AI技術擴張速度遠超網路時代，卻只佔全球經濟0.42%，獲利難題成謎。本文探討AI經濟現狀背後的真相：從投資過熱、商業模式未成熟，到應用場景落地困難，台灣科技業應如何把握機會？

深偽內容大量流竄，正在污染用於訓練大語言模型的網路數據。OpenAI、Anthropic等美國AI巨頭面臨發展困境，中國開源模型趁勢崛起。台灣企業該如何應對這場「數據品質危機」？

2026年北捷開放Apple Pay感應進站，看似台灣支付進步，實則是Apple繞過悠遊卡體系用信用卡授權解套。這背後涉及歐盟DMA反壟斷、iPhone晶片封閉史，以及整個台灣支付產業版圖的重新洗牌。

2026年7月1日起，台灣《職業安全衛生法》新增職場霸凌防治專章正式生效。首次明確立法，打破「長期反覆」才成立的舊規則，單次情節重大即可成立。本文解析新法核心、四大職場場景認知、科技業PIP風險，以及AI監控時代的勞權邊界。

最新研究顯示，大型語言模型在金融交易中並非萬能。一種簡單的統計策略竟然超越了複雜的AI系統。這項發現對於正積極導入AI的台灣金融機構有什麼啟示？本文深入探討AI選股的真實侷限與未來方向。

從虛擬走向現實，實體AI成為科技產業新戰場。世界模型技術正在重塑機器人對真實環境的理解方式，不再只是數據處理，而是真正的環境認知。台灣機器人與自動化產業該如何抓住這波機會？