想到AI的典範轉移，能在人類反應時間內做出決策，控制硬體並完成任務，還真的令人擔心。

對於AI產業化及產業AI化的投資也需有明確的策略與重點；尤其人才的培養需應更加多元化，讓AI人才與專業領域能夠融合創新，全面提升產業從業人員的AI素養與能力。

要兼顧創新產業的發展，既不能扼殺創新，又不能讓消費者失去選擇性，同時顧及創新及消費者權益，考驗主管機關的智慧。

讓AI處理難的問題，面對複雜混沌，就是簡單規則重復做，大道至簡，大智不語，等待複利效果的突現，這將是人類在AI時代，僅剩的價值與能力。

如何加速AI在百工百業的運用，同時評估這些技術對於勞動市場、教育需求以及社會結構的可能影響及問題，讓效能極大化，衝擊極小化，這需要產政學研攜手合作未雨綢繆！

複雜的網路結構中充滿了縫隙（結構洞），填補縫隙的人就是搭橋，而搭橋的可以取得控制與資訊的優勢。

思考這些學習或活動是否真正幫助你接近自己的目標，或者是否存在更有效的方式來達成這些目標。

企業除了探索其在價值鏈、價值系統及生態體系中的運用之外，更應重新思考自己在整個生態體系的角色與定位，以迎接生成式AI時代帶來的機會與挑戰！

台灣因為特殊地理人文產生的晶圓代工模式是否能複製全球？依照哈拉瑞的說法，未來是人類八卦來的，很難被預測。只是，2024年，還有人在豆漿店八卦台灣半導體產業的未來嗎？