#### 關於數創實驗室 Podcast
數創實驗室是以數據/AI主題為核心的學習型社群,提供各位學習資源、認識朋友、與接觸工作機會等價值。我們每月舉辦一次實體聚會,內容為專題演講、networking time、與其他各式資源分享。
本節目將以圍繞AI、大數據、個人職涯發展為主題,以提高社會AI素養為願景,特別適合下列朋友收聽 :
- 大數據 & 資料科學領域人士
- 企業領導人、公司高管收聽
- 關注AI發展的其他領域優秀人士
#### 關於Podcast主理人
Vincent Chen (www.linkedin.com/in/hsiang-hao-chen-53443593)
數創實驗室創始人, Podcast播客主理人 / 數創智能CEO
遠見天下文化 AI 專欄作家 (https://www.gvm.com.tw/blog/6789)
美國財星500強電商大廠 | 數據團隊主管
台灣零售行業上市公司 | 資料技術處處長
AI & 大數據跨國經驗10年+ | 跨國反欺詐 | 智能行銷 & 推薦系統
英國全球百大 Data Science & 台灣交大MBA雙碩士
AI Agent 明明讓工作變快,為什麼人反而更忙、更累?Anthropic 最新研究發現,員工指派的 Agent 工作時數已達人類工時的 6 倍,但 Agent 約 80% 的互動時間都在等待人類回覆,會議時間也不減反增。當 AI 大幅提升產能,真正的瓶頸可能已從「執行工作」轉向「審核與決策」。本集從 Anthropic 研究出發,探討企業導入 AI Agent 必須思考的三個問題:省下的時間去了哪裡?哪些產出需要人工審核(HITL)?又該如何透過 AI Evaluation、LLM as Judge 建立品質把關機制?AI 提效的關鍵,不只是讓 Agent 做得更快,而是讓人的注意力花在真正有價值的決策上。00:00 AI Agent 導入成功,為什麼人反而更忙?02:01 Anthropic 研究:Agent 工作時數是人類的 6 倍04:22 Agent 80% 的時間都在等人!AI 提效的新瓶頸07:14 不是 Agent 不夠快,而是人根本看不過來08:32 問題一:Agent 省下來的時間去哪裡了?10:01 問題二:誰該審核 AI 的產出?11:24 LLM as Judge:讓 AI 幫 AI 把關14:10 問題三:AI 品質標準由誰決定?16:40 從執行到決策:企業該如何衡量 Agent 的真正成效?📊———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———11月免費線上直播|企業 AI 培訓的下一步:HR 該培養什麼人才?ChatGPT、Copilot 已經導入,AI 課程也辦過一輪,為什麼企業還是看不到成效?這場直播將從 FDE、AI PM 等真實職缺出發,聊聊企業下一階段需要哪些 AI 人才與能力,以及 HR 如何思考培訓預算配置與學習成果衡量。適合正在規劃明年 AI 人才培育的 HR/L&D、企業 AI 推動者與部門主管。🎟 11/04(三)19:00|Zoom 線上直播,免費參加🔗 https://accu.ps/5oarpU11月數創小聚:AI 功能驗收通過,就代表可以安心上線嗎?11 月場次,我們邀請曾任金融業資安長、現任 APMIC 資安副總經理的 徐方繹 Fngi Shiu,從真實 AI 資安事件與紅隊實測經驗,聊聊企業在 AI 導入與驗收時容易忽略的三大盲點。📅 11/18(三)19:00 至 21:00| Zoom 線上直播,無回放報名網址:https://accu.ps/8rM5HE
訂閱數創電子報,成為公司裡談 AI 最有見解的人|https://datainnolab.pse.is/8edx6k
模型越來越便宜、AI Agent 越來越聰明,照理來說,企業導入 AI 的 ROI 應該只會越來越漂亮。但真的是這樣嗎?McKinsey 近期分析銀行客服 Agent 的案例時發現:模型 Token 成本只占整體運行成本的一部分,真正容易被低估的,反而是背後的「人工監督成本」。這也帶出一個 AI 專案很容易忽略的「人力節省悖論」:原本以為導入 Agent 是為了省人,但只要每一次高風險案件、低信心回答、例外狀況都需要真人確認、審核放行,甚至修改重送,人力其實沒有消失,只是換了一種形式重新回到成本結構裡。如果你正在推動 AI Agent、自動化工作流,或負責評估 AI 專案是否值得投入,真正該算的可能不只是「一次 Agent Run 要多少 Token」,而是:為了讓一件工作可靠地完成,AI+人總共要付出多少成本?⏱️【本集章節】00:00|開場:AI 越便宜,Agent 的 ROI 就一定越高嗎?03:38|McKinsey 案例:Agent 真正昂貴的成本在哪裡?06:16|Human-in-the-Loop 到底是什麼?11:27|算一筆帳:90% 自動化,為什麼每月仍多出 50 小時人工?15:17|立項階段,就該把人工監督放進 ROI16:38|AI 的鋸齒狀智能:Automation 與 Augmentation 怎麼切?17:54|結論:模型會變便宜,但不代表整個 Workflow 一定變便宜📊———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———📊10/06(二)社群專屬直播|FDE 崛起背後,企業真正需要的 3 種判斷力三年前還少有人聽過的 FDE,如今正受到全球企業關注。這場從 FDE 的崛起出發,聊聊 AI 時代企業真正需要的 3 種判斷力,適合想拓展 AI 職能、或正在推動 AI 專案的你。🎟 社群限定|輸入 ME1006 免費入場🔗 http://go.datainnolab.ai/9mz6mv10/17(六)起|《AI Agent 決策實戰營》連續 4 個週六、兩位資深講師,帶你走過 5 大 AI 專案決策流程。不只完成可 Demo 的 Agent,更帶走下一個專案也能複用的判斷框架。🔥 本梯僅剩 6 席|雙人報名享優惠🔗 http://go.datainnolab.ai/9p6dqp10/20(二)|10 月數創國際講堂:Synthetic ConsumerAI 合成消費者真的能取代部分傳統市調嗎?Tamir 與 Jason 將從 Preferences AI 的產品與客戶經驗出發,拆解 Synthetic Consumer 怎麼建立、結果是否可信,以及適用與不適用的情境。💻 純線上|英語分享+即時 AI 中文翻譯|提供回放🔗 http://go.datainnolab.ai/9p6e4b⚛️ 數創實驗室 DataInnoLab活動資訊|https://p.accu.ps/8s5utf電子報|https://datainnolab.pse.is/8edx6kLINE 社群|https://datainnolab.pse.is/8s5uy5
去年談到 Intelligence Explosion 這個概念時,我自己心裡覺得這還是個比較遙遠的假設。但最近幾週,一連串看似獨立、實則環環相扣的事件,讓我重新意識到『這件事情,可能比我們想像的更近。』這一集,來跟大家聊聊更宏觀的市場瞭望:AI 是否真的會威脅人類文明?📍 一位以安全對齊為志業的研究員 Jacob Coxon,從 OpenAI 轉職到 Anthropic,到近期離職後連發 7 條推文,直言 AI 很可能在短期內變成「能夠入侵一切系統的超人類系統」。他更點出一個更難解的問題:不是沒有人意識到風險,而是整個產業陷入「軍備競賽下沒有人敢先停」的結構性困境。📍 Anthropic 執行長 Dario Amodei ,在發表的文章《We Must Pace the Frontier》中提出的不是暫停研發,而是「控制能力提升的節奏」。目前已有超過 1,300 位前沿實驗室研究員連署,Sam Altman、Elon Musk 罕見地同時表態認同,但很快就撞上了政治現實。📍 Geoffrey Hinton 的兩個關鍵觀點✅ 矽基智能在結構上優於生物智能:可以瞬間複製、平行學習、即時共享,這不是程度差異,而是結構性差異✅ 目標會自然湧現「取得更多控制權」與「不被關掉」的傾向。AI 失控不需要惡意,只需要它想繼續完成任務就可能害到人📍 當預言成真:OpenAI 模型入侵 Hugging Face 事件OpenAI在測試時,模型為了「答對題目」,自己找到資安漏洞、跳出沙盒、透過數百個 Agent 攻入外部系統拿到答案。沒有惡意,卻完全體現了「不擇手段」四個字的真實樣貌。我想邀請大家一起思考一個問題:當模型能力持續提升時,我們人類理解與管理模型的速度,是否也在等比例成長?如果答案是否定的,那我們可能已經悄悄走進了那個潘朵拉的盒子。———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———📊【九月數創小聚】讓 AI 專案從想法走到落地09/16(三) 19:00 - 22:00 。SkyCo 6F / Zoom直播九月邀請到數創老朋友 Sheng分享,從 PM 到 Sales,再到自己成立 AI 解決方案公司 Nuway,這次帶來完整的判斷框架,幫你看清 AI 專案到底卡在哪一關。https://accu.ps/WrxshX⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab官方網站|datainnolab.ai電子報|https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群|https://bit.ly/3TU9K0I
你的AI Agent「沒有跳出錯誤訊息」,不代表它沒有壞掉。 一份分析超過1萬筆企業真實AI失敗案例的最新研究《The State of Enterprise AI Failures 2026》發現,跟模型幻覺相關的失敗竟然不到一成,真正佔比31.1%的最大失敗族群,是「解決與升級中斷」——AI以為它解決了問題,其實用戶的事根本沒被處理。 本集Vincent從自身學員的實戰經驗出發,拆解為什麼多數公司的防護機制還停留在「防止AI說錯話」的舊時代,卻擋不住現在AI Agent「把事情做錯」的新型態失敗,並提出3個問題,幫你重新檢視手上AI專案的驗收邏輯:從「內容對不對」,換成「任務有沒有完成」。 如果你正在導入AI Agent、負責AI專案驗收,或正被客戶問到「為什麼同樣的問題AI每次答案都不一樣」,這集會給你一套更貼近現況的診斷框架。📊———⚙️🤖【 活 動 快 訊 】🤖⚙️———來信投稿你的專案:contact@datainnolab.ai📊【社群限定直播】做得出 Agent,不代表它上線能穩定📅 9/15(二)|⏰ 19:00 – 20:00線上直播・粉絲限定・無回放影片https://datainnolab.ai/product/3106📊【九月數創小聚】讓 AI 專案從想法走到落地九月邀請到數創老朋友 Sheng分享,從 PM 到 Sales,再到自己成立 AI 解決方案公司 Nuway,這次帶來完整的判斷框架,幫你看清 AI 專案到底卡在哪一關。https://accu.ps/WrxshX⚛️ 數創實驗室 DatainnoLab活動資訊|https://p.accu.ps/85qwub電子報|https://datainnolab.pse.is/86stuuLINE 社群|https://bit.ly/3TU9K0I