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【數位時代Podcast】專講科技創新與轉型成長,將複雜的數位技術翻譯為新商業機會,讓轉型決策、資源配置有最前端的觀點與策略思考! 為你說數位、訪專家、談實戰。有想聽的主題或合作提案,歡迎來信:podcast@bnext.com.tw Powered by Firstory Hosting

  1. 數位關鍵字243.AI 不是裝個軟體就好!一家醫院導入 AI 的真實樣貌與全行業啟發

    3d ago

    數位關鍵字243.AI 不是裝個軟體就好!一家醫院導入 AI 的真實樣貌與全行業啟發

    先提醒你:這一集錄音很長、細節也多,主題雖然是「醫院怎麼導入 AI」,但對任何正在思考導入 AI 的企業或組織來說,都是一份極具參考價值的地圖,非常值得你存下來、好好反覆聽上幾次。 在先前的節目裡,我們聊過 Ambient Listening——一種讓 AI 在背景聆聽醫病對話、自動生成病歷的技術,被稱為美國醫療史上採用速度最快的科技。但一家醫院要導入 AI,從來不只是裝個軟體、按個開關:裡頭有醫生、護理師、行政與 IT,外頭還有保險公司、監管機關,以及最重要的病人。這一集,數位時代創新長黃亮崢 James 再次邀請美國杜克大學健康創新研究所(DIHI)臨床導入負責人葉俊廷 Tyng,分享美國醫院導入 AI 的第一手經驗,以及對台灣與各行各業的啟發。 聽完這集你可以學到: 1. 先問「能不能不要用 AI」:八大關鍵決策點 俊廷所在的 HAIP 把導入拆成採購、開發、導入、生命週期管理四大階段、共八個決策點。最該先問的不是「要用哪個 AI」,而是「這個問題非用 AI 不可嗎」,並在動手前就把「什麼叫成功」定義清楚。 2. 自建、外購,還是共同開發? 自建需要強大的團隊、資料管線與法遵能力,寫程式(Vibe Coding)只是最小的一塊;外購雖能轉嫁部分責任,卻可能被廠商鎖死(Vendor Lock-in)。第三條路是與新創共同開發,特別適合需求小眾或資源有限的場景。 3. AI 治理委員會,不能只有 IT:AI 早已超出 IT 的範疇,會直接衝擊工作流程、病患與財務。一個有效的治理委員會(PPTO:人員、流程、技術、營運)必須納入臨床、護理、法遵、倫理、財務甚至病人代表,並要有管理層由上而下的支持。 4. 上線才是開始:要會監控,也要會退役 生成式 AI 會隨著版本「飄移」,必須持續監控;更關鍵的是動手前就先訂好「退役標準」。許多單位捨不得沉沒成本,明知工具已不堪用卻不敢下架——啟用很容易,真正困難的是把它移除。 5. AI 會繼承資料裡的偏誤:HEAAL 框架 AI 是一面放大鏡,訓練資料裡的偏見會被它一併學走。HEAAL(Health Equity Across the AI Lifecycle)提醒,從美國保險演算法對特定族群的歧視,到台灣台語、原住民語、移工語言的辨識落差,公平性是每個導入 AI 的組織都該主動檢視的事。 6. 台灣的機會與隱憂:衛福部已設立 AI 中心、主管機關也核准多項 AI 醫材;但醫師實際在用的 Open Evidence、ChatGPT 多半不是醫材,落入「影子 AI」的監管空白。台灣擁有健保資料的優勢,很適合以聯邦學習、跨院串聯的方式,建立屬於自己的在地驗證網路。 這一集對非醫療產業的聽眾同樣受用。俊廷形容,醫療是少數同時具備嚴格控管、高度監管、低風險承受度與獨特價值體系的產業,因此醫院想出來的 AI 治理框架,可以視為一份「考 100 分」的範例,金融業可以參考它的法遵做法、航空業可以參考它的安全評估,各行各業都能從中挑出自己需要的部分。而他最想留給所有人的提醒,其實只有兩句:第一,AI 導入是組織變革,技術通常是最容易的;第二,上線從來不是終點,而是起點,後面的持續監控、價值評估與適時退役,才是真正決定 AI 能不能發揮價值的關鍵。 補充資源》Health AI Partnership(HAIP)官方網站,收錄本集提到的八大關鍵決策點開源框架:https://healthaipartnership.org/ Powered by Firstory Hosting

    2h 14m
  2. 數位關鍵字242.中國 AI 不只是便宜!從 DeepSeek 到六小虎的生態全解析

    May 29

    數位關鍵字242.中國 AI 不只是便宜!從 DeepSeek 到六小虎的生態全解析

    臺灣科技圈對 AI 的關注,九成篇幅給了 OpenAI、Google 與 Anthropic,但過去一年中國 AI 生態的變化速度,遠比多數人想像的更快。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請 Red Silicon 電子報作者、新加坡美元 VC 駐點創業家陳欣怡 Lucy,以她 15 年中美科技第一線的經歷,從模型、人才、資本與晶片四個維度,全面拆解中國 AI 生態的現狀與走向。 聽完這集你可以學到: 1. DeepSeek 的影響力遠不只「便宜」:DeepSeek 是中國軟體技術第一次透過開源影響全球的指標事件。最新發布的 V4 版本基本追平 GPT 5.5 與 Claude Opus 4.6,更關鍵的是採用了來自北京大學的「太浪(TILANG)」算子,從演算法層面最佳化晶片效能,使華為昇騰晶片在推理端基本突破效能瓶頸。 2. 中國 AI 的資本邏輯:國家大基金驅動的產業加速:中國 AI 的融資主力已從美元轉向人民幣國家基金,在 AI、機器人、商業航天等戰略領域進行大規模投注。DeepSeek 出圈後,國家堅定 AI 為核心競爭力,MiniMax、智譜已在港股上市,Kimi 與階躍星辰正在籌備中,形成明確的資本退出路徑。 3. 中美 AI 人才沒有結構性差距:在 NeurIPS 等頂級學術會議中,約 85% 的論文來自中國人或在美華人。Lucy 以臺積電類比,臺大電機系學生在學期間就能接觸晶片產線,中國頂尖高校同樣在國家資源支持下,讓學生以近乎零成本訓練模型、調參實踐,培養出大量具實戰經驗的人才。 4. 真正卡住的是晶片制裁:中美 AI 的結構性差距來自晶片。華為昇騰晶片預計 2027 年才能達到 NVIDIA A200 約 80% 的算力。目前中國模型若要取得最好的訓練成果,仍需依賴早期囤積的 NVIDIA 晶片,或透過海外訓練再回傳的方式進行。 5. 三條路線分化:DeepSeek、千問、字節各走各的:DeepSeek 專注推理與基礎研究,走全開源路線;阿里巴巴千問擁有多模態能力與端側適配優勢,累計下載近 10 億次,但旗艦模型首次轉向閉源以追求商業化;字節跳動則以閉源的多模態生成為主力,Seedance 影片生成模型短短數月收入逼近 50 億美金。 6. AI Agent 在中國已進入實戰階段:開源專案 OpenClaw 讓中國科技圈第一次具體理解 Agent 的產品形態。短短三個月內,Agent 已被應用於不良資產處理、小紅書商鋪運營、記帳報稅等場景,部分公司 AI 化比例高達 80% 至 90%。飛書深度整合 Agent 工具,微信也首次開放 API 介面,封閉生態正在被撕開。 7. Manus 事件的警示:中美資本已無法騎牆:Manus 團隊在產品獲得美元市場認可後,將公司遷冊至新加坡並裁撤中國人員,最終被中國商務部限制。Lucy 認為此事宣示意義大於執行,但明確刺激了中國創業者,從第一天就必須選定是走人民幣還是美元路徑,技術出海的唯一合法方式就是開源。 https://substack.com/@redsiliconhttps://www.facebook.com/lucy.chen.908347 Powered by Firstory Hosting

    1h 24m

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