中技社「生成式AI 的應用」研討會閉幕致詞

中技社「生成式AI 的應用」研討會閉幕致詞

賦能百工百業

圓桌論壇

AI與二八定律

很感謝大家全程參與今天的研討會。中午午餐時，與幾位先進談及，以AI 發展的飛速，很難想像五年後的未來，世界是甚麼光景，相信不少人也都有同感。

最近常感覺世界變化加快中，不久前曾有乘坐無人計程車的經驗，就在昨天，在旅館中看到機器人送餐，它依工作人員指令，直行到電梯，經感應進入電梯，並致電顧客即將到來以便接應，途中遇到一小頑童故意擋道，也能從容迴避，相當靈便。另一方面，也驚嘆一半導體工廠，已成為無人工廠，三層各兩萬平方米的工廠，空無一人。它整合了軌道 (Overhead Hoist Transfer，OHT)、自動導引車 (Automatic Guidance Vehicle，AGV)、自動倉儲 (Stocker) 等技術，自動、高效地在無塵室內搬運晶圓 (Front Opening Unified Pod，FOUP) 及其他物料，實現全自動物料搬運（Automatic Materials Handling System，AMHS），再加上自動設備巡檢與製程控制，以提高效率。而原來需緊緊包束於無塵衣中的作業員，現只須在室外監視器前工作，且員額大為精簡。

今天有幾位主講人以「震驚」、「震撼」甚至「懼怕」形容AI 的發展。根據紐約時報月初的報導，今年大學生紛紛湧向人工智慧這個新專業：在麻省理工學院，「人工智慧與決策」的新學程現在是在「資訊科學」之後，第二受歡迎的大學專業，今年的新生人數高達三百三十人。另一方面，今早孔祥重教授在演講中指出，由於AI 的應用，許多科技公司不僅大舉裁員，而且不再雇用資訊領域基層人員，很明顯的幾年之後，不僅會出現供需嚴重失調問題，而且剝奪了畢業生在職場訓練的機會，影養整個生涯前程，衝擊將極為巨大。

談到AI 的衝擊，碰巧今天聯合報名人堂專欄刊出拙作「AI與二八定律」，談到ＡＩ的平均認知能力、語言處理能力與邏輯推理能力，已超越全球約八成的人類。ＡＩ放大二八定律：少數人才、企業與國家將掌握更多資源。ＡＩ打破二八定律：讓中小企業、小型團隊也能做到過往不可能的任務。ＡＩ重塑二八定律：關鍵二成不再是資本或知識，而是「理解問題與善用ＡＩ的能力」。ＡＩ提供重建公平的新工具，但如果治理不當，可能使「ＡＩ富者愈富」、「技能不均」、「地區差距擴大」，將是全球政府面臨的重大議題，必須未雨綢繆、探索化解之道並及早施行。


剛才在圓桌論壇中，引言人詹文男院長曾提到，中技社從今年二月起，就規劃舉行今天的研討會，期間並舉行諮詢會議以及多次工作會議，才得以讓今天充實而精彩的研討會落地。在此要深深感謝參與各項座談會議的專家學者、今天研討會的主持人、主講人以及圓桌論壇的引言人以及與談人。同時要特別感謝主辦單位中技社，由陳綠蔚執行長的全程參與及領導，經濟產業中心楊顯整主任以及許湘琴研究員精心規畫以及執行，是最大功臣，讓我們同予最熱烈的掌聲，以表感謝。

最後要再次提醒，今天各演講內容，將煩請各主講人撰寫專文，經彙整後輯成研究報告預計約於明年二月完成，屆時將會刊載於中技社網站上， pdf 檔可供大眾自由下載，敬請密切注意。

中技社「生成式AI 的應用: 理解與落地」研討會引言

中技社「生成式AI 的應用: 理解與落地」研討會引言

中技社第八次大型研討會

堅強卡司

無人半導體工廠

準備就緒

出發上路

一面致電客房

電梯由感應開門

進入電梯

很感謝大家來參加今天的研討會。這是中技社從八年前展開AI 研討，舉行的第八次大型研討會。作為科技智庫，中技社辦理研討會主要有三個目的，一是推廣重要科技認知，第二是協助產業應用落地，並將集思廣益成果做成報告，向政府與相關機構建言。以往七次研討會報告 pdf 檔均可在中技社網站自由下載，本研討會報告預計到明年二月可發布於中技社網站上。

剛才潘董事長提到，AI 的發展應是二十一世紀重大事件之二，而紐時專欄作家佛里曼 (Thomas Friedman)，也是名著「世界是平的」作者，則認為是有史以來最重大事件。他和微軟前研發策略長蒙迪 (Craig Mundie) 將人類比喻為水分子，並將世界歷史劃分為三個基本階段。

第一個時代是工具時代－從人類誕生之初到印刷術發明，是冰河時期。人類彼此之間非常疏離，就像冰中的水分子一樣，移動速度極為緩慢。

第二個時代是科技時代，科技如同熱能。印刷機的出現，如同冰雪融化成水。水開啟了資訊時代。思想、人才和資本開始流動。從印刷機時代到電腦時代，資訊時代始終貫穿其中。

第三個時代則是人工智慧時代，也讓人類進入一個「蒸汽時代」。蒸氣將滲透到萬物之中。這就是它與眾不同的地方，也是我們必須了解它的原因。它將進入我們的眼鏡、手錶、烤麵包機、冰箱、汽車、麥克風，甚至椅子。

兩人的想法頗有見地，很值得參考。

中技社首次研討會於二零一八年二月二日舉行，主題演講人就是今天開場的孔祥重院士。當初他主要談AI 區塊鍊，而今天的主題是生成式AI，也略可一窺AI 發展重點的變化。

生成式 AI目前可謂席卷全球，從今天研討會報名的盛況來看，已受到國內各界的注目。約三年前 OpenAI 推出 ChatGPT ，曾經獨領風騷，現在仍以每周有八億人使用為領導品牌，但最近 Google 推出新版 Gemini 3 AI模型，在業界基準測試中超越 OpenAI模型，讓 OpenAI 延後其他產品推出，專注於擴大其聊天機器人，同時致力於使其「更加直觀和個性化」，以提高 ChatGPT的品質；不久前即推出 GPT 5.2，宣稱不僅以十一倍速勝過七成一的人類表現，而僅用百分之一成本。今天下午圓桌論壇中，討論題綱之一是 DeepSeek崛起對產業落地應用的啟發，可以看出當前生成式AI 的發展仍是百家爭鳴，百花齊放的時代。

第二場演講是花凱龍首席執行長談「生成式AI核心技術之發展歷程與未來展望」，他是清華大學電機工程學士，美國普渡大學電機資訊博士，原是臺科大資訊工程系教授，並曾任產學長、電資學院副院長等，也曾是工研院資通所副所長，目前借調到台灣微軟股份有限公司擔任首席技術長。微軟是 OpenAI 最先最有力的支持者，投資以百億美元計，可謂生成式AI 的推手之一，花首席執行長產、學、研資歷豐富，現又在微軟擔任要職，今天的分享必定精彩。

早上第三場演講是由中央大學資訊電機學院資訊工程學系蔡宗翰教授主講。蔡教授是臺灣大學資工系學士、碩士、博士，是屬於所謂的「三台幫」成員，目前也是中華民國人工智慧學會理事長：他早在二零二二年就著有「寫給中學生看的AI課: AI生態系需要文理兼具的未來人才 」，是一本暢銷的科普書。另外值得一提的是，蔡教授領導的團隊，今年勇奪第七屆中技社以「生成式AI 的應用」為題的「AI 創意競賽」第二名，獎金三十萬元；蔡教授今天與大家分享「生成式AI能力評估標準」，在AI 工具百家爭鳴時代，對其能力的認知格外重要，請大家以熱烈掌聲歡迎蔡宗翰教授。

114 年清華材料系歲末聚餐: 相濡以沫

114 年清華材料系歲末聚餐: 相濡以沫

歡聚一堂

相互勉勵

花落誰家

幸運中獎

新年行大運

熱鬧溫馨

AI 排山倒海而來

光陰似箭，日月如梭，又到了歲末聚餐時刻。以往歲末聚餐往往也就是俗稱的做尾牙，今年因閏月的關係，尾牙遠在明年二月三日，讓大家抱著一絲希望，過年前材料系還是會辦一次尾牙宴，讓大家有機會再歡聚一場。

今天聚會正式名稱是「年終檢討會」，以「檢討過去，策勵將來」。去年一年，材料系可謂成果豐碩，同仁們得獎累累，尤其喜見新進同仁也有傑出的表現，可喜可賀，盼望來年再接再厲，更上層樓。

材料系在清華是龍頭系，有一部分是由於系友的傑出表現與強烈的向心力，二零一八年，在熱心的系友與師長的號召下，成立「雙百會」，籌募永續基金協助系務發展，獎勵傑出教師與學生，今年基金已超過五千萬元，孳息也接近四百萬元，這是清華其他系所想做而做不到，而材料系可以引以為榮的。

114 年華人之中的風雲人物，無疑是輝達的執行長黃仁勳，輝達是歷史上市值首度超過五兆美元的公司，他個人的身價也超過一千五百億美元。我提到他的驚人財富，並不是要鼓勵同仁見賢思齊，而是想到現在清華大學教師同仁，辛苦教學研究，但培育出的研究生，一出校門待遇就比老師好，情何以堪? 另一方面，在每學期僅有十六周的今日，一年幾乎有六個月的假日，而主管如系主任、副校長總是笑臉相迎，做的又是自己喜歡做的事，恐怕百工百業中，再也找不到如此好的工作，是大家可以相濡以沫，相互勉勵的。

同時我提黃仁勳的一個彩蛋是，他似乎精力無窮，隔幾天就在台灣出現，據他分享，每天讓自己精疲力盡，晚上不會為任何事煩心，而安然入睡，晚上睡不好的同仁，不妨試試看。

談到 AI ，目前的發展，早已從好玩到有用，據聯合報調查，有九成三的大學生都常使用生成式 AI工具，以 ChatGPT為代表，相信教師在教學上已都在積極引入與因應中，在研究上，AI 也表現出相當驚人的能力，尤其有許多報導，自主實驗室不僅全天候工作，而且屢有突破，是所有研究人員應當密切注意的發展，已積極面對排山倒海來的挑戰。

最後要邀請大家參加在下個星期四在台北舉行的「生成式AI 的應用: 理解與落地」研討會，我昨天已將海報再次張貼於 Line 群組平台上 。這是我從二零一八年開始，協助中技社研討AI所辦理的第八次大型研討會，地點在張榮發基金會國際會議中心十一樓，由於卡司堅強，內容精采，目前實體與線上報名已超過八百五十人，現場可容四百人已滿額，但大家如果在現場報名，仍然會有座位，這是由於稅務的關係，財團法人辦理活動不能收費，導致比較熱門的研討會實體報到率約為七成，所以會空出一些座位給一些現場報名人士，所以您可以放心參加。

最後祝大家身體健康，萬事如意，新年行大運。

114 年清華退聯會歲末聚餐: 樂觀以對

114 年清華退聯會歲末聚餐: 樂觀以對

格外令人開心

好像花兒開在春風裡

載歌載舞 (陳永鎰攝)

米穀躍出農事了

新年行大運

最佳司儀

歡聚一堂

幸運中大獎

老友相聚

勞苦功高

很高興與歡迎大家來參加今天的退聯會歲末聚餐，這是退聯會成立以來第四次歲末聚餐，也是最盛大的一次，能夠在此看到許多老朋友，格外令人開心。

今天的聚餐，首先要感謝許多義工同仁，包括葉銘泉副會長、張淑嫺總幹事、孫海珍、胡益芬、施竹東、高天慶組長、今天的司儀尹秀蓮特助，以及大家同桌或鄰桌頭戴閃閃發光花冠的志工們，也要感謝多位長官與貴賓蒞臨與餽贈，增加歲末的歡樂氣氛。

對退休同仁來說，可能對清華校友以及文學大家梁實秋先生所說過的一段話特別有感，他說: 人過了五十，便覺得一年不如一年，超過了六十，就覺得一月不如一月，過了七十，就一日不如一日，而過了八十歲，是一時不如一時。只是這種說法，可以說很有道理，也可以說有一部分道理，但又可以說沒有道理。

梁先生的這段話，深刻描繪了隨著年齡增長，對時間流逝感受的加速，反映了人生歲月的飛逝與對時光珍貴的體悟，提醒人們珍惜生命、活在當下，因為時間無情，逝去不再。鼓勵人們不要虛度光陰，要積極生活，實現人生價值。 總之，這句經典名言以簡潔的語言，道出了許多人年長時對時光流逝的普遍感受，極具警示和啟發意義。

當然，年長的人覺得時間過得飛快，一部分原因是經歷很多，一年的經歷盡是幾十年經歷的一小部分，而且占比越來越小的緣故。

有一部分道理的是記憶，大部分人年輕時，不會忘記自己熟人的名字，宋朝大詩人范成大有詩，「僚舊姓名多健忘，家人長短總佯聾」，人年紀越大，記憶力會減退，常會一時想不起熟人的名字。

沒有道理的是現代人的健康，大概現在很少人年過了五十，便覺得一年不如一年，比較接近的是年過八十，如此算來，年過九十，可能感覺一月不如一月，過了一百，則可能一日不如一日，胡適先生曾經祝一位八十幾歲的老人「長命百歲」，誰知這位老人臉色一沉，說: 「我又不吃你的飯，為什麼要限制我的年齡」，希望在座的大家，人人都有機會如此教訓後生小子。

最後給大家介紹一本好書，作者是兩位美國人，中文書名是：「我老了絕不會做的「蠢」事：該來的總會來，躲也躲不掉！」 由橡樹林文化出版。其中今日不會做的蠢事傻事包括:染頭髮、停止穿「對你來說太年輕」的衣服、限制自己只交同齡朋友、謊報年齡、「病痛大合唱」、變成不滿現狀的可憐蟲、脾氣暴躁的老古板，或臉色陰沉的老傢伙、對醫生撒謊、拒絕改變習慣、當有人問候我時，說出整個人生故事、對嘲諷嬰兒潮世代的話感到光火、當撒謊更為仁慈時，過於誠實、擔心無法控制的事情、停止相信奇蹟。

明日不會做的蠢事則包括: 在成為他人威脅時繼續開車、停止享受生活、囤積、耳聾才戴助聽器、淪為詐騙、陰謀或無恥之徒的盤中飧、使家人負擔照顧我的責任、讓助行器毀了外觀、聞起來有老人味、抱怨東西太貴、倚老賣老、忘記保持禮貌、點早鳥特餐、把住家變成三溫暖、同樣故事重複講超過一百遍、對失智症患者冷酷無情、讓任何人對我不尊重以及失去平衡。

臨終不會做的蠢事是: 孤獨地撒手人寰、讓任何事阻止我說「我愛你」和「再見」、把今天想做的事拖延到明天、讓別人幫我寫訃聞、忘記籌劃自己的葬禮、沒有寫信給摯愛就撒手人寰以及對我的人生失望。

都很值得做參考。

最後祝大家身體健康，萬事如意，年年有今日，日日有今朝。

倖獲科技管理獎: 盤點與省思

倖獲科技管理獎: 盤點與省思

受之有愧

金質獎章

盛大舉行

很榮幸但也很意外獲得科技管理學會最高榮譽科技管理獎。首先我要感謝評審委員的青睞，讓我獲得以前從沒有得過的科技管理獎，由於我一直都在學術界，得過不少學術獎項，科技管理獎猶如從天外飛來，受之有愧，但卻之不恭，所以現在站在台上。


獲知得獎後，讓我盤點過去工作，擔任國科會副主委、同步輻射中心董事長、台灣聯合大學系統校長以及清華大學校長、院長與系主任以及多個學會理事長等職，都與科技有關，但認為是服務，而沒有想到管理，能獲得評審委員的肯定，是我莫大的榮耀。

另一方面，大約十年前，我博士論文指導教授 Gareth Thomas 以及在學術上激勵我最多的 James Mayer 教授分別在半年間相繼辭世，給我相當大的衝擊。他們都是得獎累累的學者，逝世後，讓人懷念的是他們的學術成就以及培育的人才，獎項則如裝飾品，累積到一定數目，再多邊際效益就不大了。回想個人，多年來幾乎每年都得獎，該拿的獎都拿過了，已是得獎太過，決定從此婉拒先進們的推薦，一方面將機會讓給別人，一方面免得患得患失，可以專心做眼前的事。

比較讓人意外的是，這十年來，又獲得連今天的個人獎等四個大獎，讓我深深感受到社會的鼓勵與厚待，以後努力的目標，將主要是回饋社會。

由於個人一直在教育界工作，財力有限，但幸喜也無財務上的壓力，所以幾年前就開始對培養滋育我最大的清華大學做定期捐獻，並且發願「活得越久，捐得越多」。率先倡導有時可以揮揮很大功效，具體成績包括在卸任清華校長前，創立「清華永續基金」，從最初的五千萬元，累積到現在已超過四十億元，另外在個人服務的清華材料系，創立「清華材料永續基金」，目前基金總額已超過五千萬元。今年以約四百萬元孳息獎助教師與學生，協助材料系發展。

在社會服務方面，除了在多個公益法人基金會擔任董事，並經常參與多個重要獎項的評審工作，以及擔任清華大學退休人員聯誼會會長。同時有感於 AI 對人類生活影響越來越大，在過去八年中，積極協助科技智庫中技社從事AI 研討工作，除了每年辦理一次大型研討會，多次產官學研座談會，舉辦大專AI 創意競賽外，也曾主辦三次「國中教師培育營」等，並出版研討會報告，推廣認知、提供建言，以及推動落地產業。

最近我為聯合報名人堂專欄撰文「AI 與二八定律」，重點是 AI 的平均認知能力、語言處理能力與邏輯推理能力，已經超越全球約八成的人類，另外加大數位科技發展引發的貧富差距，導致「富者越富，貧者越貧」，如輝達的黃仁勳在幾年之內，就從一個普通富翁，到坐擁近兩千億美元的財富，特斯拉董事會甚至在達成某種業績指標條件下，答應給馬斯克一兆美元的酬勞。在學校，校方雖然可以將培育前百分之二十的人為目標，即使成功，難道其他百分之八十的人只能自甘失業或掙扎於低薪邊緣生活? 這些都會會造成嚴重的社會問題，需要大家嚴肅面對的議題，願與科技管理界的先進們共同努力，未雨綢繆，思考化解之道，並及早施行。

新竹城市沙龍: K-12 教育與大學及產業發展的生態

新竹城市沙龍: K-12 教育與大學及產業發展的生態

城市沙龍教育場

國家競爭力的起點

須與大學長期銜接

願景城市

風城未來事

很高興來參加今天的教育論壇活動。個人從三歲起來新竹落地生根，與新竹的教育界有很深的的淵源，以 K-12而言，除了因為沒有念幼稚園，小學六年、初中三年、高中三年分別在竹師附小、竹一中、新竹中學在地就讀，同時留學回國以後，又在清華大學任教超過四十年，可以說在新竹的學習與教學方面資歷相當完整。

這裡值得一提的是，竹師附小由於新竹教育大學在 2016年與清華大學合校，現在名稱是清華大學附小; 竹一中就是現在的建華國中，他的沿革是在 1956年，台灣省教育廳曾經有「省辦高中，縣市辦初中」，而初中免試升學的實驗措施，原來的新竹縣立中學高中停招，初中部則更名為竹一中。由於我住在新竹東區，所以被分發到竹一中。據了解，台灣於 1968年實施九年國民義務教育，政府將原來的「初級中學」和「完全中學」的初中部，一律改制為「國民中學」，使之成為義務教育的一部分。竹一中因此改名為新竹縣立建華國民中學，1982年 7月 1日，新竹市升格為省轄市，改隸為新竹市立建華國民中學。

今天主辦單位認為我執掌清華大學多年，深知科技人才的培育根基，希望我談談如何看待 K-12 教育對於大學及產業發展的生態。由於我在新竹受了十二年的基礎教育，而又在清華大學任教超過四十年，當然對這個議題感受很深，樂於與大家分享。

K–12教育並非高等教育的前端而已，它實際上塑造了大學人才結構、產業競爭力、國家創新體質的根本生態系（ecosystem）。一個國家能否培養出世界級的大學與產業，其核心變數往往不在大學，而是在 K–12 的素養、文化與教育治理。

大學的教育與研究力再強，也難以彌補以下基礎能力的缺口：閱讀理解不足、數學與邏輯不足、語文能力弱、科學探究經驗不足、缺乏自主學習習慣、缺乏跨領域整合能力、缺乏公民責任與團隊合作精神。這些能力絕大多數在 12 年基礎教育階段就已成形。若 K–12 基礎扎實，大學自然能把能量投注在 深化、創新、研究；反之，大學就必須花大量資源替 K–12「補破洞」。

台灣的大學老師常見的抱怨包括：新生國文能力下降，專業課聽不懂。高中數學弱，導致 STEM 科系退選率高。自主學習動機不足，學習依賴性高。英文能力不足，國際化推不動。這些問題多半源頭都不在大學，而是 K–12 生態。

台灣科技業與高端製造業長期面臨以下問題：理工人才缺乏、技職人才斷層、實作能力差、基礎科學能力弱、數據、AI、程式素養不足，這些缺口不是大學造成的，而是 K–12 在分流、課綱、體制與文化上沒有提供足夠的「人才土壤」。

成功的大學與產業競爭力，幾乎全來自共同的 K–12 特徵：鼓勵探究式學習，數學、科學扎實，編程與計算思維從小養成，學校與企業間早期接軌，公民素養與自我管理強，主動學習、團隊合作是常態。

大學的研究競爭力與國際化能力最終取決於：語文能力、科學素養、數據與 AI 素養、熟練度與自主性以及國際溝通與團隊合作。如果 K–12 沒有培養出這種能力，大學很難在研究與跨國合作上保持領先地位，尤其在 AI 時代「前 20%」最具競爭力的人才決定國家未來。

生成式 AI 已大幅改變人才需求，K–12 必須加速調整：基本文字與邏輯思考、數據素養、數學與統計、編程與 AI 的基本理解、專題式學習（project-based learning ，PBL）、創造力與批判思考、科學與科技的倫理公民素養，若 K–12 未能跟上，整個國家的「人才塔」將出現巨大斷層。

台灣最常見的 K–12 系統性缺陷有多重，首先是文化重「考試」，輕「思考」，導致閱讀力下降、創造力不足、自主性不夠以及研究型人才稀缺。

同時，由於課綱施行，使數理基礎下滑，影響工程、資工、AI、製造等產業人才供應，許多大學 STEM 科系被迫補習班化。英語能力不足，直接限制大學國際化以及國際產業鏈合作的人才競爭。

再者，AI 素養未能普及，多數 K–12 學校未建立 AI 基礎、計算思維與數據素養。而技職教育文化弱化，更影響半導體、精密製造、綠能產業等高技能人才供應鏈。

未來理想的教育與產業生態，是三螺旋（Triple Helix）模式：在 K–12時期，培養基礎素養、好奇心、探究能力；在大學階段，培養專業人才、研發創新與跨國合作；產業端則提供實務場域、定義未來技能需求；三者連成一個共學網絡，而不是各自為政。

總之，當前全球大學競爭與產業升級的核心議題，已不再侷限於高教自身的改革，而是追溯到更前端、也更深層的生態基礎，也就是 K–12 教育。從閱讀與數理，到英語能力與探究精神，一個國家的國力與產業競爭力，很大程度在 6 至 18 歲的階段就已經成形。大學能否飛得更高，產業能否走得更遠，根本關鍵從來不是大學本身，而是大學所能「接收」到什麼樣的學生與文化土壤。

人工智慧與材料科學: 114年 MRS-T 年會

人工智慧與材料科學:  114 年 MRS-T 年會

AI 在材料科學應用 (ChatGPT 製作)

材料科學是現代科技的基礎，推動半導體、超導體、電池和奈米材料的進步。這些領域面臨兩大核心挑戰：多體系統的複雜性，以及材料組成和結構的巨大可能性。

人工智慧 (AI)，尤其是機器學習 (ML)，已經成為應對這些挑戰的變革工具 : 做出預測、指導實驗和揭示新的物理現象。

1.  AI 對材料研究的重要性

挑戰：預測材料特性需要解決量子多體問題，而對於大型系統而言，計算通常很困難。

可能的材料組成與結構極為繁多，組合海量使得反覆試驗的設計效率低。實驗表徵會產生難以分析的多面向、富有雜訊資料。

AI 擅長複雜、多面相資料中的模式辨識、計算量大的計算的快速近似以及在材料發現流程的最佳化。

2. AI 在材料科技的應用

A. 預測特性: AI模型學習材料結構、成分與特性之間的關係（結構-屬性關係）。範例包括預測電子能帶結構和能態密度、估算熱、光學或機械特性、預測超導轉變溫度等。如機器學習模型透過學習已知數據並提出測試參數空間之外的有前景的化合物，預測了新的潛在高溫超導體。

B. 發現新材料: GAI 可以設計具有所需特性的假設材料。能逆向設計，指定目標特性並讓AI提出候選結構。以及篩選資料庫（例如，材料項目、OQMD）比從頭計算快。如人工智慧提出了新的鈣鈦礦太陽能電池材料，其預測效率高於迄今為止實驗發現的效率。

C. 相圖映射: 材料科學通常涉及豐富的相圖（例如超導相、磁相、拓樸相）。 AI 可以幫助從實驗或模擬資料中識別相邊界，當傳統相變階次參數不明確時對相變進行分類以及發現強相關系統中的隱藏或湧現階段相。

如在蒙特卡羅資料上訓練的神經網路已經區分了自旋模型中的拓撲相和常規相，而傳統的對稱性破缺描述則失效了。拓撲相是物質的一種特殊量子狀態，其特性由穩定的拓撲不變量所描述，不受局部擾動影響。

D.實驗數據分析: 掃描穿隧顯微鏡 (STM)、X 射線繞射 (XRD) 和光譜等先進的表徵技術會產生大量資料流。 AI 可以透過以下方式提供協助影像去雜訊與重建、從光譜中提取關鍵特徵以及自動解釋繞射圖案。

如卷積神經網路 (CNN) 已用於分析 STM 影像，偵測人眼看不見的晶格缺陷和局部順序。

3.人工智慧在該領域的優勢，包括避免強力計算，加速研究、引導實驗朝參數空間中最有希望的區域進行、能夠發現非直觀的材料行為以及理解來自現代儀器的「大數據」。

4. 挑戰與注意事項，包括可解釋性：黑盒模型的預測通常難以從物理上解釋。資料稀缺性：許多材料系統缺乏足夠的高品質訓練資料。可遷移性：針對某一材料類別訓練的模式可能無法很好地推廣到其他材料類別。 整合性：將人工智慧洞察與成熟的物理理論結合仍然是一項挑戰。

5. 未來方向

以物理為基礎AI：將已知的對稱性和守恆定律納入 AI 模型，可提高準確性和可解釋性。

自主實驗室：完全由 AI 驅動的自動化材料合成與性能循環實驗。

跨學科方法：結合材料資料庫、人工智慧和量子運算來解決前所未有的規模問題。

可解釋的 AI：開發不僅可以預測而且可以提供對觀察到的現象背後機制的洞察的模型。

AI 正在改變材料科學，它能夠更快、更聰明、更有系統地探索物質。透過連結實驗數據、計算模型和理論，AI 不僅加速了科學發現，還開啟了新的概念視野 ，例如發現奇異的量子相，或為尚不存在的技術設計材料。

然而，要充分發揮這一潛力，物理學家、材料科學家和人工智慧專家之間的合作至關重要，以確保人工智慧方法尊重底層物理學並以嚴謹的科學為基礎。

生成式人工智慧與高等教育：挑戰與機遇

生成式人工智慧與高等教育：挑戰與機遇

高等教育論壇

GAI 與高等教育 (AI 製作)

生成式 AI (Generative AI，GAI) 於2022年底橫空出世，讓非專業人員可與AI 直接對談，有如「舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家」，引起很大回響，僅是 OpenAI 的 ChatGPT，每周即有七億人次使用，同時 GAI 能力進步迅速，應用日漸廣泛而深入。

目前 GAI 已成教學場所的有力工具，並且在科學研究上顯現出獨特的能力，2024年諾貝爾物理獎與化學獎，不約而同的頒給AI 專家，而兩位經濟獎得主也有與AI 相關的著作，可見其威力強大與前景可期。

本演講將分兩部分講述:

一、生成式AI 的能力，

二、生成式AI 與大學教育，

一、生成式AI 的能力，

生成式人工智慧是指能夠基於從海量資料集中學習到的模式生成內容（文字、圖像、程式碼、音樂等）的演算法。與早期主要基於分析和規則的AI 系統不同，生成模型可以創造出接近人類創造力的新穎輸出。基於大型語言模型 (LLM) 的工具已展現出撰寫論文、起草研究計劃、總結複雜材料、生成藝術作品，甚至進行模仿人類對話的能力。

近年來，生成式人工智慧 (AI) 的快速發展引發了廣泛的爭論，探討其可能如何改變產業、重塑工作方式並重新定義學習。高等教育長期以來被視為知識創造和傳播的堡壘，但隨著 ChatGPT、Claude、Gemini 等生成式人工智慧工具的普及和強大功能，高等教育正面臨轉型的十字路口。(下略)

本演講將探討生成式AI 如何影響高等教育，並概述了它帶來的機會和挑戰。

二、生成式AI 與大學教育，

根據聯合報十月中旬問卷調查，生成式AI翻轉大學生活：從課堂到日常無所不在自2022年底 ChatGPT橫空出世以來，各類生成式AI如雨後春筍般湧現，迅速融入日常生活與職場，教育現場也因此遭受巨大的衝擊：不少學生開始使用它撰寫報告、應付考試、甚至完成論文，掀起一波新的學術倫理攻防戰。然而，彼時的師生都仍在摸索的階段，尚未建立相應的規範機制。但目前已有95.3%大學生都用過 GPT，對大學教育有深遠的影響。

高等教育機會
加強教學與學習

生成式人工智慧在增強教學過程方面擁有巨大潛力。教師可以使用人工智慧工具更有效率地創建客製化學習材料、生成範例並設計評估。對於學生來說，生成式人工智慧可以充當導師，按需提供講解、練習題和回饋。它還可以使獲取高品質教育內容的管道更加民主化，尤其對於服務欠缺地區或資源匱乏的機構的學習者而言。

當生成式人工智慧能夠適應每個學生的需求和學習風格時，個人化學習路徑將變得更加容易實現。一位在高等微積分方面遇到困難的大學生可以獲得人工智慧導師的循序漸進的幫助，而一位人文學科的研究生可以使用人工智慧生成參考書目或探索文本的其他解讀。這些可能性可以加深學生的參與度，並有助於縮小學業差距。

支持研究和創造力
學術界的研究任務也將受益於生成式人工智慧。這些工具可以加速文獻綜述，產生研究假設，或協助起草和完善論文稿件。研究人員可以探索大量資料集，或以前所未有的方式模擬實驗結果。在寫作、設計、音樂和視覺藝術等創意學科中，生成式人工智慧既可以作為合作者，也可以作為靈感來源，突破學生和學者的創作極限。

提高行政效率

除了課堂和實驗室之外，高等教育機構還可以部署生成式人工智慧來簡化行政管理任務。從起草日常溝通文件到管理招生諮詢或總結政策文件，人工智慧可以讓教職員工專注於更高價值的策略性活動。這種效率提升可以降低成本，改善學生服務，並增強機構的敏捷性。

挑戰與風險

學術誠信與剽竊

生成式人工智慧在高等教育中最直接、最明顯的挑戰或許是它對學術誠信的威脅。學生可以輕鬆地使用人工智慧工具來產生論文、作業集，甚至是電腦程式碼，模糊了可接受的輔助作業與徹頭徹尾的抄襲之間的界線。教師必須努力偵測人工智慧產生的作業，並修改評估方法，優先考慮批判性思考和原創性，而非死記硬背的作業。

這引發了關於學習本質的更大問題：如果學生過度依賴人工智慧工具來完成學業，他們是否真正掌握了基礎知識和技能？教育工作者需要重新思考教學策略，強調過程、討論和應用解決問題的能力，而不是只給出答案。

偏見、幻覺和輸出質量
生成式人工智慧模型的優劣取決於其訓練數據，它們可能會延續訓練數據中存在的偏見、不準確性或錯誤訊息。人工智慧產生的輸出有時會包含「幻覺」 - - 看似合理但卻是虛假的訊息 - - 這可能會誤導學生或扭曲研究。機構需要培養學生和教師的數位素養，以便他們能夠批判性地評估人工智慧的輸出並負責任地使用它們。

公平與准入
人工智慧雖然有潛力實現教育民主化，但也有可能加劇現有的不平等現象。擁有更多資源的學生和機構能夠負擔得起優質的人工智慧工具和培訓，而其他機構則可能落後。如果高等教育希望避免數位落差進一步擴大，那麼確保公平地獲得生成式人工智慧技術及相關支援至關重要。

智慧財產權和著作權

生成式人工智慧的興起也迫使人們重新思考作者身份、智慧財產權和學術貢獻。一篇部分由人工智慧撰寫的論文歸誰所有？學生提交的論文中有多少內容可以由人工智慧生成，不再被視為學生本人的作品？大學必須制定清晰、一致的政策來解決這些棘手的問題。

前進之路：適應與引領

生成式人工智慧的興起並非曇花一現的潮流，而是一場典範轉移。高等教育不能完全忽視或禁止這些技術；相反，它必須以批判性和建設性的方式與它們互動。以下幾個策略方向值得思考：

培養人工智慧素養：學生和教師都需要了解生成式人工智慧的工作原理、限制以及如何合乎道德地使用它。將人工智慧素養納入課程將有助於確保負責任地使用人工智慧。

重新思考評估：從傳統的論文和問題集評估轉向口試、基於專案的學習和課堂參與，可以幫助減少人工智慧的濫用。

投資基礎設施和培訓：機構應提供人工智慧工具和培訓，以便所有學生和教師都能從其潛力中受益。

促進創新：大學應該將人工智慧本身視為研究前沿，鼓勵跨學科探索其社會、倫理和技術影響。

結論
生成性人工智慧對高等教育而言既是挑戰，也是機會。如同印刷、運算、網路等早期技術變革一樣，其影響將取決於院校如何應對。如果能夠妥善利用，人工智慧可以增強人類創造力，使學習更加個人化和包容性，並拓展知識的前沿。但它也迫使高等教育重申其核心價值：培養批判性探究、培養正直品格，並培養學生不僅能汲取知識，更能為社會做出有意義的貢獻。

未來的任務很明確：大學必須適應這個新現實，以身作則，整合人工智慧，豐富學習和學術，同時維護最佳教育原則。

清華材料《造山者》放映會: 發生在身邊的故事

清華材料《造山者》放映會: 發生在身邊的故事

掀起一股觀賞熱潮

只許成功，不許失敗

達成「不可能任務」

放映盛會

歡迎大家來參加今天的《造山者—世紀的賭注》放映會，首先我們要感謝本系的施義成學長包場，讓大家可以在璟德講堂觀賞這部佳評如潮的紀錄片；施學長曾當選校傑出系友，並且是材料系系友會第一任會長，長期在半導體產業工作，也是造山有功人員之一。本片在五月底推出後，掀起一股觀賞熱潮。一個月內就有超過兩百個包場，可見其感動許多人，並在台灣社會引起廣大迴響。

本片《造山者—世紀的賭注》，英文是 A Chip Odyssey，現在台灣各界公認台灣半導體產業是護國神山，造山者是指建造神山的一群人，世紀的賭注則指當初政府在多數人不看好，極為艱困的環境下，毅然決然賭了一把，而造就今天的榮景。英文 Odyssey源自希臘大詩人荷馬史詩「奧德賽」，敘述特洛伊戰爭後，主人翁奧德賽斯遙遠而艱難的返鄉過程，A Chip Odyssey自然是表示台灣在製造晶片，從無到有，逐步領先世界的艱辛過程。

對清華人來說，這是發生在我們身邊的故事，主要場景先是在竹東的工研院，再移至科學園區。在時序上，發想到投入約在清華工學院成立之時，主要幾個時間點，包括一九七五年立案，一九八零年聯華電子成立，一九八七年成立台灣積體電路公司，一九九四年執行超大型積體電路計畫，並成立世界先進，許多清華人都身歷其境，並參與其中。以材料系來說，就培育了四位台積電的副總，在聯華電子，則有一位執行副總及七位副總，再加上現今幾乎所有畢業生都投入半導體產業，可見造山與清華的發展深刻的交織在一起。

這裡特別值得一提的是，科學園區在新竹設立，是曾任清華校長的徐賢修先生極力爭取而來，當時他就是以新竹有清華大學、交通大學以及工業技術研究院，人才匯集來說服蔣經國總統。他舉的例子是美國矽谷所以欣欣向榮。也就是因為附近有柏克萊加州大學與史丹福大學兩所名校支援研發以及培育人才；如果分析今天台灣所以有護國神山榮景，主要的因素是擁有大批的資質優秀、不辭辛勞、認真工作的工程師有關，徐前校長的高瞻遠矚，功不可沒。

另一方面，本片的導演蕭菊貞是清華傑出校友，在導演工作上獲獎累累，目前在本校通識中心擔任教授；而片中第一男主角則是曾任清華科管院院長史欽泰先生；史台大電機系畢業，赴美國普林斯頓大學獲得博士學位後返台任職於工研院電子所，是第一批奉派到美國 RCA 公司受訓成員並為領導之一，返台後歷任工研院電子所副所長、所長，工研院副院長、院長，從示範工廠廠長開始，一路走來，可謂建立護國神山的靈魂人物；據蕭菊貞導演轉述，本片緣起即是她與史於二零二零年中面談後開始籌畫集資，歷經五年而完成，精彩可期。

最後我要代表清華退聯會感謝材料系開放約五十個名額給退聯會會員一起觀賞佳片。在此謹祝大家觀賞愉快，從影片中了解造山者在孫運璿行政院前院長期許「只許成功，不許失敗」下，如何達成當年難以想像的「不可能任務」。

台灣聯大第四屆運動會

台灣聯大第四屆運動會



歡迎大家來參加今天的台灣聯大第四屆運動會。台灣聯大在五年前改組，原來成員中陽明大學與交通大學合併為陽明交通大學，同時有政治大學的加入，所以仍由四校組成，但更為壯大。

台灣聯大從開始成立，就以「四校如一校」為宗旨，力求在教務、學務與國際合作方面充分整合，在四年前開始舉辦四校運動會，正是為了加強系統內各校的交流；曾經擔任清華與中央大學校長、政治大學代校長而與陽明交通大學也很有淵源的羅家倫先生在名著《新人生觀》中有一篇「運動家的風度」得文章，其要點是：

一、運動可以增進體力的健康，是一生努力成功的基礎，

二、「健全的心靈，寓於健全的身體，

三、運動在競賽的時候，可以發展大家對於自己學校的感情和忠心，培養團體內部的共同意識和生活，

四、運動的精義，在運動場上養成人生的正大態度，政治的光明修養，以陶鑄優良的民族性，

五、運動家的風度，首先要認識「君子之爭」。他的起源也是出於運動；但其含義則推用到一切立身處世，接物待人的方式。有風度的運動家，要有服輸的精神。「君子不怨天，不尤人，」「人人賽跑，祇有一個第一，」更要有超越勝敗的心胸。「勝固欣然，敗亦可喜，」正是重要的運動精神之一，

六、有風度的運動家是「言必信，行必果」的人、貫澈始終」的精神，

七、在團體比賽中，合作無間，「成功不必自我」的精神。



比賽在友善氣氛中進行，精采而有序

生成式AI 與高等教育以及科學研究: 清華材料系書報討論

生成式AI 與高等教育以及科學研究: 清華材料系書報討論

GAI 在科學研究上的應用 (ChatGPT製作)

生成式 AI (Generative AI，GAI) 於2022年底橫空出世，讓非專業人員可與AI 直接對談，有如「舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家」，引起很大回響，僅是 OpenAI 的 ChatGPT，每周即有七億人次使用，同時 GAI 能力進步迅速，應用日漸廣泛而深入。

目前 GAI 已成教學場所的有力工具，並且在科學研究上顯現出獨特的能力，2024年諾貝爾物理獎與化學獎，不約而同的頒給AI 專家，而兩位經濟獎得主也有與AI 相關的著作，可見其威力強大與前景可期。

本演講將分四部分講述:

一、生成式AI 的發展與能力，

二、生成式AI 與高等教育，

三、生成式AI 與科學研究，

四、生成式AI 與材料科技發展。

一、生成式AI 的發展與能力 (略，見114.3.20: 從 AI運用談大學教育)

二、生成式AI 與高等教育 (略，見114.11.11: AI與高等教育)

在教學與學習的應用方面，對教師來說，舉凡課程大綱、教案、教材、備課、考試、出習題，AI 都是很好的幫手，如何讓AI 輔助教學，發揮功能，是一大挑戰。對學生來說，AI 工具可以是全時家教、學伴，協助資訊檢索和總結、互動探索、內容綜合，養成自主學習的能力特別重要。大學能及時培訓足夠的師資，引導學生善用AI，是目前最大的挑戰。

三、生成式AI 與科學研究

人工智慧 (AI) 正在徹底改變科學研究，它能夠實現更快、更準確，甚至通常是全新的發現形式。從自動化繁瑣的任務到發現人類無法察覺的模式，AI 正在改變跨學科研究的發展、發表和應用方式。

1. AI作為研究助理

人工智慧最直接的影響之一是增強人類研究人員的日常工作能力，包括:

數據處理與分析：人工智慧演算法可以解析數 TB 的實驗或觀察數據，識別基因組學、天文學、氣候科學等領域的有意義的模式。

文獻綜述與綜合：語意搜尋引擎和自然語言處理 (NLP) 模型等工具可協助研究人員快速找到相關論文，甚至產生摘要。

實驗自動化：在材料科學和化學領域，人工智慧控制機器人系統運行實驗並動態調整參數。

例如DeepMind 的 AlphaFold 解決了幾十年來根據氨基酸序列預測 3D 蛋白質結構的難題，這是人工智慧模式識別能力在生物學領域的突破。

2. 加速發現

人工智慧不僅使研究更有效率，也開啟了全新的研究途徑，包括:

假設生成：人工智慧可以透過分析人類無法獨自消化的大量資料集來提出新的假設。

模擬和建模：機器學習提高了物理、氣候模型和藥物發現中模擬的速度和準確性。

跨學科創新：人工智慧將各個領域的見解連接起來，例如應用電腦視覺來分析考古文物或應用 NLP 來解碼古代文獻。

例如在藥物研發領域，Insilico Medicine 和 BenevolentAI 等公司使用人工智慧來識別新型候選藥物並預測其療效，從而將傳統時間縮短數年。

3. 研究民主化

人工智慧降低了小型機構和研究人員的進入門檻，包括開源人工智慧工具和基於雲端的平台可以存取強大的運算資源。公民科學計畫使用人工智慧讓大眾參與科學數據分析，如Galaxy Zoo 或 Zooniverse 計畫。

4. 挑戰與擔憂

儘管前景光明，但人工智慧研究也面臨重大挑戰，包括:

數據和模型中的偏見：人工智慧可以傳播或放大現有的偏見，導致錯誤的結論。

透明度和可重複性：許多人工智慧模型都是黑盒子，這使得其他人很難驗證其發現。

倫理影響：對於醫療保健或社會科學等敏感領域，人工智慧的結論需要仔細的倫理審查。

技能差距：並非所有研究人員都接受過人工智慧技術的培訓，在研究界造成了數位落差。

5. 未來方向

展望未來，人工智慧可能變得更容易解釋和透明，提高信任，透過將研究翻譯成多種語言並整合來自不同來源的數據來促進全球合作，實現「自主科學」，即人工智慧驅動的系統獨立設計和進行實驗、解釋結果並進行迭代。

人工智慧正成為現代研究人員工具包中不可或缺的工具，以前所未有的速度催化著科學進步。透過將人類的創造力和批判性思維與機器的效率和分析能力相結合，科學研究正在進入一個新時代——知識將呈指數級增長，創新也將更具包容性。

研究人員、政策制定者和機構必須共同努力，確保人工智慧得到負責任、透明和公平的使用，以便其變革潛力能夠真正造福科學和整個社會。

四、生成式AI 與材料科技發展。(略，見114.11.14: 人工智慧與材料科學)

在AI 時代，材料科技與 AI 息息相關，互為依托，應受到正視，以利用厚生。總結生成式 AI應用廣泛，強大而好用，但必須要了解它的限制與可能的缺點，同時生成式 AI 只是 AI技術的一小部分，處於AI時代，不可不知。

一一四年台灣聯大亞際文化學程迎新茶會: 川普與AI

 一一四年台灣聯大亞際文化學程迎新茶會: 川普與AI

台灣聯大四個國際學程之一

川普與 AI (GPT-5 生成) 

很高興來參加今天的亞際學程的迎新會，亞際學程是台灣聯大四個國際學程之一，歷年來辦得有聲有色，首先要歡迎並恭喜今年入學的新生。

台灣聯大由四個頂尖大學組成，成立於 2003年，是台灣第一個大學系統，目前四校有約三千三百名專任教師，六萬八千名學生，涵蓋幾乎所有學術領域，以「整合、卓越、提升」為宗旨，力求達到「四校如一校」的目標，運作二十二年以來，有很顯著的績效，是大家可以好好運用的資源。

大家在學程中學習各有主題，但在學習期間生活，以及未來發展，可能都會受到兩大變數影響，一是美國前總統川普再度重返白宮，使全球政經局勢陷入新的不確定性。與此同時，人工智慧的快速發展正重塑產業、教育、軍事乃至政治生態。兩股力量交互作用，對世界的未來既帶來機會，也充滿挑戰。若無妥善因應，國際秩序可能走向更加分裂，甚至失序。

川普強調「美國優先」，推翻既有的多邊貿易協議，挑戰 WTO、北約等國際體系。他的政策使得世界經濟從合作走向碎片化，形成更多地緣政治的不確定性。他發起美中科技戰，限制晶片、高科技出口，強調供應鏈「去中國化」。這種脫鉤思維奠定了當前全球 AI、半導體供應鏈的分裂格局。他質疑跨大西洋盟友的價值，卻又與威權政體保持若即若離的互動，增加國際秩序的不穩定性。

另 一方面，AI 正在重塑產業，從金融、醫療到教育、軍事，全面滲透。這會加劇「技術領先國」與「追趕國」的落差，也放大了社會內部的不平等。AI 被視為繼核能、網路之後的戰略技術。美、中、歐等大國投入巨額資金，不僅是產業競爭，更是國家安全的較量。假新聞、深偽影像、戰爭自動化，都可能因 AI 加劇，威脅民主制度與社會信任。國際規範卻遲遲難以形成。

由於川普政策與 AI 迅猛發展同時來襲，川普重返執政，已放寬對大型科技公司的監管，鼓勵短期經濟利益，而忽略長期的倫理與安全風險。同時，他也可能利用 AI 在未來強化選舉操作，例如利用演算法推播與深偽技術影響輿論。同時在川普推動的「美中脫鉤」框架下，AI 技術可能出現「兩套標準」：美國與盟國一套，中國及「全球南方」另一套，進一步強化「科技鐵幕」。當主要大國在 AI 上對立而缺乏協調，國際規範難以建立，AI 的發展可能出現「無政府狀態」，增加風險。

在如此紛亂之世局中，每個國家情況不同，應對自然就有差異。像台灣這類科技關鍵但地緣風險高的國家，必須在「技術創新」與「安全依附」之間找到平衡。而在大學與教育方面，AI 不僅是工具，也會改變知識生產與教育體系，台灣的高教若能結合 AI 研究與產業應用，或可在裂變的世界找到定位。在社會韌性方面，面對 AI 可能帶來的假訊息與社會撕裂，民主社會更需要強化媒體素養與公民教育。

川普的政治風格與 AI 的技術力量，代表著兩種不同卻相互交織的顛覆力量。一者挑戰國際秩序，一者改變人類生活。若兩者疊加，世界將面臨更嚴峻的分裂與風險。但同時，若能在國際合作、倫理規範與教育創新上尋求突破，AI 也可能成為推動新秩序的契機。

川普與 AI 的故事提醒我們：歷史並非必然走向進步，進步需要制度與智慧的引導。只有透過跨國合作與社會韌性的建構，人類才能在這場雙重衝擊中，找到新的平衡點。

最後，祝大家在學程中，收穫滿滿，學習愉快。

一一四年EMBA校友會大會: 珍貴的資產

一一四年EMBA校友會大會: 珍貴的資產

場面盛大溫馨 (尹秀蓮提供) 

年度盛事

善用 AI 與人共融 (張淑嫺提供) 

活動別開生面 (張淑嫺提供) 

共創美好未來 (張淑嫺提供) 

很高興參加今天的 EMBA 校友大會。這個月初，我在科管院新舊院長交接典禮時，也特別提到一個觀察：自從我卸任校長職務後，在清華超過十個學院中，與科管院互動最密切，而其中很大一部分，就是與 EMBA 學程的連結。不論是每年為新生介紹清華，或是參與各項多彩多姿活動，我都能深刻感受到 EMBA 在清華的重要角色。

清華自 1911 年創校，與民國同壽；清華 EMBA 則於 1999 年創立，2000 年隸屬科管院，在 2001年有第一屆畢業生，可謂與二十一 世紀同步。EMBA 不僅是企業經理人進修的平台，更是推動產業創新、社會進步的重要力量。各位學員與校友不僅拓展知識、建立人脈，更將所學應用於企業轉型與社會貢獻，也豐富了大學的教學案例。更可貴的是，在事業有成之際，熱心回饋母校與社會，提升清華的知名度與影響力，創造與企業合作的契機。各位的努力，已是清華最寶貴的資產，值得我們給自己與在座校友熱烈的掌聲。

這裡我要特別提幾位持續在清華服務的校友，他們活躍於校園、默默奉獻：經營水漾、湖漾與湖韻餐廳的林宜輝秘書長，退聯會總幹事張淑嫺，關懷組組長孫海珍，活動組尹秀蓮，都不斷熱心為清華人服務，展現了 EMBA 校友的典範。我們也應給他們最誠摯的掌聲。

近年來，大家一定感受到 AI 帶來的衝擊。AI 已經成為企業生存與轉型的關鍵工具，這也正是 EMBA 課程發展的重要方向之一：讓 AI 與數位轉型成為核心，強調數據素養與 AI 驅動的管理決策。

《哈佛商業評論》總主筆殷阿笛曾提醒，AI 不僅能自動化日常工作，更逐漸進入高階決策層面，幫助企業提出全新策略。但他也警告：如果領導者只談 AI 卻不親自使用，就很難帶動組織轉型。美國華頓商學院的莫里克教授亦強調：「讓 AI 進入職場，老闆必須帶頭使用。」領導者需要親身示範，建立誘因與制度，讓團隊敢於嘗試 AI，並在實驗中找到適合自身的應用方式。

換句話說，在 AI 時代，領導者的責任不僅是規劃願景，更要親自帶領組織嘗試 AI，擁抱未知、勇於實驗。這正是 EMBA 校友應展現的前瞻力與行動力。各位不只是企業管理的專業者，更是帶領 AI 與社會融合的先行者。

最後，祝大會圓滿成功。也祝大家身體健康、家庭和樂，更能善用 AI 與人共融，在事業上大展鴻圖，為清華與社會開創更美好的未來。