Event 02 Mar2020 Deepfake-深度造假報導（上）
在這波疫情中出現不少以ＡＩ生產的虛假訊息與圖片，意圖製造社會恐慌。如果以後出現用深度造假技術製造各種假影片，是否會造成更大恐慌，檢調與防疫單位有辦法處置防範嗎？這是即將發生的風險，值得大家共同關注。
Deepfake-深度造假報導（上）
Event 03 Feb2020 人工智慧可以協助我們預測武漢肺炎的爆發。
藉由人工智慧的協助，我們得以用多樣化的數據來源，預測疾病的爆發熱點，然而如若人類沒有具備健全的防疫心態，人工智慧依然只是輔助而無法一勞永逸地解決所有問題。
人工智慧可以協助我們預測武漢肺炎的爆發。
Event 02 Jan2020 人工智慧與資料保護影響評估（DIPA）
GDPR下，企業不僅在資料處理時的方式受到規範，也應該在處理資料前進行資料保護影響評估（DPIA），以佐證資料使用的合理性與影響可能。英國資訊官員辦公室，就對DPIA的實施提供了完善的指導規則，讓GDPR下的全球公司有標準可尋。
人工智慧與資料保護影響評估（DIPA）
Event 14 Dec2019 保險業如何透過AI革新？我們又如何深陷其中？
英國資料道德與創新中心（Centre for Data Ethics and Innovation, CDEI）於今年九月發佈一份名為《AI and Personal Insurance》的報告，探討AI應用可能對保險業造成的改變，與其面臨的道德倫理問題，以下摘譯其內容。
保險業如何透過AI革新？我們又如何深陷其中？
Event 14 Nov2019 運用AI面試新進員工要面對的法律風險
人工智慧技術作為企業人資部門在面試新進員工時的輔助工具，可能讓企業面臨倫理與法律的風險。今年四月的哈佛商業評論就對此提出初步的分析，在一篇名為“The Legal and Ethical Implications of Using AI in Hiring”的文章中，該雜誌以美國之就業保障相關法律為例檢討了人工智慧應用於篩選新進員工可能的法律問題。
運用AI面試新進員工要面對的法律風險
Event 30 Oct2019 你所見不一定為真--AI與DeepFakes（下）
上篇談完DeepFakes的成因，本篇我們將要談論DeepFakes對人們產生怎樣的利弊。這些威脅來自何方，是遠在天邊？或者近在眼前？並且個人應對這個議題時應該採什麼態度，以及國家或者社群應該有什麼應對方法？
你所見不一定為真--AI與DeepFakes（下）
Event 28 Oct2019 你所見不一定為真--AI與DeepFakes（上）
ＡＩ的預測功能如此強大，不僅可以用來預測明天天氣、行為模式、圍棋落點......還可以用來預測你的語氣、表情以及衣服下面的身材。聽起來遙遠嗎？其實這樣的技術已經大有人在。你可以不懂ＡＩ技術，但你一定要了解DeepFakes，否則下一個被騙去銀行存款的可能就是你。
你所見不一定為真--AI與DeepFakes（上）
第 1 頁
第 2 頁
第 3 頁
第 4 頁
第 5 頁
第 6 頁
第 7 頁
第 8 頁
第 9 頁
第 10 頁
