人們往往偏好由AI 生成的內容，直到發現它竟然是機器所創作的。這個有趣的心理現象揭露了我們與人工智慧之間的複雜關係。在2025年，越來越多的研究證實，當人們不知道內容來源時，他們通常認為AI生成的文字在品質、說服力和實用性上都優於人類創作。然而，一旦標明了AI 的身份，人們對內容的偏好便急劇轉向人類創作，無論實際品質差異如何。這種「AI 揭露效應」對於內容創作者、市場行銷人員及未來的數位溝通，都具有深遠的影響。

一台機器人，動作就像皮克斯動畫角色一樣流暢，能自然地對周遭環境做出反應——這不再是科幻情節。NVIDIA 最新發表的 Newton 物理引擎，為機器人模擬帶來一場革命性飛躍，讓下一代機器人能以前所未有的方式學習與世界互動。這款引擎由 NVIDIA、Google DeepMind 和 Disney Research 三方聯手開發，有望徹底改變機器人的訓練方式、動作表現，乃至未來與我們生活的融合方式。

在一個 AI 每秒能產出上千個點子的時代，很多創作者開始懷疑：人類的創意還重要嗎？答案是——絕對重要，這裡告訴你為什麼「人的點子」永遠勝過那個執行它的 AI 工具。

你知道嗎？80% 的 AI 錯誤回應，其實都來自「提示語寫得不夠好」。如今，懂得怎麼寫提示語（prompt）已經成為一門顯學，甚至有些專業人士，光靠幫企業優化提示語，一年就能賺進超過 30 萬美元。關鍵就在這裡：AI 回應的品質，常常不是模型本身有差，而是你怎麼問它的差別。 無論你是在用 ChatGPT、DALL·E 還是其他 AI 工具，這篇文章會教你如何設計出清楚、強大、且能穩定產出高品質結果的提示語。

雖然有多達 75% 的企業高層視人工智慧為 2025 年的關鍵策略重心，但多數企業仍在苦苦掙扎，無法將其潛力真正轉化為實際收益。技術帶來的承諾與現實之間的落差愈拉愈大——無法迎頭趕上的企業，很可能會在下一波轉型潮中出局。 根據 BCG 最新的《AI 雷達報告》，儘管高層對這項技術仍高度投入，也逐漸體認到：看似直覺友善的使用體驗，其實背後需要大量規劃與實作。但令人震驚的是，真正能從中創造顯著商業價值的企業，只佔四分之一。 落後的代價，比你想的更嚴重 錯過人工智慧的應用，不只是沒搭上流行技術這麼簡單。放棄轉型，企業將面臨三大風險： 首先，是競爭力被快速削弱。當對手已能透過自動化、流程優化與個人化服務取得優勢，停滯不前的企業將在價格、品質與速度上難以招架。Gartner 指出，有 59% 的 CEO 認為，這將是未來三年影響最大的技術。 其次，效率與生產力會持續被拉開差距。機器可協助簡化日常操作、減少重工，進而降低營運成本與加快回應速度。若不跟上，差距只會越來越大。 最後，

NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC 2025 大會上發表主題演講，揭示了一個 AI 的轉折點，這將從根本上改變各行各業。他預測數據中心基礎設施的收入將在 2028 年達到 1 兆美元，同時推出革命性的新晶片、合作夥伴關係和機器人技術。 黃仁勳談 AI 的演進 在 3 月 18 日舉行的 GTC 2025 大會上，黃仁勳在加州聖荷西 SAP 中心登台發表演講，這場演講被許多業界人士稱為「AI 界的超級盃」。他沒有使用提詞器或講稿，而是從 AI 在過去 10 年的發展開始談起。 「AI 真正進入全球視野是 10 年前的事情，」黃仁勳表示，並概述了 AI 發展的幾個階段。第一波「感知 AI」

在現今快節奏的世界中，領先的秘訣不是更努力工作，而是更聰明地工作。我曾幫助不同的專業人士，利用AI工具將混亂的工作日轉變為高效運作。結果如何？專案完成時間減半，任務完成量增加3倍，壓力大幅減少。AI工作流程革命不是即將到來——它已經在這裡了。 理解AI工作流程規劃 AI工作流程規劃代表了我們處理日常任務方式的根本轉變。不同於傳統的工作流程管理，AI驅動的工作流程不僅執行預定步驟——它們還會根據你的模式和需求進行學習、適應和優化。 AI工作流程自動化特指「在工作流程中使用生成式AI，努力自動化和優化工作的特定環節」。這涉及將人工智能整合到標準業務流程中，以簡化操作並減少重複性手動任務，讓技術從數據模式和先前決策中學習，從而自動化重複性流程。 AI在工作流程規劃中的強大之處在於處理工作中可預測部分的能力。專家指出，「當問題相對可預測且答案已知時，AI是一個很好的工具」。這意味著AI擅長接管那些原本需要人工處理的簡單或中等複雜度的任務，讓你能專注於更具創意和戰略性的工作。 為什麼AI工作流程規劃很重要 在工作流程規劃中實施AI的好處遠不止於簡單的便利。當正確整合時，AI工作流