1. 求學過程與工作經歷?

        我之前是在台北讀專科學校，後來就直接進入職場。進入到職場之後，大概十年的時間，一路上都是在做技術方面的，例如說網頁設計，到最後在做程式設計的部分，都是透過自學的方式。最一開始是在做微電腦控制相關方面的工作，後來在網頁、程式方面。後續的部分，因為工作的關係是搬到了南部，到南部之後又到中山去念碩專，目前的經驗大概就是這樣子。現在的話是在一間外商公司服務，自從我加入這間公司，大概已經維持了二十年的時間，目前的話我領了一個團隊，負責做學術方面軟體的開發還有教育部分系統的開發。

2.在此課程分享的內容？

         介紹關於人工智慧在蔽公司裡面提供的一些方案，開發的部分比較多像是檢索系統，比如說電子書平台或是資訊串流的平台，那我們也有做圖片比對、圖片分析這樣子的工具，那裡面雖然多多少少都會用到data mining的技術來給出建議資料或分析的工作，但是這個部分範圍比較廣，沒有那麼的聚焦，我想這次分享的主題會比較偏重於在學術領域上，譬如說，我們在研究時可能需要去閱讀大量的論文，你可能會需要先去知道這篇論文值不值得你去閱讀，有沒有一些工具來幫助你快速的瞭解這篇論文，因為我們知道現在每年的文件及paper數量都相當驚人，那從這麼大量的資料中你要去選擇好的paper去做閱讀，那你有沒有好的工具。那另外也會跟大家 介紹，如果各位要去做一些學術性的寫作，大家要使用到的工具也是不一樣的，那是不是利用AI給文法、拼字偵錯、標點符號、寫作style建議，與分析各種用法的使用人數，讓寫作、尋找資料和論文時可以省去時間。

3. 學過程中有沒有接觸到AI？

         沒有，是到後來才有，一開始從search engine的部分，真的有比較深入到AI是近三、四年才有。

4. 對AI發展的想法？

         對公司來說，他是一個可以前進的方向，但是在應用的長景來說並不是所有的產品都用得到AI，像教育平台。所以AI並非能立即就做到普及，因為還需要一定的資金投入，所以我覺得AI算是可行，但對於中小型企業來說，他會是一個緩慢的過程，但鑒於現在的AI普及率是越來越高，AI的建置流程並沒有如以前那麼複雜，雖然就現在要導入來講，並沒有那麼的容易，但未來隨著AI普及，工具的改善，還有技術越來越好，未來的應用會越來越高，我們也有開一個研討會，在2035年的時候會有60%的工作會被替代掉。

5. 在iGroup負責的工作內容？

         我主要負責的是研發的工作，那目前我帶領的團隊所負責的專案可以分為三個部分，一個是在學術領域的部分，像剛剛提到的圖像檢查，還有論文的管理；第二個是在出版的領域，我們有線上的電子書、資料庫平台；第三個則是教育的部分，主要是針對語言學習、科技學習這塊。

6. 學術研究輔助工具的種類？AI和哪種工具結合後效果最好?

        剛剛介紹的那三種工具來講的話，我個人覺得最常會用到的應該是Writefull 、Grammarly 類似這樣的Authoring assistant tools對一般的user會最有用。但是如果是在做研究或者是paper，像是剛剛提到Scholarcy、Scite其實也都還蠻不錯的。所以如果要說效果的話，我覺得那三個都還不錯。

7. 應用在學術輔助工具的人工智慧需要哪些特質？

         那些工具我們可以瞭解到，首先他會需要分析大量的資料來建立他的模型，所以我在了解他們這些系統的產品介紹或是提供的技術資料，我發現他們可能都要訓練上千萬的數據，然後才有辦法說達到比較精準的預測，同時資料也會針對現階段學術研究困難的部分來做開發，例如剛剛提到透過citation 的數量可能沒辦法很主觀的來判斷一篇paper的好壞，所以就會利用AI的方式分析你引用的文字來了解他人是如何評斷你這篇paper。

8. 在將AI導入這個領域的過程中，執行上是否有較困難的部分？

         因為目前所介紹的系統我並沒有參與開發的部分，所以他們的困難點我比較沒有辦法做評論，但是如果是說在我們公司內部專案部分的話，我們覺得在學術的領域裡面比較沒有好的人才可以直接進入AI的分析技術研究，因此在推行上也會比較不容易。現階段技術與研究發展也愈發完善，因此人才的稀缺會是目前較為重大的問題。