中央研究院多次舉辦的「公共性與 AI 論壇」中，有學者提出，我們必須接受人工智慧某些方面根本無法解釋的事實。但無法解釋意味着什麼呢？

在臺灣的企業文化中，這些人工智慧的解釋問題很容易用其他替代方案來解決，這些替代方案可能是我們生活中依賴的一些後備力量，也可能是一些簡單的替代方案，比如在實在無法解釋的情況下，請經理下跪、請工程師道歉、請總經理說情。

在飛速發展的人工智慧（AI）領域，人工智慧系統的實施和可重現性已成為人們最關心的問題。隨着人工智慧技術不斷滲透到我們生活的方方面面，確保這些系統的有效實施和可靠重現對於問責制和信任度至關重要。

本文深入探討了圍繞人工智慧實施和可重複性的挑戰和考慮因素。我探討了部署人工智慧系統的複雜性、可重複性對實現一致結果的重要性，以及對利益相關者的潛在影響。

在社群媒體觸及率降低，朋友也常常看不到你最近發的文章的時刻。擁有個人部落格的 Now 頁面，也許是種老派的浪漫。

大多數網站都有一個連結，上面寫著「關於」，一但你點下，就會轉到一個頁面，告訴你有關此人或企業背景資訊。也通常都有寫著「聯繫」的連結。它會轉到一個頁面，告訴您如何聯繫此人或企業。但卻沒有一個地方告訴你此人此時此刻關注的重點，有什麼東西可以一起合作，或瞎聊，玩樂的。

因此，Derek Sivers 倡議每個部落格都應該建立用來表達近況的頁面，告訴一年以上沒見面的朋友，你的近況，最近比較熱衷什麼。

最近，工業技術研究院（ITRI）在人工智慧發展方面投入了大量資源，其中一個重點是根據國際行業標準建立本地化的 「可信任人工智慧評估系統和服務」。

該評估體系強調幾個關鍵領域，包括理解人工智慧（確保因果關係的可追溯性並制定相關規範）、維護人工智慧（在模型訓練過程中納入道德準則）、穩定人工智慧（進行監測和檢測，並在必要時發出更正或警告）以及最佳化人工智慧（持續檢測模型中的偏差並加以改進）。

下面，我將闡述我對可信任工智慧算法驗證機制各個方面的看法。

根據記憶，寫了一篇根據 2018 年時空背景，我那時對 AI 人才培育的觀點。這應該是我首次出現 AI 訓練師的想法，供 AI 相關從業人員參考，本文透過 ChatGPT 交互產出，並不嚴謹，廢話很多，目的只是概略交待想法出處，沒有多迭代個幾次，讓其行文流暢。

如今是 2023 年，自然語言處理的進展是我當初沒預想到的，現在的觀點大抵相同，但當在所增補。

這幾日「提示工程」(Prompt Engineering）相關文件看越多，越發覺得「詠唱」是個很糟的形容詞。 並且可能給予不熟悉 AI+ 應用的人對於使用這類類人工具錯誤的想像。