【快來抽書：重磅科幻小說】《AI 2041：預見10個未來新世界》
(送出2本)

#李開復說看完這本精彩小說你就懂AI了
#歡迎青少年與所有大人提前進入美麗AI新世界
#李開復架構10幅技術藍圖
#科幻小說家陳楸帆依藍圖築構10個AI新世界

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─────科學 + 科幻─────

➤李開復架構10幅「技術藍圖」，科幻小說家陳楸帆依藍圖築構10個「AI新世界」
➤李開復40年的AI專業經驗 + 科幻小說家陳楸帆的無邊想像
➤「虛構的敘事」與「非虛構的科技評論」完美結合
➤展現20年後被AI 技術深刻改變的未來世界。

AI時代已經開啟。在我們面前，機遇與挑戰並存。
如AI與人性特質如何共存等諸多課題，都需要深入探索和思考。──李開復

想要創造什麼樣的未來，就從想像那樣的未來開始。──陳楸帆

　　．AI能否幫助人類從根源上預防疫情？
　　．如何應對未來的職場挑戰？
　　．在AI主導的世界中如何確保文化多樣性？
　　．如何教導下一代適應人類與AI共存的新社會？
　　．面對AI帶來的社會問題所隱含的人性拉鋸戰，我們如何抉擇？

AI能創造前所未有的財富與價值，能徹底改變醫學和教育，能提升人類的工作、娛樂和交流的品質，能把人類從日常工作中解放出來。

不過，AI也會帶來無數挑戰和風險：

•演算法偏見
•安全隱患
•深度偽造
•隱私資料的侵犯
•自主武器的使用
•取代人類員工。

不過，以上情況並非AI主導造成的，而是惡意或草率使用AI技術的幕後黑手。

全球AI領軍人物李開復最關切的是，AI正飛速發展，人類的未來將通往何方？
　　
歡迎來到2041！

全球重磅推薦

　　✓劉慈欣│2015年雨果獎得主、《三體》作者
　　✓雷．達里歐（Ray Dalio）│橋水基金創辦人
　　✓薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella）│微軟董事長
　　✓楊立昆（Yann LeCun）│圖靈獎得主

★本書有著開創性的結構，用前所未有的跨越文類的多視角，展望人工智慧構造的未來，讓我們從理性上把握未來發展趨勢的同時，也從感性上觸摸未來的質感和溫度。生動逼真的科幻想像與嚴謹深入的技術論述完美地結合，讓本書無論是從科幻還是從技術現實的角度，都具有無與倫比的魅力。──劉慈欣，2015年雨果獎得主、《三體》作者　

★對未來的解析精闢又精采。──雷．達里歐（Ray Dalio），橋水基金創辦人、《紐約時報》第一名暢銷書《原則》作者

★陳楸帆的創作實力，加上李開復的科技功底，建構出令人好奇又恐懼的AI未來世界。閱讀這本絕無冷場的好書，就能明白某些科技會在何時，又會如何發展成熟，而全體人類又會面臨什麼樣的影響。──薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella），微軟董事長

★唯有有膽有識之人，才敢預測AI的未來。這是一位科技界的先驅泰斗，與一位洞悉未來的科幻作家，攜手打造的開示之書，對於AI科技會如何影響我們的生活，提出大膽又殷切的見解。──楊立昆（Yann LeCun），圖靈獎得主，臉書首席AI科學家

★我們能不能適應我們一心創造的奇異新世界？我們知道無從想像的改變即將到來，卻不知這些改變對人類有何影響。李開復跟陳楸帆的《AI 2041》，對於我們即將面對的未來有最詳盡的描寫，最深情的叮嚀。──班奈特．米勒（Bennett Miller），「魔球」與「暗黑冠軍路」導演，曾獲奧斯卡獎提名

★我們正處於AI發展史的關鍵時刻。我所讀過的書當中，唯有這本創意四射的佳作，才真正一語道破AI的精髓。與其思考該不該信任AI，還不如將AI當成一種工具，一種由我們人類塑造的工具。李開復在《AI 2041》的精闢分析，凸顯出這項人類必須積極承擔的責任。陳楸帆筆下的精采故事，昭示了AI可將曾經無解的問題，化為充滿新機的未來。──亞利安娜．哈芬登（Arianna Huffington），Thrive Global 創辦人兼執行長

★《AI 2041》是科學與科幻的完美融合，揭示了AI將如何全面滲透我們的生活，而我們想創造造福全人類的科技未來，又會面臨什麼樣的挑戰。──馬克．貝尼奧夫（Marc Benioff），Salesforce董事長兼執行長

★將AI應用於商業經營，通常必須先研究這項科技，再思考如何應用。《AI 2041》卻帶領讀者走上相反的道路。兩位作者李開復跟陳楸帆，透過精采絕倫的故事，引領我們走入逼真的未來世界。再以淺顯易懂的說明，闡述AI科技的原理，造就一本讓人欲罷不能又大開眼界的好書，想了解如何應用AI，絕不可錯過此書。──馬克．庫班（Mark Cuban）
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…………..【內容快速勾勒】…………

第一章 一葉知命
在印度孟買，一個當地家庭參與了一項由深度學習賦能的智慧保險計畫。為了改善這家人的生活，AI保險程式透過一系列生活應用與這家的每位成員相連，這些應用與保險演算法進行動態互動。然而，正值青春期的女兒卻發現，這套AI保險程式似乎總是在「巧妙」地阻撓她追求愛情。

【開復解讀】
一、什麼是深度學習
二、深度學習：能力驚人但也力有未逮
三、深度學習在網際網路和金融行業的應用
四、深度學習帶來的問題

第二章 假面神祇

一名懷揣電影夢想的奈及利亞影音製作者，被神祕公司招募來製作一段真假難辨的Deepfake（深度偽造）影片。如果他成功地做到瞞天過海，將引發災難性的後果，從而改變整個國家未來的命運……

【開復解讀】
一、什麼是電腦視覺技術
二、電腦視覺技術的應用
三、電腦視覺的基礎─卷積神經網路（CNN）
四、Deepfake
五、生成式對抗網路（GAN）
六、生物特徵識別
七、AI安全

第三章 雙雀

AI教師化身為韓國雙胞胎孤兒所喜愛的卡通化虛擬夥伴，分別幫助他們挖掘和發揮潛能。多虧有了AI的重要分支「自然語言處理技術」，這兩個AI夥伴才能夠用人類的語言流利地和孤兒交談，建立情感連結和信任，幫助兄弟倆在失散多年之後重新找回彼此。

【開復解讀】
一、自然語言處理（NLP）
二、有監督的NLP
三、自監督的NLP
四、NLP應用平台
五、NLP能通過圖靈測試或者成為通用人工智慧嗎？
六、教育領域的AI

第四章 無接觸之戀

在疫苗問世後，新冠病毒毒株定期變異，繼續肆虐人間。二十年後，人類不得不學會與病毒共存，家家戶戶都配有機器人管家，以減少人與人接觸的風險。在這個故事裡，身在上海的女主角患上了一種把自己與世隔絕的恐懼症。當愛神來叩門時，她內心一方面渴望擁抱愛情，另一方面卻極度懼怕和戀人親密接觸。誰能幫助她邁出這關鍵性的一步？

【開復解讀】
一、數位醫療與人工智慧的融合
二、傳統藥物及疫苗研發
三、AI在蛋白質折疊、藥物篩選及研發方面的潛力
四、AI與精準醫療及診斷：讓人類活得更加健康長壽
五、機器人技術
六、機器人技術的工業應用
七、機器人技術的商業場景和消費級市場
八、AI時代的數位化工作

第五章 偶像之死

故事描述了未來的娛樂業。到那時，遊戲都將是全感官立體沉浸式的，虛擬和現實之間的界限將變得虛實難辨。本故事發生在日本東京，主角利用AI和VR技術，讓她所愛慕的偶像復活過來，引領她去調查偶像之死背後的真正原因。

【開復解讀】
一、什麼是XR（AR⁄VR⁄MR）
二、XR技術：全方位覆蓋人類的六感
三、XR技術：超感官體驗
四、XR技術的兩大挑戰：裸眼顯示和腦機介面
五、XR技術普及背後的倫理道德和社會問題

第六章 神聖車手

二十年後，自動駕駛技術正處於從人類司機切換到全AI司機的過渡時期。在這個有著動作大片節奏感的故事中，斯里蘭卡一名電競少年被招募進了一個神祕計畫，他將要面對的並不僅僅是遊戲中的對手……

【開復解讀】
一、自動駕駛
二、真正的自動駕駛什麼時候才會出現
三、L5自動駕駛車輛將帶來的影響
四、阻礙L5自動駕駛的非技術性難題

第七章 人類剎車計畫

策劃〈人類剎車計畫〉的惡魔是一名歐洲電腦科學家。他在經歷了一場與氣候變化有關的家庭悲劇後，精神失常，開始利用量子計算、自動武器等突破性技術作惡，對人類進行史無前例的瘋狂報復。駭客與反恐特警聯手力挽狂瀾，人類命運將何去何從？

【開復解讀】
一、量子計算
二、量子計算在安全領域的應用
三、什麼是自主武器？
四、自主武器的利與弊
五、自主武器會成為人類生存的最大威脅嗎？
六、如何解決自主武器帶來的危機？

第八章 職業救星

隨著AI向愈來愈多的行業穩步進軍，愈來愈多職位逐漸被AI技術取代，那麼人類接下來能從事的工作是什麼？一場發生在舊金山的建築業大震盪，帶領我們走入一個新的行業──再就業服務。如何幫助結構性失業人群找回屬於人類的價值與尊嚴感，也許同樣需要AI的幫助。

【開復解讀】
一、AI將如何取代人類員工？
二、AI取代人類員工背後的潛在危機
三、UBI會是一劑良方嗎？
四、從事哪些工作的人不容易被AI取代
五、如何化解AI時代的人類工作危機？
六、迎接AI新經濟以及制定全新的社會契約

第九章 幸福島

一位中東的開明君主想試驗將AI做為給人類帶來終極幸福感的靈丹妙藥。然而，幸福是什麼？幸福如何衡量？這位君主邀請了各界名人聚集在一座私密的島嶼上，讓這些名人共享他們的個人資料，並成為探索這個奇妙命題的小白鼠。然而，試驗卻出人意料地走向了失控……

【開復解讀】
一、AI時代的幸福準則
二、如何利用AI衡量和提升幸福感
三、AI數據：去中心化 vs. 中心化
四、誰值得我們信賴並有資格儲存我們所有的資料？

第十章 豐饒之夢

在布里斯班一座由AI管理的養老社區中，一位原住民女孩如何幫助罹患阿茲海默症的海洋生物學家解開身世之謎？故事中勾勒了在澳大利亞的未來社會的兩種貨幣：一種是錢，其重要性日益減弱；另一種是代表聲譽和尊重的價值的新貨幣，其重要性與日俱增。

【開復解讀】
一、可再生能源革命：太陽能＋風能＋電池技術的有效結合
二、材料革命：走向無限供給
三、生產力革命：AI與自動化
四、豐饒時代：技術發展的必然結果
五、稀缺時代與後稀缺時代的經濟模式
六、豐饒時代的貨幣制度
七、豐饒時代的挑戰
八、豐饒時代之後，會是奇點時代嗎？
九、AI 的故事會是圓滿的結局嗎？

•關於2041年的預測

【書訊】https://www.books.com.tw/products/0010895593?sloc=main

【💓心教育x實作探索✨ 建構跨域職能】
#經驗傳承 #跨域學習 #互動實作
金屬中心執行「DIGI+ Talent 跨域數位人才加速躍升計畫」協助非資通訊科系學生培養跨領域的數位技能🤖，更讓擁有AI背景知識學習者也能深化學習。日前於經濟部傳統產業創新加值中心舉辦「研習生交流分享會議」，邀請去年參與該計畫之金屬中心研習生經驗傳承分享和帶領研習生一同體驗「無人機飛行趣」、「體感機器車競賽」，以互動學習為出發點，透過不同領域的專業知識、經驗能力所產生的交會，激發出研習生無限創意及潛力，創造觀摩學習新驚喜！🙋‍♀️🙋🙋‍♂️

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我一直對於學習感到非常大的興趣，但學校的教育並不能滿足我，我在學校求學的不同階段，其實都有著不同的掙扎。我任性的用我自己想要的方式學習，一路走來雖然跌跌撞撞，因此對於學習有了深刻的體會。

我的父母非常重視我的教育，因此在國小國中的時候，幾乎每天下課後都還有才藝班的課要上。我曾經上過的才藝班有書法、作文、英文、畫畫、音樂、鋼琴。這些課主要是爸媽覺得我應該去上而幫我做出選擇的，我的個性也算是順從，都乖乖的去上這些課，也盡量花時間練習。小時候心裡難免會羨慕有很多時間可以玩耍的同學，因為相較之下，我在做的事情不是那麼有趣。除了這些才藝班的課之外，我爸媽還想盡辦法鼓勵我念書。我爸媽不太給我買玩具，倒是書買了一大堆，牛頓，科學小百科，偉人傳記，大英百科全書，世界美術館全集等等。每唸完一本課外書，我會得到五塊錢的零用錢。

因為國小國中的時候，都被規畫好要學甚麼了，在進到建中這麼自由的地方，我覺得我好像頓時失去了目標。我不清楚人生的方向，也無法認同學校教育以及考試的價值，我無法理解為什麼考試考高分就代表成功，就代表人生的成就。在高二的時候，我常翹課去打撞球，鬼混，也花了非常多的時間在社團活動上，但對於學校的課業就是提不起興趣。我記得我高三有一次模擬考，排名是全校九百多名，我們一整個年級也不過比一千人多一些些。雖然學校的課程無法引起我的興趣，但我卻對生物學深深地著迷。我考進了中研院的高中生物人才培育計畫，每兩個禮拜的周日到中研院去，早上上課，下午到實驗室做實驗。參與這個計畫對我有非常深遠的影響。從動物生理學、植物生理學、細胞生理學、到分子生物學，我廣泛學習生物的知識。下午的實驗課也讓充滿好奇心的我大開眼界。我看到跟臉盆一樣大的椰子蟹，解剖跟手掌一樣大的文蛤觀察內臟，學習PCR技術，學習萃取葉綠素，也看到費洛蒙如何讓一整箱蟑螂瘋狂振翅。這個培育計畫讓我深深的愛上生物學。我從中研院借了很多英文教科書回家，也常到台大醫學院的圖書館去印研究論文來看。我高三的狀態，應該用著魔來形容。我因為想要參加生物奧林匹亞競賽，瘋狂的請公假到重慶南路的漢堡王去K書。當年我的導師對我的寬容，現在想起來簡直不可思議。我記得有一次她把我叫到辦公室去，她問我知不知道我自己在做什麼，我說我知道(回頭看，其實我並不是這麼肯定…)，她就相信我，讓我依照我的心意去學習了。我花很多時間研究Kreb’s Cycle, Signaling pathways, 粒線體以及葉綠體的電子傳遞鏈，DNA複製的分子機制 (我甚至買了Arthur Kornberg著作的DNA Replication)。好笑的是，我雖然花了這麼多時間學習生物學，但高中生物教材無法引起我的興趣，我在學校的生物學考試成績並不算頂尖，許多對於生物學並沒有特別的熱情的同學考試分數是比我高的。後來我考進了生物奧林匹亞國手培訓營，但是因為我平常沒有機會練習生物實驗，實驗的技術不是很好，最後沒有選上國手。這件事情讓我耿耿於懷許多年，因為我把我高中升大學的希望都寄託在奧林匹亞競賽上，我花了這麼多時間學習卻沒選上，我覺得我的人生失敗了。因為我把高三的時間大多都花在學習生物學上了，國手培訓營後已經沒有多少時間再準備聯考，而且我還處在挫敗的陰影當中，我第一次大學聯考的成績很差。後來我在重考班再準備了一年，才考進了台大醫科。

當年的我以為高中這段的學習經驗是失敗的，覺得這是不自量力的行為。但我現在意識到，高中那段學習歷程對我來說，是最重要的，第一次自我啟蒙的經驗。建中自由的風氣，再加上導師的信任以及家人的包容，讓我有機會充分的探索我的興趣並且積極的去追求。我被考試的框架侷限了，以為沒有選上國手，沒有得到金牌就是失敗。但其實我在高中時就養成了查找以及閱讀科學研究論文的習慣，並且開始培養獲取陌生學術領域知識的能力。我在高中所培養的閱讀英文教科書的習慣，也讓我日後受用無窮。

我在醫學系的學習歷程比較沒有這麼劇烈的掙扎，頂多在前四年的時間懷疑為何要死背大量的知識。醫學系要背誦的知識量實在是太大，常常讓我感到心煩，有種唸到想吐的感覺。但到了大五進醫院見習之後，我的態度有了一百八十度的大轉變。當病人以及家屬問起病情時，我必須要能清楚地回答他們的問題。當病人有狀況需要處理時，我沒有時間再去查閱書籍，我需要的知識必須要像反射一樣快速的被提取。如果我沒有學好，沒有記清楚，就無法對病患做出最好的處置。因為有了責任感，我充分的理解也認同熟記醫學知識的重要性，因此開始認份認真的念書。我在醫學系唯一一次得到書卷獎，是在臨床工作最繁重的大七的時候。我清楚的感受到，我被賦予越多照顧患的責任，我學得越認真。
我的博士班的學習歷程是最痛苦的一段。博士班雖然是高等教育的一環，但幾乎沒有一個既定的框架。博士班還有一些學分要修，但是並不多。我在博士班修過的課印象都不深，許多課程其實大學都上過了，但偏偏學校不給抵免，非得要我再修一次不可。倒是我自己選的程式設計概論對我的人生造成了非常深遠的影響。博士班絕大部分的時間都是在實驗室度過的，因此博士班導師是影響博士班學習歷程當最重要的一個關鍵。回頭檢視起來，我會離開博士班一個很重要的原因是，我和我的指導教授對於科學研究的一些基本想法並不契合，對我個人來說，發展新技術是我比較喜歡的方向，但我的指導教授認為生物研究應該著重在探討現象背後的原理。簡單來說，我們兩個人重視的點不一樣，我不適合在他的實驗室做研究，我比較適合在生醫工程的博士班就讀。我處在一個不適合的環境裡其實給了我一個意料之外的機會，為了追求我理想中的科學研究，我必須要仰賴自我學習的能力去獲取許多我的實驗室並沒有的知識與技術。

這幾年下來，我對於學習新的知識和技術有了比較清楚的領會。我要學習一個新的領域時，我會先確認學習的目的。對我個人來說，清楚學習的目的之後才能找到學習的動機。純粹為了好玩，一時興起而學習很難持久，也很難達到好的效果。比如說，我學習深度神經網路是為了實現數位病理輔助診斷系統，進而彰顯數位病理系統的價值。確立學習的目的之後，我會開始嘗試了解這個知識領域的大架構，接著試著找到這個知識領域裡面關鍵的基礎假設與原理。比如說，深度神經網路是機器學習的一個分支，我會先學習機器學習領域的大架構，接著了解演算法學習的原理。我會先從最簡單的基礎原理開始，確認完全了解之後，就開始朝我需要學習的子領域學習。在學習的時候可以動手實作非常重要，我很認同諾貝爾獎得主Richard Feynman所說的 “What I cannot create, I don’t understand.” 我動手實做了Perceptron, Multi-layer perceptron, fully connected deep neural network, convolutional network，在這過程中，透過程式的實踐印證我在理論上的學習。總結來說，我對於學習新領域的心得是，要達到有效的學習，首先要清楚學習的目的，接著了解知識體系大架構以及涵蓋的範疇，理解關鍵原理，接著要明確界定學習的目標及範圍，最後是深入的學習、並且反覆透過實踐來檢驗學習成效。同樣重要的是熟悉學習的工具，找到關鍵的資訊管道，這對於提高學習效率至為關鍵。

創業，對我來說又是另外一個自我學習的巨大挑戰。創業是個無邊無際的問題，我目前遇到的最大的挑戰在於，我還無法清楚的界定我所需要學習的知識及技術的領域，更遑論去了解其架構。當然，這問題的核心在於，創業的過程本身就無法清楚界定。試著要去找出一個清楚的脈絡，我認為是極其困難的。我認為創業比較像是一個戰爭。我們可以清楚觀察並理解的，是每個小戰役的樣貌。試著贏得一個戰役，帶著在這個戰役學習到的經驗，前往下一個戰場，才有機會逐漸拼湊出這個戰爭的大局。在這過程當中，創業家必須要既短視又有遠見，要可以讓公司贏得一個戰役，但是又要預見下一個戰場並且做好準備，這樣長短程思考的轉換以及平衡，是個非常艱鉅的挑戰。我想，三年之後我再回頭看，應該會對於這個學習的歷程有更清楚的理解。現在，也就只能帶著我所學到的勇敢前進了。