6.6 日本三菱重工（Mitsubishi Heavy Industries）：AI助力三菱重工在國防技術和自主系統領域領先全球 第七章 人工智慧在文化創意方面的重大影響案例 7.1 AI生成藝術與數位畫廊的興起 7.2 AI在電影與影視產業的應用 7.3 AI音樂創作與虛擬音樂人 7.4 AI在文學與劇本創作中的突破 7.5 AI在文化創意產業的應用工具 第八章 人工智慧在SDGs暨ESG方面的重大影響案例 8.1 人工智慧在SDGs（永續發展目標）中的影響 8.2 人工智慧在ESG（環境、社會與治理）中的影響 8.3 SDGs與ESG的跨領域主題 8.4 AI在SDGs與ESG之未來展望 第九章 人工智慧的治理與風險管理 9.1 AI技術的發展與風險 9.2 AI治理的關鍵議題 9.3 主要行業的AI治理框架 9.4 企業如何落實AI風險管理 9.5 全球AI監管趨勢與未來發展 9.6 AI治理的未來發展