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• AI 的三大關鍵因素是資料、演算法和算力，三者互相配合，再搭配多模態感知與多模態學習的特性，AI 已從單一感官模擬與單純蒐集資料，進一步成為全方位智慧融合的工具。
• 個人學習方面，AI 在認知、態度、技能、知識與行動五大面向上，有助於學習接收多元觀點、面臨複雜情境、培養務實技能與深度學習，並將知識轉化為具體行動。
• 組織共學方面，AI 可成為組織之間跨團隊溝通的橋樑，不只輔助個人，更可以成為連結人與人的重要工具，促進知識與資訊的流動，帶動組織整體在協作中進化。

人工智慧（artificial Intelligence, AI）是一種讓機器「學會像人一樣思考」的技術。AI 使機器可以像人一樣，能觀察、分析、判斷，甚至採取行動，這種能力常被稱為「仿生能力」，意思是模仿人類或其他生物的感知與智慧表現。舉例來說，AI可以像學生一樣透過大量資料來「上課」，學會各種知識，也就是所謂的機器學習；它能聽懂我們的話並理解意思，也就是自然語言處理，能夠看懂照片與影像，稱為電腦視覺，甚至可以操作機器人完成任務，例如自動駕駛、送貨或工廠搬運。

要讓 AI 運作需要三大關鍵元素：資料、演算法（algorithm）和算力（computational power）。資料就像是學習的教材，愈多元、愈完整，AI 就能學得愈好；演算法則像老師，負責教AI如何從資料中找到規律、做出預測或決策，機器學習與深度學習就是其中的代表技術；算力則是它的「肌肉」，提供執行這些計算的動力，尤其在面對龐大資料與複雜模型時，需要依靠像圖形處理器（graphics processing unit, GPU）、張量處理器（tensor processing unit, TPU）或雲端運算等高效能的運算平臺。這三者缺一不可，互相配合，推動 AI 在我們的生活中愈來愈普及。

資料型態與 AI 的感知能力

日常生活中，資料無處不在――手機裡的照片與影片、社群平臺上的文字與語音訊息、地圖上的定位資訊，都是不同型態的資料，而這些資料正是 AI 學習與理解世界的基礎。依照型態，大致可分為幾類：數值資料（例如氣象數據、心率紀錄、交通流量等）、影音資料（例如照片、影片、語音等）、文字資料（例如新聞報導、聊天對話、網頁內容等）以及空間資料（例如地理資訊系統座標、地圖資訊、3D 結構等）。每一類資料就像是對應人類的一種感官，而 AI 的「感知能力」正是模仿這些感官的智慧功能。

AI 之所以「看得見、聽得懂、說得出、想得通」，就在於它能處理多種不同型態的資料，並從中學習與判斷。例如透過影像資料，AI 學會像人眼一樣辨識物體；透過聲音資料，它能聽懂語音、分辨音調；分析文字資料時，它能理解語意，甚至自動生成文章；而處理空間資料時，AI 則能為無人機導航、協助機器人避障或建立 3D 地圖。隨著技術的進步，AI 已從專注於單一資料來源的分析，進化到能夠整合多種資料型態的「多模態（multimodal）感知」與「多模態學習」，推動AI 從「單一感官的模擬」邁向「全方位智慧的融合」，使 AI 在日常應用與專業領域中展現更高的靈活性與可靠性。

多模態感知
讓 AI 像人類一樣，同時使用多種感官理解世界，例如在自動駕駛中結合攝影機影像（視覺）、雷達與光達數據（空間與數值資料）、地圖資訊（空間資料）；在醫療診斷中整合影像檢查結果（視覺）、病患病史（文字）、即時生命跡象（數值資料）。

多模態學習
讓 AI 能夠從上述不同型態的資料中同步學習，理解它們之間的關聯，並在資訊不足時互相補足。這種能力不僅使 AI 的判斷更精準，也讓人機互動更自然。例如智慧客服可同時聽取顧客的語音（聽覺）、分析即時文字訊息（文字）、辨識表情影像（視覺），提供更貼近人類溝通方式的回應。

AI 與資料、資訊、知識以及智慧的協作關係（資料來源：作者提供）

AI 為教育帶來轉機

在傳統學習模式中，認知、態度、技能、知識與行動等面向常面臨不同程度的限制與困境。例如在認知層面，教材內容往往制式且無法因應學生的個別差異，造成理解困難或學習動機不足。在態度形成方面，傳統課堂缺乏情境模擬與實際體驗，使學生難以真正產生情感共鳴或價值認同。對於技能訓練，實作機會有限、練習資源不足，導致學習停留在理論階段 ， 難以內化為實用能力。在知識建構上，傳統教學多以單向灌輸為主，缺乏探索與批判思維的培養空間。而在行動實踐層面，課堂與真實世界的脫節，使得學習難以轉化為具體行動，學生難以感受到所學知識與日常生活的連結。

這些問題往往使得學習成效不佳，也限制了學生的主動性與創造力。AI 的導入，正是在這樣的背景下，為教育帶來轉變與突破的契機。AI的出現，正在改變這一切。它不只是會算數、會回答問題的「智慧機器」，更像是隨時在你身邊的學習夥伴，從理解知識、塑造態度到培養技能、建立觀念，甚至付諸行動，都能提供幫助。

• 在認知層面，AI 能幫助我們更快地處理資訊，整理複雜資料並提供清楚的視覺化呈現，讓人們能更容易理解問題、做出判斷與創造新想法。透過機器學習與推論技術，AI 也能提出不同觀點，刺激批判思考與多元思維。

• 在態度培養方面，AI 應用如虛擬對話系統與互動式模擬，能提供情境學習與回饋，引導使用者對環境、社會、公平等議題產生關注與共感。

例如 AI 可以設計災害場景模擬或氣候議題決策遊戲，讓學習者從角色視角理解行動後果，進而建立正向態度與價值觀。

• 對於技能發展，AI 能提供個別化練習與即時回饋，例如語言口說練習、程式編碼訓練、數理解題輔助，讓學習更有效率也更貼近個人需求。搭配虛擬實境或擴增實境技術，AI 還能協助訓練動手做的實務技能，例如手術模擬、工程實作或危機應變操作。

• 在知識建構上，AI 可做為智慧型知識平臺，整理龐大資料與教學資源，幫助學生快速查找、比較與整合資訊，培養資訊素養與自主學習能力。同時，它也能依據每個人的學習路徑與興趣，推薦相關主題，促進深度學習。

• 在行動實踐方面，AI 可透過模擬、預測與即時數據分析，引導使用者將學到的知識與態度轉化為具體行動。例如在永續發展教育中，AI 可分析個人的碳足跡、設計節能建議，甚至模擬不同選擇對環境的長期影響，讓學習者在生活中做出更有意識的決策。

生成式 AI 與多模態學習 （資料來源：作者提供）
目前 AI 已從單一資料分析進展到可以整合多種資訊的「多模態學習」。圖為基於大型語言模型（large language model, LLM）的語意解析示意圖。

AI 讓組織學會「學習」

在許多傳統組織中，跨部門合作是一項挑戰。不同團隊之間可能存在資訊落差，溝通時容易出現語意誤解甚至流程斷層，結果導致想法卡在半路，好的點子被延誤，決策速度也因此放慢。AI 的出現正好成為解方。它不只是會運算、會預測的工具 ，更像一位智慧顧問，能分析大量資料、整合分散的經驗，並建構出一套「智慧知識庫」。這讓資訊可以在組織內自由流動，知識不再只是少數專家的資產，而是能被即時取用、更新、共享的「活資料」。

在這樣的環境中，跨部門溝通變得更順暢、決策更迅速，創新機會也更多。像台灣積體電路製造股份有限公司（台積電）就建立了結合自然語言處理技術的工程知識庫，讓設計團隊和製程團隊可以即時交換解決方案，避免重複試錯；Google也導入了 AI 文件助理和智慧搜尋，讓跨國團隊即使分布在不同時區，也能無縫對接資訊，實現「全天候的學習與協作」。

從單一感官到多模態協作

AI 的價值並不只在於它能「找資料」，更在於它能理解並整合不同型態的資訊。這就是所謂的多模態學習――AI 能同時處理文字、語音、影像、影片和數據並加以融合 ， 形成更全面的理解。這意味著團隊協作不再受限於文字或語言，即使來自不同文化背景、使用不同媒介，也能跨越隔閡。例如 AI 可以分析會議紀錄的文字內容、結合簡報圖片、配合現場語音和影片，讓沒參加會議的人也能快速掌握重點。它甚至能用數據分析補充背景，幫助團隊做出更精準的判斷。

組織共同學習的橋梁

在學習型組織中，AI 不再只是輔助工具，而是一座連接人與人、部門與部門的橋梁。它讓每位成員都能更容易找到需要的知識，也能更方便地分享自己的專業觀點，進而打造出一種包容性高、連結緊密的工作文化。更重要的是，AI 的即時分析與預測能力，讓組織在面對市場變化和不確定性時，依然能保持學習的速度與彈性。它能在問題發生前發出警訊，協助管理風險，甚至啟發新的創新方向。

未來的組織不只是高效率的運作系統，而會是一個由 AI 支持、成員彼此學習與成長的智慧網絡。在這個網絡中，知識流動不間斷，協作跨越時空與語言的界線，讓整個組織在不斷互動中進化。

AI 在個人學習與組織治理的未來

AI 正快速融入我們的日常生活與工作場域，成為推動未來發展的關鍵力量。對個人而言，AI 正深刻改變我們的學習方式，透過智慧推薦、即時回饋與互動模擬，提供更個人化、情境化的學習體驗，幫助每位學習者依自己的節奏掌握知識、培養能力。然而在 AI 驅動的未來中，個人也必須進行學習上的轉型，從被動吸收知識轉向主動探索與批判思考，並培養資料素養、人機協作能力與跨領域整合的觀念，以因應新技術帶來的挑戰與機會。

對組織而言，AI 已成為數位治理的核心引擎，不僅能強化決策效率、風險管理與知識治理，也促進內部溝通參與和對外永續轉型 ， 打造更透明、靈活且具韌性的管理模式。為因應這樣的變革，企業也需要推動學習文化的重建，透過 AI 導入多模態學習平臺、知識共創機制與持續培訓策略，讓員工具備快速學習與即時應變的能力，成為真正的學習型組織。

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未來，AI 將不再只是被動支援的工具，而是能主動引導個人成長、組織創新與學習升級的智慧夥伴。唯有以永續發展的思維擁抱這場學習變革，個人與組織才能攜手邁向更聰明、更高效，也更永續的未來社會。
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