Vincent's Talk

  人工智慧（AI）在食品業的應用 人工智慧（AI）近年來一直在引領標題，因其快速的成長、聊天機器人的崛起以及其提升業務運作方式的能力。 在食品業中，AI優化食品安全、品質控制、供應鏈管理等方面，AI的應用非常廣泛。食品企業面臨許多重大的安全和品質挑戰，包括品質控制不一致、運營效率低下、勞動力成本上升和追溯性不足等問題。 然而，在當今快節奏的世界中，品質和安全標準至關重要，AI已成為現代品質管理的一個改變遊戲規則的技術。這項創新技術不僅最大限度地提高了品質，降低了風險，還徹底改變了組織保持卓越承諾的方式。毫無疑問，AI正在重塑品質管理，這項技術可以顯著提升以下方面： AI的應用範疇 供應鏈可見性：AI可以精確地追蹤產品在供應鏈中的移動，確保它們在受控環境中安全運輸。 產品深度監控：AI可以監測並分析品質參數，確保從產地到消費者手中的整個供應鏈都保持最高標準。 效率和透明度：AI精簡操作、提高效率、確保品質、增強透明度。 速度和準確性：AI技術幫助許多食品企業提高自動化程度、效率、精確性和安全性，節省寶貴的時間和資源。 預測分析：AI技術分析龐大的數據集，能夠及早主動地識別品質問題，減少昂貴的中斷。 風險降低：AI充當警戒守衛，立即向管理人員發出設備故障警報，降低風險，確保運營連續不斷。 產品檢查：AI敏銳的眼睛能夠精準檢測產品中的缺陷和差異。 數據驅動的決策：這項技術發現趨勢、收集洞察，賦予知情決策能力，並促進持續改進。 預先準備：AI利用預測措施來預測潛在結果，使品牌能夠為未知挑戰做好準備。 品牌的AI應用實例 許多知名品牌如 Domino's、Panera、Wingstop、Del Taco、希爾頓酒店、萬豪等正在積極使用AI進行以下應用： 分析龐大而複雜的數據：AI技術可以分析大量的數據，以改善供應鏈管理、預測需求模式、優化人員和生產計畫，並進行更明智的決策。 優化操作：AI提高生產力、效率、利潤和產品質量，同時減少浪費、成本（包括勞動力成本）和錯誤。 改善品質控制：AI技術可以分析大量的數據，準確檢測缺陷、污染物或異常，有助於提高產品品質（及品牌聲譽）。 提高食品安全：利用AI實時檢測污染物或變質情況，提升食品安全、符合法快、更準確的召回。 改善法規合規性：AI可以幫助食品企業遵守嚴格的法規標準和框架，確保食品安全、標簽準確性和其他關鍵品質標準。 提...

飯店業智慧應對：AI 興起解決勞動力瓶頸 隨著勞動力問題不斷升級，酒店業正積極引進自動化和人工智慧技術，以提高效益。 前亞裔美籍酒店業主協會主席、藍籌酒店管理合夥人 Neal Patel 在名為「Tech Talk：酒店的現實解決方案」的討論會上指出，酒店業面臨兩大挑戰：勞動力短缺和技術應用。 他提到，他的酒店已開始使用即時客服連接的自助服務台，取代前台員工，以因應勞動力短缺。他認為這種技術在解決人手不足問題上扮演了關鍵角色。 「現在已經完美嗎？我認為還不夠，但對我們來說，這是整個酒店業務中的一個關鍵資源，因為我們沒有其他選擇，」他表示。 Stayntouch 飯店物業管理系統供應商的執行長 Jacob Messina 表示，酒店業必須在填補職位方面有創意。有些酒店業主已轉向來自零售和餐飲等其他行業的員工。 Messina 指出，為了吸引這些員工並減少他們對複雜系統的壓力，他的公司確保其物業管理系統在核心功能上簡單易用但功能豐富。 他說：「一個人可以來自另一個行業，然後在短時間內真正掌握這個平台。這使我們可以輕鬆拓展勞動力來源。」 Oracle Hospitality 的副總裁 Tanya Pratt 指出，尤其對於年輕一代，他們希望使用簡單且能快速完成工作的技術。因此，這些平台需要能夠在不同功能領域之間無縫切換。 Pratt 表示：「從技術角度來看，我們需要持續支持新團隊成員輕鬆上手...並提升和支援新的商業模式，這將有助於提高收入、提高運營效率並提供更佳的客戶服務。」 Choice Hotels International 的資訊長 Brian Kirkland 表明，現代技術和自動化已經在酒店業得到應用，收入管理系統就是一個例子。 他說：「這些系統的規模遠超人類能力，每天的操作次數也高於任何人，同時提高了準確性和效能，使酒店經理和業主節省了時間，使業務更具盈利性。」 應對勞動力危機的新思維 Messina 表示，相對於人工智慧，自動化技術在酒店業的應用更為重要且迫切。 他說：「如果我們可以透過信息服務減少重複性工作，員工就能更真誠地與客人互動，而不是不斷敲擊鍵盤...這將有助於提供更親切的體驗。」 Kirkland 表示，人工智慧實際上已存在一段時間，例如 ChatGPT 於 2015 年成立。不過，現在的追求在於提高其可近性和相關性。 公司和企業如 Chat...

AI 趨勢：馬力不夠，別急著上車！ 人工智慧（AI）或許能帶來生產力的多項好處，但一位業界專家在周二提醒，該技術的普及應用可能將超越某些國家的電力需求。 阿姆斯特丹自由大學的博士候選人兼研究公司 Dichotomist 創辦人 Alex de Vries 在期刊 Joule 的評論文章中，探討了 AI 自 2022 年迅速增長以來對日常任務（如編碼、寫作，甚至駕駛汽車）的影響。「從對 AI 服務的需求增長來看，與 AI 相關的能源消耗在未來幾年將大幅增加的可能性非常高」，de Vries 在一份聲明中說道。 😨太「花香力氣」了！AI 能源消耗大增 AI 最快速的擴展形式是生成 AI，這是一種允許用戶使用最簡單的需求生成新的文本、圖像、視頻和其他數據的工具。OpenAI 的 DALL-E 和 ChatGPT 就是其中的代表。其中後者是一個談天賽群豪的 AI 聊天機器人，僅用了兩個月就吸引了 1 億名用戶，尤其受到高中生的歡迎。 許多人對生成 AI 的抄襲問題表示擔憂，但這並未阻止像 Alphabet、Microsoft 和 Facebook 這樣的公司迅速開發自己的 AI 平台。de Vries 認為，技術的快速擴展是有問題的，因為它的基本過程潛在地對環境造成了高昂的代價。 像 ChatGPT 和 DALL-E 這樣的工具使用自然語言處理，有初始訓練階段和推理階段。這兩個階段都需要大量的數據來為特定輸出進行訓練，因此消耗了大量的能源。de Vries 解釋道，訓練階段中，AI 模型通常會被提供大型數據集來調整其初始參數，以使預測輸出與目標輸出一致。 對於像 ChatGPT 這樣的大型語言模型，這個過程可以使 AI 模型根據上下文預測具體的詞語或句子，從而指導其行為。訓練本身就消耗大量能源，de Vries 指出，一些大型語言模型在訓練階段將使用從 324 到 1,287 兆瓦時的電力。以此為背景，消耗 433 兆瓦時電力的 AI 工具足以為 40 個美國家庭每年供電。 每個語言模型都是在寬闊的數據集上進行了訓練的，而且參數多達 1750 億個，或更多，de Vries 寫道。 當模型進入推理階段時，它會根據新的數據生成輸出。對於 ChatGPT，這是當聊天機器人根據用戶的回應生成新的輸出時進行的過程。根據估計，這個過程每天將消耗 564 兆瓦時的電力。 雖然公司正努...

OpenAI 尋求開發自家的 AI 晶片，甚至評估潛在的收購目標，根據熟悉該公司計劃的知情人士透露。 據數據透露，該公司尚未決定如何前進。然而，根據知情人士的說法，自去年以來，OpenAI 已討論了多種解決其所依賴的昂貴 AI 晶片短缺問題的選擇。 這些選擇包括自建 AI 晶片，與 Nvidia 等其他晶片製造商建立更密切的合作關係，以及將供應商多元化，不僅局限於 Nvidia。 OpenAI 拒絕置評。該公司的首席執行官 Sam Altman 一直將獲得更多 AI 晶片視為公司的首要任務。他公開抱怨了圖形處理器（GPU）的短缺，該市場由 Nvidia 主導，控制了全球 80% 以上的最適合運行 AI 應用程序的晶片市場。獲得更多晶片的努力與 Altman 確定的兩個主要問題有關：OpenAI 軟件動力學的高級處理器短缺以及維持其工作和產品所需的硬件的高昂成本。 自2020年以來，OpenAI 已在由其最大支持者之一的微軟建造的大型超級計算機上開發其生成式人工智能技術，該計算機使用了 10,000 個 Nvidia 的 GPU。 對於該公司而言，運行 ChatGPT 的費用非常昂貴。根據伯恩斯坦分析師 Stacy Rasgon 的分析，每個查詢的成本約為4分錢。如果 ChatGPT 查詢的規模達到 Google 搜索的十分之一，將需要價值約 481億美元的 GPU、每年價值約 160 億美元的晶片才能保持運作。 自定義晶片時代 開發自己的 AI 晶片將使 OpenAI 與 Alphabet 旗下的 Google 和亞馬遜等大型科技公司一起成為一小部分控制設計對其業務至關重要的晶片的公司。 目前尚不清楚 OpenAI 是否會繼續計劃建立自定義晶片。根據行業老手的說法，這將是一項重大的戰略舉措和巨額投資，每年可能需要數億美元的成本。即使 OpenAI 投入了資源，也不保證取得成功。收購一家晶片公司可能可以加速 OpenAI 建立自家晶片的過程，就像亞馬遜於 2015 年收購  Annapurna Labs 那樣。 根據一位熟悉 OpenAI 計劃的知情人士透露，OpenAI 曾考慮過這一做法，並對潛在的收購目標進行了盡職調查。 OpenAI 檢查的收購目標的身份尚未披露。然而，這一舉動表明 OpenAI 決心解決晶片短缺問題，控制其晶片設計，符合其長期目標，並減...

自動化是未來工作方式的重大改變，全球掀起的 AI 浪潮正在改變企業和員工的生活。根據 UiPath 的調查，AI 自動化方案正在成為解決職業倦怠和簡化工作內容的有效方法，約有 60% 的員工認為如此。同時，有 57% 的人認為公司應該引入自動化來幫助員工。 這項調查還顯示，全球約有 29% 的員工曾經感受到職業倦怠，28% 的受訪者表示公司的裁員或凍結召聘導致員工需要承擔額外的工作責任，這對他們的工作壓力產生了不小的影響。在這種情況下，越來越多的人依賴 AI 工具，這種趨勢產生了所謂的「自動化一代」，他們主動採用自動化和 AI 來提高協作、激發創造力和生產力。 調查還顯示，已經有31%的受訪者表示，他們已經在工作場合使用業務自動化解決方案，這群「自動化一代」認為，他們擁有需要的資源和支持來有效完成工作上的職責，且有83%的員工認為，自動化解決方案可以有效解決職業倦怠，並且提高工作滿意度。 UiPath 對此表示，調查結果表明，AI 驅動的業務自動化技術已經對商業和技術人員產生了積極影響，幫助他們減少在重複性工作上花費的時間，從而專注於更重要、更有趣的任務。值得注意的是，這種趨勢並不依賴於員工的年齡或人口統計特徵，而是一種擁抱 AI 的專業人士的現象。然而，年輕的員工似乎更容易接受這些新的 AI 技術，其中有69%的 Z 世代員工、63%的千禧世代員工、以及51%的 X 世代員工堅信 AI 自動化可以改善他們的工作表現。 AI 的崛起不僅改變了員工的日常工作方式，也吸引了企業引進 AI 技術的興趣。多家科技公司紛紛在既有產品中融入 AI 技術，以推出各種數位工具和解決方案。儘管生成式 AI 技術仍在不斷發展，成功案例相對較少，但關鍵在於企業必須先找到合適的應用場景，然後評估如何導入和推廣這些技術。例如，微軟的 Azure OpenAI 結合了 GPT-3 語言模型和 Azure 企業功能，使企業能夠快速將成熟的 AI 模型整合到其流程、業務和專案中，以最大程度地提高效益。近期最受關注的 Microsoft 365 Copilot 將全面賦能個人和組織，成為最佳的 AI 助手。 除了 UiPath 的 RPA 方法，還有 Smart 4A 利用 Make.com 串接 SaaS 的資訊串流自動化。這種自動化是由 AI、API、Analytics 和 Automation...

在這個充滿活力的故事裡，我們要介紹你認識 Induced AI ，一家由兩位十幾歲的年輕人創立的AI初創公司。這家新興公司已經獲得了像 Sam Altman 、 Peak XV 、 Daniel Gross 和 Nat Friedman 等AI大咖的支持，他們的目標是以前所未有的方式幫助企業實現工作流程的自動化。 Induced AI成立於今年，他們的平台能夠讓企業使用普通英語來輸入工作流程指令，然後立即將這些指令轉換成代碼，從而處理以前需要後勤部門處理的許多重複性任務。這不是普通的自動化，而是一種革命性的方式，能夠簡化企業的工作流程，並節省大量的時間和精力。 Induced AI的平台能夠生成基於Chromium的瀏覽器實例，並使用其技術以類似人類的方式閱讀屏幕內容和控制瀏覽器，以完成工作流程的各個步驟。這意味著即使網站沒有API接口，瀏覽器實例仍然能夠與網站進行交互，真是太神奇了！ 年輕創辦人的野心 Induced AI的聯合創始人兼首席執行官 Aryan Sharma 在演示中展示了這一點，他展示了這個平台如何使瀏覽器實例能夠與網站互動，即使它們沒有API接口。這對於企業來說是一個巨大的優勢，因為它們不再受限於API的可用性。 這兩位年輕的創辦人， Aryan Sharma 和 Ayush Pathak ，相信Induced AI能夠為基於瀏覽器的工作流程建立一個全新的集成經濟模型。這意味著他們可以處理各種複雜的、邏輯驅動的工作流程，包括雙因素身份驗證等。而最令人印象深刻的是，他們的系統允許人類參與某些步驟，同時自主管理其他步驟，這真是太聰明了！ 突破性的創新 Induced AI的方法不同於現有的模型。傳統上，編寫這些類型的指令需要花費大量的時間來標記HTML元素，但Induced AI消除了這一需要。他們的系統可以從英語指令中辨識出必要的信息，並根據需要進行動態調整。這意味著你不再需要成為一名HTML專家，就可以輕鬆地自動化工作流程。 Induced AI的方法在這個領域非常獨特，他們的目標是建立一個更加普惠的自動化工作流程模型，讓更多的人可以受益。他們已經簽約了一些中小型客戶，並正在積極開發新的應用案例，這真是一個擁有巨大潛力的初創公司。 革命性的種子融資 在最近的一輪種子融資中，Induced AI成功籌集了230萬美元的資金，投資方包括SignalF...

💡   Zapier 是什麼？ ( 註冊 ) 想像一下，Zapier 就像是一個數位助手，它讓你的應用程式在背後悄悄地聯手合作，讓你能專注在最重要的事情上。這個超級助手能夠讓 Gmail、Facebook、Zoom、Discord 和 Google Sheets 等各種應用程式成為好朋友，輕鬆地共享資料和執行任務。而且，它還有個超簡單的無代碼界面，讓你輕鬆完成一切，不需要請教專業開發人員！ 💡  什麼是 Make？ ( 註冊 ) Make（前身為 Integromat）就像一個全能的數位魔術師，能夠讓你在美觀的視覺界面上製作出最精彩的工作流程表演。只要稍微練習一下，你就能用 Make 輕鬆地讓各種應用程式跳起舞來。儘管 Make 擁有更高級的技巧，但它始終保持著使用的簡單和易於操作。 所以，Zapier 就像那個讓你生活輕鬆愉快的數位助手，而 Make 則是那個能讓你在自動化的舞台上展現精湛技藝的魔術師！我們可以從這七個方面來做比較，讓您更了解兩者的差異及用法：包括 1. 介面比較、2. 整合程度、3.功能特色、4. 使用彈性、5.流程控制、6.價格策略、7.資料安全： 介面比較 Make 的用戶界面就像一個色彩繽紛的遊樂場，讓你在其中自由揮灑創意！一開始，對於習慣了 Zapier 的用戶，這個遊樂場可能讓人覺得有些不知所措，但別擔心，你很快就會愛上它。 在這個遊樂場裡，你可以把模組放在任何你喜歡的地方，然後像拼圖一樣，用拖放的方式將它們連接在一起。每個模組都像是一個可愛的泡泡，隨著你添加任務，泡泡們就會慢慢變成一幅美麗的畫面。這個界面簡直是視覺型學習者的天堂，充滿了動畫和樂趣。 當然，如果你容易被繁多的視覺元素搞得頭昏腦脹，那這個界面可能讓你有點挑戰。但一旦你熟悉了 Make 的情境編輯器，你會發現它比 Zapier 的線性、表格式構建器更直觀，最終會讓 Make 成為你自動化工作流程的得力助手！   整合程度 想像一下，Zapier 和 Make 就像是兩個繽紛的糖果店，擺滿了各式各樣的應用程序。Zapier 的糖果店提供的糖果種類稍微多一些，而 Make 的糖果店則擁有那些大家最愛的明星糖果。 在這兩家糖果店裡，你可以輕鬆地按照口味和顏色搜尋糖果，這就像是在 Zapier 和 Make 中搜索應用程序或按類別瀏覽一樣。雖然 Za...