iThome 最新內容（非官方）〈零售IT雙周報第57期：Amazon揭露新AI物流士導航系統及物流需求預測模型，未來還要用代理式AI打造聽得懂自然語言指令的物流機器人〉
重點新聞(0601~0614)
#生成式AI #代理式AI #智慧物流
Amazon揭露兩項新物流AI技術應用，還要打造聽得懂自然語言指令的物流機器人
https://www.ithome.com.tw/news/169549
卡拉今天看了什麼Mark Zuckerberg's AI ad tool sounds like a social media nightmare | TechCrunch
LinkMeta 執行長 Zuckerberg 計劃以 AI 完全自動化廣告產業https://techcrunch.com/2025/05/13/meta-zuckerberg-ai-ad-automation/
📌 Summary:
Meta 執行長 Mark Zuckerberg 在 2025 年的 Stripe Sessions 大會上詳細闡述了他希望透過 AI 全面改變廣告產業的願景。他計畫打造一套端到端的黑箱 AI 廣告工具，能讓企業直接設定目標與預算，AI 自動生成並測試數千個廣告版本，找出最佳成效並自動投放，降低企業在創意與廣告操作上的負擔。Zuckerberg 認為這將是優化商業成果的最重要 AI 系統之一，讓中小企業無需創意基礎也能有效推廣商品。雖然這可能縮減廣告創意產業的角色，但 Meta 宣稱其 AI 能在用戶精準度及廣告成效上超越人類行銷人員。然而，這種大規模 AI 廣告測試也可能嚴重影響用戶體驗，使社羣平臺充斥更多產生式 AI 廣告內容，引發使用者與創作者的雙重擔憂。由於生成式 AI 在創意領域的倫理爭議與法律訴訟日益增多，業界內部對此仍存分歧聲音，部分廣告專家堅信成功品牌操盤仍仰賴人類獨特判斷。整體而言，Zuckerberg 對 AI 全面取代傳統廣告流程的態度堅定，無論是廣告業者還是用戶都將面臨深刻影響。
🎯 Key Points:
→ Zuckerberg 在 Stripe Sessions 發表，計畫建立能自動生成、投放與優化廣告的 AI 工具，實現「商業成果機器」。
→ 使用者只需告訴 AI 廣告目標與預算，平臺便能自動產出並測試數千種廣告版本，找出最佳成效。
→ Meta 現有多項內建生成式 AI 能力的廣告工具，甚至建議客戶不用指定目標受眾，AI 可自動鎖定潛在用戶。
→ 此舉可能改變廣告創意產業結構，小企業或不必自行製作廣告創意，全部交由 Meta 操作。
→ 生成式 AI 廣告或加劇用戶的體驗負擔，平臺將出現更多 AI 產製的廣告內容，使用者可能被迫接受更多無感或冗餘訊息。
→ 社羣平臺上的生成式 AI 目前已涵蓋圖片、留言及聊天機器人，廣告為最新嘗試領域，或將進一步影響平臺生態。
→ 創作者與藝術家對 AI 訓練模型的倫理爭議激烈，超過 11,000 名創作者公開反對使用人類創作訓練 AI，有多起法律訴訟發生。
→ 部分廣告業者認為 AI 不會完全取代人類在品牌行銷上的角色，成功創意仍需人類獨到判斷。
→ Zuckerberg 預計無論業界或用戶的反應如何，Meta 都將推進 AI 自動化廣告，並在社羣平臺運用大量 AI 生成內容。
🔖 Keywords:
#Meta #Mark_Zuckerberg #AI廣告 #生成式AI #廣告自動化
GripNews🌗 AI 底稿人：被模仿的困境
➤ AI 模仿的邊界與挑戰
✤ https://theaiunderwriter.substack.com/p/an-image-of-an-archeologist-adventurer
本文探討了生成式AI圖像技術，尤其是GPT圖像生成模型，在模仿既有風格和智慧財產權方面的問題。作者透過實驗發現，AI 輕易能模仿特定藝術風格（如吉卜力工作室）甚至特定角色（如印第安納瓊斯），儘管這涉及版權問題。儘管法律上模仿風格可能被允許，但AI的這種能力引發了對原創性、藝術價值和智慧財產權的擔憂，並質疑AI發展是否必然伴隨知識盜竊。
+ 「文章點出了AI發展的隱憂，雖然技術很酷炫，但如果全部都只是模仿，那還有什麼意義？」
+ 「版權問題真的要好好解決，不然AI的發展只會讓創作者更辛苦。」
#人工智慧 #版權 #生成式AI #圖像生成
➤ AI 模仿的邊界與挑戰
✤ https://theaiunderwriter.substack.com/p/an-image-of-an-archeologist-adventurer
本文探討了生成式AI圖像技術，尤其是GPT圖像生成模型，在模仿既有風格和智慧財產權方面的問題。作者透過實驗發現，AI 輕易能模仿特定藝術風格（如吉卜力工作室）甚至特定角色（如印第安納瓊斯），儘管這涉及版權問題。儘管法律上模仿風格可能被允許，但AI的這種能力引發了對原創性、藝術價值和智慧財產權的擔憂，並質疑AI發展是否必然伴隨知識盜竊。
+ 「文章點出了AI發展的隱憂，雖然技術很酷炫，但如果全部都只是模仿，那還有什麼意義？」
+ 「版權問題真的要好好解決，不然AI的發展只會讓創作者更辛苦。」
#人工智慧 #版權 #生成式AI #圖像生成
〈零售IT雙周報第53期：Amazon推出GenAI商品追蹤功能，顧客可以讓機器人不斷推薦符合描述的新商品〉
重點新聞(0309~0322)
#生成式AI #AI商品推薦 #AI商品追蹤
Amazon推出可以自動根據顧客興趣，不斷推薦新上架商品的生成式AI功能
https://www.ithome.com.tw/news/168135
〈Martech雙周報第72期：AI搜尋浪潮到來，不同Martech業者怎麼看廣告流量衝擊與應對方法〉
重點新聞(0302~0315)
#生成式AI #行銷轉換 #SEO
Adobe研究：美國去年購物季，從GenAI工具導向零售網站的流量年增1300%
https://www.ithome.com.tw/news/168013
〈零售IT雙周報第52期：國內外零售巨頭怎麼用GenAI，Amazon已經有1,000個專案，Walmart省下400萬小時開發時間〉
重點新聞(0302~0315)
#家居零售 #生成式AI #DIY建議
家居零售商Lowe's和Home Depot相繼推出生成式AI裝潢及DIY助手
https://www.ithome.com.tw/news/167857
A Vision For Product Teams - Silicon Valley Product Group : Silicon Valley Product Group
Link📌 Summary:
這篇文章探討生成式 AI 對產品團隊結構和角色的未來影響。作者預測在 3-10 年內，產品交付將近乎自動化，團隊將主要專注於產品探索。雖然團隊規模會從目前平均 8 人縮減至約 3 人（一位產品經理、一位產品設計師和一位工程師），但這些核心角色因其專業判斷力而無法被完全取代。此外，AI 輔助工具將使團隊能夠負責更廣泛的產品範圍，大幅降低企業成本，可能引發創新創業浪潮，但同時也將導致大量工作崗位轉型或消失。
🎯 Key Points:
- 生成式 AI 將使產品交付過程近乎自動化，但不會取代產品探索中的人類判斷力
- 產品團隊將從目前平均 8 人縮減至約 3 人（產品經理、產品設計師和工程師）
- 純執行性質的角色（如產品專員、功能團隊產品經理）最易受自動化影響
- AI 工具將提供「輔助認知負荷」，使團隊能掌握更廣泛的產品責任範圍
- 對企業經濟影響深遠：中型產品公司可能從 15-20 個團隊（120-160 人）縮減至 3-5 個團隊（9-15 人）
- 產品開發「入門成本」大幅降低，可能引發創業和創新浪潮
- 這些變化將使部分工作者需要提升技能或轉行，但也提高核心角色的工作滿意度
🔖 Keywords:
#生成式AI #產品團隊 #產品探索 #產品交付 #職涯轉型
更好的模型真的更好嗎？ | annotated by Jimmy
Link📌 Summary: 文章探討生成式 AI 的應用及其在確定性任務中的識別挑戰。儘管新的模型不斷推出，但測試其效能仍需依賴工作流程，且結果的主觀性使得評估變得複雜。生成式 AI 在某些領域表現出色，但對於需要確定答案的任務，它們的錯誤率仍會影響使用者對結果的信任。此文進一步探討了生成式 AI 的本質及其未來發展，並強調在適當的應用背景下，它們是有價值的創新工具。🎯 Key Points:
- 生成式 AI 的測試不僅依賴基準測試，而是透過實際工作流程來評估效能。
- 對於某些任務，生成式 AI 的結果存在主觀評價，且無法簡單判斷「更好」或「更準確」。
- 在確定性問題上，生成式 AI 仍然容易出現錯誤，使用者需自行驗證結果。
- 對未來發展的期待與認知將影響生成式 AI 的接受程度及應用方式。
- 生成式 AI 在自動化、創新及模式識別方面具有潛力，但需避免在傳統模式中過度期待它們能表現出確定性。
🔖 Keywords: #生成式AI #確定性任務 #錯誤率 #工作流程 #未來發展
更好的模型真的更好嗎？ | annotated by Jimmy
Every week there’s a better AI model that gives better answers. But a lot of questions don’t have better answers, only ‘right’ answers, and these models can’t do that. So what does ‘better’ mean, how do we manage these things, and should we change what we expect from computers?
Google Gemini: Everything you need to know about the generative AI models | TechCrunch
Link📌 Summary: Google推出的 Gemini 是其最新的生成式 AI 模型系列，具備多種應用模式，包括文本、圖像和音頻處理等。Gemini 共有幾個版本，如 Ultra、Pro、Flash 等，這些模型專為不同用途設計，並且均能進行 multimodal 操作，能夠涵蓋更廣泛的數據類型。Gemini 還衍生出多種應用程式，並進一步整合於 Google 的多個服務中。然而，關於如何合法和倫理地訓練這些模型的問題仍值得關注。🎯 Key Points:
- 不同版本：Gemini 包括多個版本，如 Ultra（大型）、Pro（中型）、Flash（快速版）等，處理各種生成式 AI 工作負載。
- 多模式能力：所有模型具備處理文本、音頻、圖像和視頻的能力，與 Google 的 LaMDA 模型相比，能進行更深入的分析。
- 應用服務整合：Gemini 系列功能逐步整合入 Gmail、Docs、Sheets 等 Google 服務，以增強使用體驗。
- 商業用途與計劃：師在 Google Workspace 中提供進階計劃（AI Premium Plan），允許用戶使用更多高級功能和定製選項。
- 法律及倫理問題：Google 的數據使用政策在公共數據上的合法性及倫理性仍存有爭議，使用前需謹慎考量。
🔖 Keywords: #Gemini #生成式AI #Google #多模式能力 #商業應用
〈Martech雙周報第70期：LLM都怎麼說你的品牌？Jellyfish推出對各大模型做「市調」的分析工具〉
重點新聞(0126~0208)
#生成式AI #市場調查 #SEO #搜尋廣告
各大AI機器人怎麼看你的品牌？Jellyfish推出對LLM做「市調」的分析工具
https://www.ithome.com.tw/news/167257
