ESG:ESG數據量化可助企業做出正確決策及管理風險、再生能源報告:太陽能、電池可望達標。 AIoT:導入智慧化及閉迴路製造有助齒輪產業發展、慎用AI聊天機器人避免被AI幻覺誤導。 資安:專家曝2鐵則「無痛轉型」、生成式 AI 技術優勢及資安防護兼具。
當企業永續逐漸從「承諾」轉換成「實際行動」時,評估營運活動對環境的影響並設定具體目標成為關鍵,GreenBiz報告也指出預計不久之後,ESG中的社會(S)面向將會躍上檯面成為下一個量化數據的重要議題。ESG的數據量化除了可以幫助企業和投資者更好地衡量和監測企業的ESG治理績效,更能幫助公司做出正確的決策及管理風險。
世界經濟論壇WEF發表《2023年未來就業報告》涵蓋27個產業和803家的企業主管的想法,指出未來五年將有四分之一的工作發生轉變,2027年預計有42%工作被自動化,尤其AI技術在未來將是日常,更將有75%的公司會引進科技工作流程中!
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鴻海創辦人郭台銘先前拋出「小型核電廠」議題,現任副總統賴清德也提出「核能備用說」,在國內再度引發對再生能源的爭議。據再生能源展望報告指出太陽能計劃全球雖可望達標,但其實僅約25%可被視為是真正的承諾,至於電池則約為30%。
專家指出各國的能源政策必須「從文字落實到行動」,排除許多路障,例如:各國必須簡化許可流程,才能處理大量湧現的計劃。既有電網也得強化以緩解「壅堵」現象,讓再生能源能順利併聯,並有效處理再生能源發電會出現間歇特性的問題。
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專家直言,現今齒輪使用量最大的是電動車產業,競爭也最激烈,而台灣擁有全世界最佳的電動車產業鏈,但瓶頸是齒輪業如至海外設廠,最重要的是,須將加工及生管體系know-how掌握在自己手上,然而現今業者所使用的齒輪加工設備多購自歐美及日本,當機器保養維修時,控制器中的加工數據及相關資訊就有可能外流,這對台灣廠商極為不利。
現今台製齒輪加工設備在長期穩定性上雖然不足,但若能導入智慧化及閉迴路製造,應可彌補機器不穩定及精度不足問題,生產出精度高品質佳的齒輪,建議政府應將資源投注到國產設備及加工刀具的開發上,這才是產業發展的關鍵,競爭力的核心。
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AI聊天機器人可提高生產力,但也引發資料外洩疑慮,《路透社》報導,就連Alphabet也提醒員工在公司要小心使用。
不正確的結果輸出,更是AI一大隱憂。生成性AI聊天機器人包括Google Bard、ChatGPT及微軟Bing Chat都被報導過AI幻覺(hallucination)問題,但使用者往往無法判斷或察覺,例如曾有律師不慎將ChatGPT捏造的判例用於法庭文件。微軟今年結合 OpenAI API 及 Azure 企業級安全性、合規性和地區可用性,推出聚焦商業可用性的 Azure OpenAI 服務。
依據多元功能共計有 25 種模型可供選擇,在資安層面更比照 Azure 公有雲的服務等級,提供 99.9% 服務可用性承諾、企業合規要求、顧客資料保護承諾、隱私機制,並嚴格遵守負責任 AI 原則;同時,全面強化資安規格,保護機敏性資料。
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企業要做好低碳轉型,數位碳盤查往往成為企業導入解決方案的優先選項。而企業在導入碳管理解決方案時,專家提醒企業應注意2件事:
第一是系統整合性,像碳管理會需要如碳排係數、氣候情境模擬、評比機構等資料庫數據;
第二是定期維運更新,現今永續、ESG相關議題已快到每週都有新進展,解決方案不能只是修改bug,而是需具備專業的知識、人力來更新系統,速度與維運都重要。
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市場對於生成式 AI 技術最大的疑慮在於企業機敏資訊可能在資料餵養的過程中,外洩給其他使用者甚至是競爭對手,以及若服務平台遭破壞而產生漏洞,攻擊者將有機會存取內部系統權限。且在未完善訓練的情況下,也可能產生錯誤、不道德或負面的回應。
相較一般用戶,企業更承載著利害關係人的龐大資料,微軟強調安全與合規至上,重視數據的價值及其敏感性,因而產生「Microsoft Cloud Run on Trust」的優先準則。微軟的Azure OpenAI與OpenAI所發行的ChatGPT最大區別,在於資料保護方面的策略。在串接企業內部資料時,能確保整個過程形成「閉環生成式AI系統」,確保了客戶數據的專屬性和獨立性,在資安層面更比照Azure公有雲的服務等級,並嚴格遵守負責任AI原則。
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A. 想要看到更多內容!
B. 很棒!謝謝小編~
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