Anthropic正在整合Claude聊天與Cowork的前端介面，讓使用者更容易決定不同任務該使用哪個分頁，統一後的介面讓使用者能在同一個視窗中使用聊天、Cowork與Artifacts，也就是Claude的互動式工作空間功能。Claude Design則可以在Claude中的任何地方使用。Claude Design於4月推出，主要用於網站與原型設計。記者許若茵／編譯

Anthropic正在整合Claude聊天與Cowork的前端介面，讓使用者更容易決定不同任務該使用哪個分頁，統一後的介面讓使用者能在同一個視窗中使用聊天、Cowork與Artifacts，也就是Claude的互動式工作空間功能。Claude Design則可以在Claude中的任何地方使用。Claude Design於4月推出，主要用於網站與原型設計。

[caption id="attachment_293803" align="aligncenter" width="825"] Anthropic正在整合Claude聊天與Cowork的前端介面，讓使用者更容易決定不同任務該使用哪個分頁。（圖／Claude）[/caption]

在這次更新之前，Anthropic表示，客戶經常難以判斷不同任務該選擇哪個分頁。新設計則會自動分流使用者的請求，不需要再切換分頁或視窗。其目的是消除使用者對於該選擇哪項功能的困惑，並透過單一前端，將工作分流至應用程式的不同部分。

Anthropic也新增製作簡報與文件的專用功能。使用者可以要求AI助理建立、編輯及展示投影片，也可以將生成的簡報下載為PDF或PowerPoint。

同樣地，透過Docs功能，使用者可以與Claude一起建立文件各部分、提出問題，並針對已完成的內容留言。使用者可以透過連結分享生成的文件或投影片，並在手機上進行編輯。

使用者也可以在桌面電腦上要求Claude開始建立文件，再透過行動App查看任務進度。

這些功能將在未來幾週陸續開放給Claude的Pro與Max方案使用者，涵蓋網頁、桌面與行動裝置。Anthropic計畫之後再將這些功能擴展至免費與團隊方案。

這項更新是在Cowork的記憶層升級後推出。Cowork的記憶層能協助Claude記住使用者在不同聊天中的背景資訊。

資料來源：techcrunch

這篇文章 【AI工具】Claude介面大改版！聊天、Cowork合併「免再切分頁」 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

訓練日期：2026-09-05上課地點：台北市大安區羅斯福路四段一號國立台灣大學資訊工程學系系館(德田館)上課 …

訓練日期：2026-09-05
上課地點：台北市大安區羅斯福路四段一號國立台灣大學資訊工程學系系館(德田館)
上課費用：4500

課程介紹：

Claude Cowork：你的第一位桌面 AI 數位助理
Claude Cowork 是 Anthropic 推出的「AI 任務代理」工具。使用者不需要寫程式，不需要一步步下指令，只要描述想要的結果，它就會在電腦上自主完成整件事。

這門課從零開始，理解 Cowork 的運作邏輯、學會設計有效的任務指令、並透過大量實作將工具真正融入職場日常；課程結束後，就能把那些「重複性高、花時間、不需要親自做」的工作，穩定地交辦給 AI 執行。

報名此課程

課程內容：

第一階段｜核心心智模型與環境建立
理解 Cowork 與一般 AI 對話的本質差異
完成安裝設定、建立第一個專屬工作空間
實作：建立個人專屬 Cowork Project，執行第一個端對端任務

第二階段｜任務描述工程
學習以「交付物」而非「步驟」來描述任務
設計可重複使用的任務模板，並加入自我檢核機制
實作：設計涵蓋週報生成、會議紀錄整理、競品摘要的任務模板庫

第三階段｜本機檔案自動化
批次處理文件與資料夾
生成 Excel 與 PowerPoint、跨文件彙整與分析
實作：建立文件審核流程，產出風險摘要表、行動建議與精修 Word 文件

第四階段｜Connectors 與跨工具自動化
連接 Slack、Notion、Google Drive 等外部工具
學習電腦操控功能，處理沒有 API 的內部系統
設定手機遠端指派任務
實作：設計跨工具情報收集流程，產出視覺化競品比較報表

第五階段｜排程任務、Plugins 與部署
設定週期性自動任務
安裝 Plugins
何時用 Cowork、何時回歸 Chat
實作：設計部門導入方案，建立 Project 知識庫並產出效益評估報告

師資介紹：

陳柳君 (一) 學歷

• 國立臺灣大學生醫電子與資訊學研究所博士候選人
• 國立陽明交通大學生物醫學資訊研究所碩士
• 慈濟大學醫學資訊學系學士

 (二) 專長領域

• 醫療健康照護系統設計與分析
• 使用者介面/體驗研究
• AI輔助醫學影像診斷
• 程式教育培訓

 (三) 經歷&發表、競賽

• Codingsayhi共同創辦人兼程式講師
• 大專院校、醫療機構 兼任講師
• 航宇程式教育學苑 教學長
• 猿創力程式設計學校 程式講師
• 智波源科技股份有限公司 資訊技術總監
• 九日生行動健康科技 軟體工程師
• 國立臺灣大學醫學院附設醫院 研究助理
• 佛教花蓮慈濟醫院 研究助理
• 高雄榮民總醫院研創中心 研究助理
• 2025 TAIWAN E-LEARNING FORUM 最佳論文獎
• 2024智在家鄉數位社會創新競賽潛力獎：TMINUN，你的未來布
• 2022/20th全國大專院校商業個案大賽初賽決選：小雞會飛
• 碩士畢業論文「遊戲化運動處方之研究-以周邊動脈阻塞疾病為例」
• 林口新創園跨界超越競賽晉級決賽：後山小美女說了算 GRO+
• 國立陽明大學數位醫學中心「防疫智能行動平台」記者會
• AAPINA&TWNA Joint International Conference
• 47th International Exhibition of Inventions GENEVA

 (四) 證照

• 台灣醫學資訊分析師（醫資證（分）1082字第001號）
• 台灣醫學資訊管理師（醫資證（分）1072字第034號）

 (五) 個人網站IG：codingsayhi

備註：
詳細內容及報名需知，請點選報名後見協會網站內容

報名此課程

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這篇文章 【9/5 台北場】Claude Cowork：你的第一位桌面 AI 數位助理-國立台灣大學資訊工程學系 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

日前傳出微軟（Microsoft）為降低人工智慧（AI）成本，正逐步以自家MAI模型取代部分OpenAI技術，引發外界揣測雙方合作關係是否出現變化。對此，OpenAI於發表GPT-5.6時宣布，新模型將成為Microsoft 365 Copilot的「首選模型（preferred model）」，試圖淡化雙方漸行漸遠的市場傳聞。記者許若茵／編譯

日前傳出微軟（Microsoft）為降低人工智慧（AI）成本，正逐步以自家MAI模型取代部分OpenAI技術，引發外界揣測雙方合作關係是否出現變化。對此，OpenAI於發表GPT-5.6時宣布，新模型將成為Microsoft 365 Copilot的「首選模型（preferred model）」，試圖淡化雙方漸行漸遠的市場傳聞。

[caption id="attachment_156875" align="aligncenter" width="1024"] 日前傳出微軟（Microsoft）為降低人工智慧（AI）成本，正逐步以自家MAI模型取代部分OpenAI技術，引發外界揣測雙方合作關係是否出現變化。（圖／123RF）[/caption]

OpenAI表示，GPT-5.6將支援Microsoft旗下多款生產力應用，包括Word、Excel、PowerPoint及Cowork等Microsoft 365 Copilot服務。

OpenAI在官方部落格指出，雙方合作一直以來都致力於將先進AI技術帶給更多個人及企業用戶，「我們很高興能持續深化這項共同承諾。」不過，OpenAI並未進一步說明「首選模型」的具體定義，目前僅能確認GPT-5.6將持續作為Microsoft 365 Copilot的重要AI模型。

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稍早《彭博》曾報導，微軟已開始在Word、Excel等產品中，逐步以自家開發的MAI模型回應部分使用者查詢，希望降低對OpenAI及Anthropic模型的依賴，藉此控制日益攀升的AI推論成本。然而，報導並未指出微軟將停止採用OpenAI模型，而是強調微軟正採取多模型策略，在維持與OpenAI合作的同時，增加自研模型的使用比例，以提升成本效益與技術自主性。

因此，OpenAI此次宣布GPT-5.6成為Microsoft 365 Copilot「首選模型」，被視為重申雙方合作仍持續進行，但並未否定微軟同步擴大導入自家AI模型的策略。

資料來源：techcrunch

這篇文章 OpenAI破除分手傳聞！GPT-5.6仍是微軟365 Copilot首選模型 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

Gartner 預測，到了 2026 年底，將有四成的企業應用程式整合任務型 AI 代理人，而 2025 年這個比例還不到 5%。一年之間，從不到 5% 跳升到 40%，幾乎是八倍的成長。這個數字真正值得注意的地方，不只是 AI 變強了，而是 AI 將不再只是聊天機器人，而會逐步嵌入企業日常使用的 CRM、ERP、客服系統、專案管理、財務報表、HR 平臺與知識管理系統之中。作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

Gartner 預測，到了 2026 年底，將有四成的企業應用程式整合任務型 AI 代理人，而 2025 年這個比例還不到 5%。一年之間，從不到 5% 跳升到 40%，幾乎是八倍的成長。這個數字真正值得注意的地方，不只是 AI 變強了，而是 AI 將不再只是聊天機器人，而會逐步嵌入企業日常使用的 CRM、ERP、客服系統、專案管理、財務報表、HR 平臺與知識管理系統之中。

[caption id="attachment_225448" align="aligncenter" width="1536"] AI 代理人不會站在公司門口等你召喚，它會直接搬進公司的工作流程裡，成為你每天打開的系統的一部分。（圖／AI生成）[/caption]

換句話說，AI 代理人不會站在公司門口等你召喚，它會直接搬進公司的工作流程裡，成為你每天打開的系統的一部分。

對所有職場人士而言，這是一個很大的轉折。而且，這不是遙遠的未來。Gartner 描繪了一條清楚的演進曲線：2025 年，幾乎每一套企業軟體都會內建某種 AI 助理；2026 年，這些助理升級為能獨立執行任務的代理人；2027 年，代理人開始在同一套應用內彼此協作；2028 年，代理人網絡跨越不同系統互通；到了 2029 年，企業內部將出現成熟的多代理人生態系。我們現在站的位置，正是從助理過渡到代理人的那道門檻上。

[caption id="attachment_225445" align="aligncenter" width="9600"] 從助理到生態系的五個階段。（圖／鄭緯筌提供）[/caption]

從加速到重組：本質的改變

過去我們談 AI，常常把它想成提高效率的幫手。寫文案的人用它產生初稿，業務用它整理客戶名單，行政人員用它改寫信件，主管用它做簡報大綱。這些應用固然有價值，但本質上仍是人做主、AI 補位。換句話說，也就是人類先想好要做什麼，再請 AI 幫忙加速某個環節。

可是，AI 代理人帶來的變化不只是加速，而是重組。它可以理解目標、拆解任務、調用工具、讀取資料、執行流程，甚至在某些權限內持續回報與修正。這意味著，未來很多工作不再是你一步一步操作系統，而是你定義目標，讓代理人進入系統完成一連串任務。

這不是想像。我們已經可以從幾個全球案例，看見這場重組的雛形。

歐洲金融科技公司 Klarna 在 2024 年初推出由 OpenAI 技術驅動的客服代理人，上線第一個月就處理了 230 萬則對話，相當於 700 名全職客服專員的工作量，並把平均處理時間從 11 分鐘壓縮到 2 分鐘以內，重複詢問率下降約 25%。它能跨 23 個市場、用超過 35 種語言全天候服務，公司估計一年可帶來約 4000 萬美元的利潤改善。

日本的明治安田生命則為旗下三萬六千名業務人員導入名為「MY パレット」的 AI 代理人，協助依客戶需求提供保險商品建議，並把拜訪準備與報告作業的時間，相較過去縮減了約三成。

這些例子提醒我們：AI 代理人改變的不是某一種職務，而是整個職場的工作分工邏輯。舉例來說，一位業務助理，過去要手動整理客戶資料、更新 CRM、寄出追蹤信、提醒主管回訪；未來，代理人可能會在會議結束後自動讀取逐字稿，判斷客戶意向，更新商機階段，草擬追蹤信件，排入行事曆，甚至提醒團隊哪一位客戶成交可能性最高。一位人資同仁，過去要人工篩選履歷、安排面試、整理紀錄；未來，代理人可以先依職缺條件初步比對，標示候選人的亮點與疑慮，生成面試問題，整理主管回饋，並提醒可能延誤的流程節點。

未來真正有價值的人，不一定是最會操作某套軟體的人，而是最能定義問題、調度代理人、審核結果、做出判斷的人。

因此，當 AI 代理人開始進入企業核心流程，所有職場人士都需要完成三個層次的轉型。

[caption id="attachment_225446" align="aligncenter" width="9600"] 每位職場人都要完成的三維轉型。（圖／鄭緯筌提供）[/caption]

第一個轉型：從任務執行者變成意圖設計者

很多人以為使用 AI 的關鍵是會寫 prompt。這句話只對了一半。真正重要的不是把提示詞寫得很華麗，而是你能不能把模糊的需求，轉換成清楚的工作意圖。

在傳統職場裡，很多工作其實是靠經驗與默契推動的。當主管說：「幫我整理一下這個案子的資料。」同事大概知道要找哪些文件、整理成什麼格式、哪些細節要特別標出來？但 AI 代理人不懂你的職場默契，它需要更明確的目標、邊界、資料來源、判斷標準與輸出格式。

所以，未來的職場人士必須學會要 AI 幫忙寫一份報告，改寫成請根據過去三個月的客戶回饋、銷售紀錄與客服紀錄，整理出前三大流失原因，區分為產品、價格、服務與競品因素，並提出三個可在兩週內執行的改善方案。

這就是意圖設計力。

意圖設計力不是語言遊戲，而是一種工作思考能力。它要求我們先釐清：這件事真正要解決什麼問題？成功的標準是什麼？哪些資料可以使用？哪些資料不能碰？哪些決策需要人工確認？結果要給誰看？對方需要的是細節、結論，還是行動建議？

當 AI 愈會執行，人類愈不能只會交代事情。因為模糊的指令會放大錯誤，清楚的意圖才會放大效能。未來真正厲害的職場人士，不是把 AI 當成許願池，而是能像專案負責人一樣，替代理人設計任務結構、工作規則與交付標準。

第二個轉型：從單兵作業者變成代理協作者

過去我們常說，每個人要有跨部門協作能力。到了 AI 代理人時代，這句話要再往前推進一步：你不只要會跟人協作，還要會跟一群數位代理人協作。

這時候，人類的價值不在於親自完成每個細節，而在於懂得如何設計流程、分派任務、建立交接點，並確認不同代理人之間的資訊不會斷裂。

這很像從自己做菜，變成經營一間廚房。你不一定要親自切菜、煎魚、擺盤和洗碗，但你要知道整體菜單是什麼，哪一道菜先做，哪一道菜要等火候，哪一位廚師負責哪個區塊，最後出餐品質是否一致？

放到職場上也是如此。當代理人可以替我們做很多事情，工作能力的重點會從我會不會做，轉向我會不會設計一套做事系統？這對主管很重要，對基層員工也同樣重要。主管要懂得設計人機協作流程，避免團隊陷入工具混亂、權限不清、責任模糊的狀態；基層員工則要懂得把自己的日常工作拆解成可交付、可檢查、可重複的流程，讓代理人成為自己的數位同事，而不是偶爾拿來問問題的聊天工具。

未來，每個職場人士都該開始問自己三個問題：我現在每天重複做的工作，有哪些可以交給代理人？我有哪些判斷不能交出去？我如何讓代理人產出的結果進入我的工作流程，而不是變成另一堆需要整理的雜訊？

第三個轉型：從結果接收者變成判斷審計者

AI 代理人的能力愈強，風險也愈隱蔽。因為它不只會回答，還可能會行動；不只會生成文字，還可能會修改資料、寄出訊息、觸發流程、影響決策。這時候，職場人士不能只是看到 AI 產出一份漂亮報告就放心。我們需要具備一種新的能力：判斷審計力。

所謂判斷審計力，就是能夠看懂代理人做了什麼、根據什麼資料做、可能漏掉什麼、是否違反規範、結果是否符合組織價值與真實情境？

當 AI 代理人幫業務團隊挑出最值得追蹤的前 20 位客戶，你不能只看名單漂不漂亮，還要問：它的評分標準是什麼？是否過度偏重短期成交率，而忽略長期關係價值？資料是否更新？會不會因為歷史資料的偏誤，排除了某些新興客群？AI 幫人資篩選履歷，你也不能只看它排序了誰，而要問：它是否複製了過去組織的偏見？它看重的關鍵字是否真的等於能力？它是否排除了非典型但有潛力的人才？

這些問題，機器不會自動替我們負責。Gartner 另一份預測甚至指出，到了 2027 年底，將有超過四成的代理型 AI 專案被取消——原因往往不是技術不行，而是成本失控、商業價值不明，或風險控管不足。麥肯錫的研究也呼應這一點：將近三分之二的企業試用過 AI 代理人，但真正規模化、做出可衡量價值的不到一成，而八成企業把資料品質列為最大障礙。換句話說，決定成敗的，從來不是代理人本身，而是部署它的人有沒有想清楚。

所以，未來的職場核心競爭力，不是盲目信任 AI，也不是抗拒 AI，而是能夠建立一套人機共治的判斷機制。哪些任務可以自動化？哪些必須人工批准？哪些資料不能讓代理人讀取？哪些行動需要留下紀錄？發生錯誤時誰負責？這些問題，都會變成職場的基本素養。

這場轉型，會改寫升遷的邏輯

如果說過去的職場分工是人使用工具，那麼未來的職場分工會更像人管理代理系統。工具沒有主動性，代理人有半自主性；工具不會自己跨系統行動，代理人可能會；工具通常等待操作，代理人可能會根據目標展開一連串行動。這就是為什麼，我們不能再用看待 Excel、PowerPoint 或 CRM 的方式，來看待 AI 代理人。

這場轉型，也會改變職場的升遷邏輯。

過去，很多人的價值來自熟練度。你比別人更快整理報表、更會排版簡報、更熟悉內部系統、更懂得跑流程，所以你有價值。但當代理人可以承接大量標準化、流程化、重複性的任務，單純熟練操作的價值會下降。

未來更有價值的，是能把經驗轉換成系統的人。你不只是知道怎麼做，而是能說清楚為什麼這樣做、如何判斷好壞、哪些地方要防錯、怎樣設計流程，可以讓別人與 AI 都能穩定複製。

換言之，未來職場會獎勵三種人。第一種，是能定義問題的人，他們不會被表面任務牽著走，而能看出真正的瓶頸在哪裡。第二種，是能設計流程的人，他們不只完成工作，還能把工作變成可擴充、可交接、可優化的系統。第三種，是能做出判斷的人，他們懂得在數據、經驗、倫理、法規與人性之間取得平衡，不會被 AI 產出的漂亮答案迷惑。

這三種能力，正好對應到 AI 代理人時代的三維轉型：意圖設計力、代理協作力與判斷審計力。

從你的工作現場開始盤點

對一般職場人士來說，現在最務實的做法，不是急著追逐每一個新工具，而是從自己的工作現場開始盤點。

你可以先列出每天、每週、每月重複出現的任務，區分哪些是資料整理、哪些是溝通協調、哪些是分析判斷、哪些是創意產出。接著，再思考哪些任務可以交給 AI 協助，哪些任務需要你保留最後決策權。

未來幾年，職場上會出現一個很有趣的分水嶺。有些人會把 AI 代理人當成更便宜的工讀生，只想叫它做雜事；有些人則會把代理人當成新的工作基礎設施，重新設計自己的工作方法、知識系統與決策流程。前者可能只省下一點時間，後者卻可能放大自己的整體產能與影響力。

真正的問題，從來不是 AI 代理人會不會取代我們，而是當代理人開始進入企業流程，我們是否還停留在手動操作員的自我定位。

如果某個人的價值只建立在重複操作上，他當然會感受到威脅；但如果這個人的價值建立在問題定義、系統設計、人機協作與責任判斷上，AI 代理人反而會成為他的槓桿。

AI 代理人時代淘汰的不是人，而是低層次的工作慣性。它挑戰的不是某一個職業，而是所有職場人士對自己角色的想像。

[caption id="attachment_225447" align="aligncenter" width="9600"] 代理人不會替你承擔後果。（圖／鄭緯筌提供）[/caption]

當四成的企業應用開始嵌入任務型 AI 代理人，我們不能只抱持再學一套工具的心態，而是在學一種新的工作文明。從自己做，到帶著 AI 做；從操作系統，到設計系統；從接收結果，到審計結果；從完成任務，到定義任務的意義。

這才是未來職場真正的護城河。

這篇文章 當 AI 代理人住進企業核心：每一位職場人士都要面對的三維轉型｜專家論點【鄭緯筌 Vista】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

開課日期：隨時開課上課地點：台北市松山區復興北路99號14樓上課費用：線上洽詢 課程特色： 本課程著重在掌握生 …

開課日期：隨時開課
上課地點：台北市松山區復興北路99號14樓
上課費用：線上洽詢

課程特色：

本課程著重在掌握生成式AI在商務環境中的基礎運作原理，並學會運用精準的提示工程(Prompt Engineering)技術，有效引導AI產出符合需求的內容，同時熟練在Word、Excel、PowerPoint及Teams等Microsoft 365工具中實際應用AI以提升工作效率，並進一步理解負責任的AI原則與組織資料安全規範，確保在導入與使用AI的過程中兼顧效能、風險控管與企業治理。

報名本課程

課程大綱：

1.    生成式AI在商務中的角色：從自動化到協作夥伴
2.    Copilot的運作機制：了解Web資料、工作檔案
3.    環境差異：比較Web版Chat、M365應用程式版以及客製化Agent的使用場景
4.    企業資料保護(EDP)：理解Microsoft如何保護組織數據
5.    負責任的AI與風險控管
6.    提示詞架構：角色、背景、任務、限制
7.    Outlook、Word、Excel、Power Point中使用Copilot協助工作
8.    Teams會議總結、回顧與待辦事項自動化
9.    AI Workflow概念
10.    AI Workflow從單次回應到流程自動化
11.    AI Workflow：AI + Power Automate基礎串接

備註：
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這篇文章 【台北場】【AB730】利用生成式AI變革商務工作流程- 恆逸教育訓練中心 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳25日接受新加坡亞洲新聞台（Channel NewsAsia）專訪時表示，面對AI的快速發展，家長與學生其實不用過度焦慮，問題不是「該選什麼科系才不被取代」，應該把重點放在學會運用 AI 來深化學習與專業能力。他提到，說故事的能力、創造力、判斷力，依舊是很重要的技能。記者彭夢竺／綜合報導

輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳25日接受新加坡亞洲新聞台（Channel NewsAsia）專訪時表示，面對AI的快速發展，家長與學生其實不用過度焦慮，問題不是「該選什麼科系才不被取代」，應該把重點放在學會運用 AI 來深化學習與專業能力。他提到，說故事的能力、創造力、判斷力，依舊是很重要的技能。

[caption id="attachment_205749" align="aligncenter" width="1280"] 黃仁勳說，在AI時代之下，說故事的能力、創造力、判斷力，依舊是很重要的技能。（資料圖／記者 孟圓琦攝）[/caption]

在AI快速改變產業結構的同時，也讓許多家庭對未來職涯產生高度焦慮，許多家長擔心孩子若沒有進入熱門理工科系，未來恐面臨就業競爭與薪資落差；也有學生憂心，即使投入科技領域，未來仍可能受到AI自動化與技術迭代影響。

對此，黃仁勳指出，父母不需要擔心孩子在AI時代該讀哪什麼專業，他認為「學什麼」並不重要，所有過去要緊的事，未來也還會是重要的，與其追求不會受AI影響的科目或系所，學生更應該聚焦用AI來深化學習並增進技藝。

他以新聞採訪、敘事表達、藝術設計舉例，即使AI很強大，優秀的記者在採訪時，除了事前的準備以外，更需要專注傾聽並現場靈活反應，這種「說故事並表達」的能力價值不會減損。

黃仁勳說：「不管你熱衷什麼領域，要問自己的是，如何善用AI來提升學習、技藝與目標？」他提到，工作就像是有一籃子的任務，很多環節會被自動化，正因為如此，人能把精力集中在更需要判斷力與創造力的困難部分。

除了告訴家長不需要憂慮選系之外，他也反駁「AI讓人變懶」的憂慮，黃仁勳認為，技術最終是放大而非削弱人類生產力，「我們反而是變得更忙了，而不是更閒。」

從輝達官網可以看到，「簡報設計師」這份職缺需要與創意總監、設計師、高階主管密切合作，運用模板、插圖、攝影作品等素材，設計出具有說服力的簡報與視覺內容，應徵者要具備5年以上成熟品牌設計簡報的經驗，還要精通PowerPoint等各項功能。

根據官網顯示，這份工作可以遠距離上班，職業類別屬於行銷類，招募分為兩個級別：第3級基本年薪為10萬至16萬6750美元（約台幣314萬至524萬元），第4級為13萬2000至20萬7000美元（約新台幣415萬至650萬元），將有資格獲得股權和福利。學歷則需有平面設計或相關的藝術學士、理學學士、藝術碩士學位，又或是具備同等實務的經驗。

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AI新創巨頭Anthropic於週二，正式發表一系列全新人工智慧代理（AI Agents），旨在處理更複雜的金融服務任務。這家Claude開發商此次共推出10款全新工具，專為銀行、保險、資產管理及金融科技專業人士設計，這些AI代理能自動撰寫客戶會議用的簡報、審核財務報表，甚至能將異常個案移交合規審查。記者鄧天心／綜合報導

AI新創巨頭Anthropic於週二，正式發表一系列全新人工智慧代理（AI Agents），旨在處理更複雜的金融服務任務。這家Claude開發商此次共推出10款全新工具，專為銀行、保險、資產管理及金融科技專業人士設計，這些AI代理能自動撰寫客戶會議用的簡報、審核財務報表，甚至能將異常個案移交合規審查。

受此消息衝擊，金融數據供應商股價紛紛走跌，FactSetResearchSystems股價一度重挫達8.1%，Morningstar則回吐漲幅轉跌逾3%，S&PGlobal與Moody’s亦面臨沉重的拋售壓力。

[caption id="attachment_204619" align="aligncenter" width="1024"] AI新創巨頭Anthropic於週二，正式發表一系列全新人工智慧代理（AI Agents），旨在處理更複雜的金融服務任務。（圖／Anthropic官網）[/caption]

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與摩根大通聯手CEO阿莫迪進軍金融重鎮

為展現其在矽谷以外的影響力，Anthropic執行長阿莫迪（Dario Amodei）週二於紐約一場銀行業領袖活動中，與摩根大通執行長戴蒙（Jamie Dimon）共同探討AI未來。這象徵著Anthropic與傳統金融體系的深度結合。

Anthropic財務服務產品負責人Nicholas Lin指出：「金融業是知識產業的最佳藍圖。我們觀察到金融領域的進展僅落後編碼（Coding）幾個月，而我們在編碼領域已見證了巨大的加速成長。」目前已有超過30萬家企業客戶使用其技術實現自動化轉型。

深化第三方整合估值有望挑戰9000億美元

除了推出新工具，Anthropic同時強化了其Claude模型對Excel、PowerPoint及Outlook等軟體的支援能力，並整合來自Dun&Bradstreet和Moody’s等合作夥伴的數據。

此外，Anthropic更與Blackstone、Hellman&Friedman以及高盛（GoldmanSachs）成立合資公司，旨在將軟體推廣至更多企業，根據彭博社報導，Anthropic正考慮啟動新一輪融資，其估值可能突破9000億美元（約1.25兆澳幣），若融資順利，Anthropic有望超越OpenAI，成為全球價值最高的AI新創公司。

延伸閱讀：

AI職場正在分化？「K型組織」概念引熱議 少數人變超強、差距越拉越大？

資料來源：afr

這篇文章 華爾街恐面臨裁員潮？Anthropic推10款AI代理 能寫簡報、審財報 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

AWS正式發布Amazon Quick桌面應用程式，將個人化AI助理直接帶入用戶的桌面環境。這款工具不僅能協助製作簡報、智慧儀表板與生成影像，更能無縫串聯用戶常用的應用程式、在地檔案與各類數據，透過持續學習用戶的工作模式，打造真正懂你的智慧辦公體驗。

記者鄧天心／綜合報導

AWS正式發布Amazon Quick桌面應用程式，將個人化AI助理直接帶入用戶的桌面環境。這款工具不僅能協助製作簡報、智慧儀表板與生成影像，更能無縫串聯用戶常用的應用程式、在地檔案與各類數據，透過持續學習用戶的工作模式，打造真正懂你的智慧辦公體驗。

[caption id="attachment_214812" align="aligncenter" width="1024"] Amazon Quick 桌面版問世，無縫串聯 Google 與微軟辦公工具。（圖／擷取自aws官方網站）[/caption]

多數上班族每日耗費大量時間在數十個應用程式中搜尋資訊，從電子郵件、Slack對話到Jira票券，工作背景極度分散。雖然AI技術承諾能提供幫助，但多數工具僅限於自家的生態系統。Amazon Quick則不同，它能直接存取在地檔案，並與行事曆、電子郵件後台連動。

這款助理具備「長期記憶」，能學習用戶的工作偏好、團隊聯繫人及品牌風格指南。不同於傳統AI搜尋，Quick會根據組織的實際數據建立個人知識圖譜（Personal Knowledge Graph）。例如，當銷售代表準備發送成交通知時，Quick能自動從上周的訊息中擷取細節，並建議應包含的利害關係人，甚至能提醒用戶在Slack對話中提到的潛在參考案例。

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傳統AI工具通常處於被動狀態，需由用戶輸入指令（Prompt）才會回應。Amazon Quick則在後台持續運行，主動監控各項App與數據變動。在下午兩點的會議開始前，Quick會主動推播相關的Slack討論串、昨日編輯的檔案或簡報摘要，無需用戶開口詢問。若發現行程衝突或緊急截止日期，它也能在問題發生前先行提醒。

除了桌面端的全新體驗，AWS也發布了多項重要功能更新。在開發方面，用戶現在能以自然語言開發自定義App，只需透過口語描述需求，即可在數秒內建立串聯即時數據的智慧儀表板或網頁，無需複雜的編碼過程。創作方面則支援即時生成影音資產，讓用戶直接透過對話介面產出精美的簡報、資訊圖表與影像，Amazon員工便曾利用此功能，根據產品藍圖自動生成客製化的PowerPoint投影片。

此外，Amazon Quick也強化了跨平台的生產力。透過深度整合Microsoft 365，全新擴充功能將助理帶入Outlook、Word、Excel與PowerPoint，讓用戶無需切換視窗即可撰寫內容。同時，官方也持續擴大第三方連接，目前已原生支援包括Google Workspace、Zoom、Airtable、Dropbox及Microsoft Teams等主流辦公工具。

Amazon Quick奠基於AWS的安全與治理架構，已獲得3M、BMW、紐約人壽（New York Life）與億滋國際（Mondelēz）等全球知名企業採用。紐約人壽技術長格雷格拉（David C. Gregorat）指出，以往處理複雜的對帳與合規報告需要翻閱大量資料，現在透過單一對話代理即可完成。

億滋國際技術長赫西（Chris Hesse）則表示，Quick讓員工能將數小時的搜尋與分析工作縮短至數分鐘。在Amazon內部實測中，Amazon Books領導層編寫協調文件的時間減少了80%，而3M的業務代表每周平均省下超過5小時的會議準備時間。Amazon Quick的出現，標誌著AI正從單純的工具轉向能主動思考、具備業務脈絡的智慧夥伴，讓員工能從繁雜的搜尋工作中解脫，專注於更有價值的決策與產出。

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微軟旗下Microsoft 365產品線，近期將代理人模式（Agent Mode）設定為Microsoft 365 Copilot與Premium訂閱用戶的預設模式，全面推動氛圍編碼（Vibe Working）概念，讓AI從過去單純的輔助工具，轉型為能與使用者深度協作的執行夥伴。記者鄧天心／綜合報導

微軟旗下Microsoft 365產品線，近期將代理人模式（Agent Mode）設定為Microsoft 365 Copilot與Premium訂閱用戶的預設模式，全面推動氛圍編碼（Vibe Working）概念，讓AI從過去單純的輔助工具，轉型為能與使用者深度協作的執行夥伴。

[caption id="attachment_214175" align="aligncenter" width="742"] 微軟Office將Agent Mode成Copilot預設體驗，正式啟動vibe working。（圖／microsoft官方網站）[/caption]

過去Copilot多半扮演被動問答的角色，難以直接在文檔畫布上執行具體操作，大模型在指令理解、推理能力與生成品質上的有明顯提升，如今Agent Mode具備了更強的獨立作業能力，當用戶在Word、Excel及PowerPoint中使用此模式時，能與AI進行多步驟且具對話感的合作，使AI不再只是單次給出回應，而是在文檔畫布上主動編輯、調整與優化。

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這種全新的協作體驗被微軟內部稱為vibe working，指AI與人類共同完成任務，在Excel中，Agent Mode能自動規劃分析路徑、選擇正確公式並建立樞紐分析表，甚至自動生成視覺化圖表，大幅降低複雜數據處理的門檻。

於Word撰寫報告時，AI則能根據指示草擬章節，主動建議結構與排版，更在修改過程中即時詢問用戶細節以確保內容精確，至於PowerPoint演示製作，AI生成簡報時能嚴格維持企業既定的模板與視覺風格，並在保持版式一致的前提下自動補充最新內容。

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大多數人都知道不要在電話、電子郵件或可疑網站上向詐騙者透露敏感資訊，但AI工具越來越普及，不少用戶在無意間向聊天機器人分享了個人資訊，AI工具並非設計用來儲存私人文件或銀行帳密等敏感資料。記者鄧天心／綜合報導

大多數人都知道不要在電話、電子郵件或可疑網站上向詐騙者透露敏感資訊，但AI工具越來越普及，不少用戶在無意間向聊天機器人分享了個人資訊，AI工具並非設計用來儲存私人文件或銀行帳密等敏感資料。

[caption id="attachment_211930" align="aligncenter" width="1024"] 身分證、密碼拜託別拿去問AI。（圖／AI生成）[/caption]

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聊天機器人固然方便且能高效解決問題，但這並不代表所有內容都適合輸入對話框，分享特定類型的資訊會增加數據外洩、被濫用或以非預期方式儲存的風險，應該假定你輸入的任何內容都可能被他人看見，以下整理出不該與聊天機器人分享的7件事：

1.各種帳號密碼

無論是為了想出更強大的密碼組合，或是嘗試解決登入問題，都不應該將密碼貼給AI。處理這些情況有許多安全管道，完全不需要聊天機器人的協助。

2.財務詳細資訊

絕不能向AI透露信用卡卡號、銀行帳戶資訊、投資數據或任何與個人財務相關的內容。你可以向AI諮詢理財建議，再與專業理財顧問討論，但絕不能為了獲得答案而交出具體的財務數據。

3.身分證字號

AI公司在未經同意下分享用戶數據的事件層出不窮，絕對不應將身分證件號碼包含在任何AI提示詞（Prompt）中。

4.機密文件

將包含住址、帳號或其他個人識別資訊的文件上傳至AI進行分析是非常危險的行為，這些一旦進入模型訓練或儲存系統，便難以徹底抹除。

5.職場相關資訊

用戶常會衝動地讓AI摘要長篇電子郵件、PowerPoint簡報或同事提供的商業計畫書，然而，這樣做極可能違反公司資安政策，並導致公司內部交易或商業機密暴露在風險之中，代價極高。

6.醫療與保險文件

雖然參考Ada或Wysa等AI工具來諮詢身心症狀並與醫療人員討論是有益的，但直接上傳包含病歷、醫療保險細節或檢驗報告的文件則是絕對的禁忌（No-no）。

7.他人的隱私資訊

沒有必要因為使用聊天機器人而讓他人面臨數據外洩的風險，僅僅因為方便而將親友最私密的數據附加在提示詞中，進而破壞彼此的信任，這絕對不值得冒險。

雖然AI工具能提供各種創意想法與建議，但在互動過程中，保護自己始終是首要任務，代表必須將最珍貴的資訊留給自己，抑制將其貼上或夾帶至ChatGPT、Gemini或Perplexity等平台的衝動，聊天機器人不是私人日記，它們是數位助理，而非存放個人隱私的避風港。

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