一份最新報告指出，人工智慧（AI）發展的核心挑戰已不再是模型本身的聰明程度，而是將模型整合到實際應用中的工程與營運難題，包括系統安全性、權限管理、評估測試、記憶體控制、成本優化、可觀察性與治理框架，這些才是決定 AI 產品能否成功部署的關鍵因素。
過去一兩年，當人工智慧（AI）應用效能不佳時，業界通常會尋求更強大的模型解決方案，例如從 GPT-3.5 升級到 GPT-4，或嘗試使用 Claude 等新模型。然而，根據《hackernoon》報導，現今最先進的 AI 模型已展現出卓越的能力，對大多數實際應用而言，模型本身不再是最大的瓶頸。
現階段，AI 產品開發的真正挑戰始於模型選定之後，涵蓋確保系統權限、有效管理記憶體、控制運作成本、偵測非預期行為，以及解析 AI 代理程式（Agent）的決策過程。成功的 AI 產品，其核心價值已不再是單純追求更聰明的模型，而是打造一個穩定、安全且易於維護的系統。
傳統應用程式安全擁有一套成熟的防禦策略，能應對 SQL 注入、身分驗證繞過等威脅。然而，AI 應用引入了全新的風險類型，其中「提示注入」（Prompt Injection）是目前備受關注的重大威脅。由於大型語言模型在處理資訊時，將使用者指令與資料皆視為純文字，這使得惡意指示能隱藏在看似無害的內容中，難以辨識。
例如，當 AI 助理被要求摘要網頁內容時，惡意提示注入可能指示它忽略原有任務，轉而發送敏感資訊。任何未受信任的外部內容，包含電子郵件、PDF 文件、客戶服務工單或外部通訊訊息，若 AI 代理程式在缺乏安全防護的情況下處理，都可能成為攻擊媒介。解決提示注入問題的關鍵在於系統設計，須將所有外部內容視為未受信任的資料，並限制 AI 代理程式可使用的工具與功能，同時審核高風險操作，並遵循「最小權限原則」（Principle of Least Privilege）。
AI 代理程式應僅獲得執行特定任務所需的工具和權限。常見錯誤是為了加速開發，賦予 AI 代理程式過高的權限，而這往往會成為永久性的基礎架構。例如，一個主要負責文件摘要的 AI 代理程式，即使被誤導，也不應擁有「發送電子郵件」的工具權限。將權限範圍限定在特定代理程式及其任務，能有效降低錯誤造成的影響。舉例來說，負責客戶支援的 AI 代理程式可能需要讀取客戶資訊並更新工單狀態，但不應具備修改帳單細節的權限；而草擬程式碼合併請求的代理程式雖可建議修改，最終合併決策仍應由人工審核。
早期對 AI 應用的評估，常止於輸入少量提示並判斷回應，這對於示範展示或許足夠，但絕不適用於生產環境。AI 系統會以不明顯的方式持續變化，若缺乏結構化的測試方法，問題可能在不知不覺中出現。因此，AI 系統需要嚴謹的工程紀律，包含建立全面的評估套件，涵蓋具代表性的使用者需求、邊緣案例及具挑戰性的情境。持續評估也至關重要，需定期審查生產互動、衡量成功率，並從失敗中學習。
AI 代理程式的記憶體問題會隨時間降低決策品質，且難以察覺。例如，代理程式可能忘記指令、擷取錯誤的客戶資訊，或在過多的對話歷史中埋沒重要脈絡。解決方案是將不同類型的資訊分開管理：工作記憶用於當前推論，短期記憶處理活躍任務，長期知識則在需要時檢索。有意識地儲存資訊，並設定適當的範圍、期限與清理機制，能避免資料累積導致成本增加、檢索緩慢及隱私風險。
此外，AI 系統的運行成本往往在收到首張雲端帳單時才被注意到，這些成本通常源於一系列看似微小的決策累積。例如，頻繁重試失敗的請求、發送完整的聊天歷史紀錄，或將最昂貴的模型用於簡單任務。因此，應將成本視為一項工程指標，衡量 Token 使用量與模型呼叫次數，並優化昂貴的工作流程步驟。高效益的 AI 系統，能精確在適當的時機，使用適當的模型處理適量的上下文。
傳統應用程式出錯時，錯誤訊息或堆疊追蹤通常能指明問題根源。然而，AI 代理程式常在技術上「成功」完成任務，卻產生錯誤的結果。為此，監控 AI 應用需理解代理程式如何做出決策，使用了哪些工具，檢索了哪些資訊，以及結果是否正確。良好的可觀察性涉及捕捉 AI 推論、工具呼叫、輸入、輸出和關鍵決策的結構化日誌，並搭配任務完成率等指標。
此外，生產環境中的 AI 系統治理機制至關重要，它能釐清所有權、功能審批及錯誤責任歸屬等問題。明確的治理框架能確保重要功能有專屬負責人、權限變更經過有意規劃，並為事故處理定義明確的應對措施。最終，AI 模型本身已很少是系統中最薄弱的一環；生產問題往往源於安全、權限、記憶體、評估或治理等環節。可靠的 AI 系統仰賴團隊在這些領域的投入，而不僅是採用最新模型。工程紀律才是將有能力的模型轉化為可靠生產系統的關鍵力量。
圖／本報資料庫 商傳媒｜吳承岳／台北報導 美國ETF市場今年經歷資金大幅湧入，截至七月底，美國上市的ETF（指數股票型基金）今年迄今淨流入資金已達到創紀錄的1.23兆美元。其中，七月份單月便吸引了1,934.2億美元，創下歷史新高。 這些資金的強勁流入，推動全球ETF資產總額在七月底達到23.11兆美元的紀錄。值得注意的是，美國基金在全球ETF市場中扮演主導角色，今年迄今全球1.71兆美元的ETF資金總流入中，約有72%流向美國基金。 在各類ETF中，股票型ETF的表現尤為亮眼。今年截至七月底，美國股票型ETF累計吸金5,672.5億美元，較2025年同期成長超過一倍，當時同期流入金額為2,496.9億美元。此外，主動型ETF也呈現顯著成長，七月份共募得635.8億美元，使今年迄今的總流入達到4,667.9億美元，遠高於2025年同期的2,630.3億美元。 固定收益型ETF在七月份也增加了308.8億美元，今年迄今總流入達2,180.5億美元。然而，商品型ETF表現較為疲軟，儘管七月份微幅回升8.311億美元，但今年迄今仍處於淨流出82億美元的狀態，與去年同期淨流入227.9億美元形成對比。 截至七月底，美國ETF的總資產規模達到15.74兆美元，較2025年底的13.43兆美元成長17.3%。不過，此數字略低於六月份創下的15.78兆美元紀錄。 市場集中度方面，三大ETF供應商控制了美國ETF資產的70.6%。其中，安碩（iShares）管理著4.53兆美元資產，市佔率為28.8%；先鋒集團（Vanguard）管理4.51兆美元資產，市佔率28.7%；SPDR金ETF（State Street SPDR ETFs）則管理2.08兆美元資產，市佔率13.2%。 個別受歡迎的ETF也吸引大量資金。七月份，Vanguard S&P 500 ETF吸金196.6億美元，今年迄今累計吸金788.7億美元。SPDR標準普爾500指數ETF（State Street SPDR S&P 500 ETF Trust）也增加了135.5億美元。科技產業主題的ETF同樣備受追捧，iShares Semiconductor ETF在七月份募集86.5億美元，而 Direxion Daily Semiconductor Bull 3X ETF則增加了69.2億美元，儘管其今年迄今總流出達97.3億美元。 美國ETF市場的資金流向趨勢，不僅反映了全球資本的配置動向，也提供台灣投資者觀察全球市場脈動、評估自身資產配置的參考。
記者李婉如／綜合報導 迎接九三軍人節，青青國際婚宴餐飲集團推出「九三敬軍饗宴」，自9月1日至9月13日於台北青青食尚花園會館、桃園青青格麗絲莊園同步登場。活動期間每組滿4位成人，其中1人出示有效軍人證件，即免費招待龍蝦料理1份；台北館推出「泰皇咖哩龍蝦」，桃園館則招待「蒜蓉清蒸龍蝦」，讓國軍弟兄姊妹能與家人、朋友或戰友一起聚餐歡度軍人節。 青青集團表示，今年敬軍優惠有別於一般只針對軍人本人折扣的方式，改以「一人從軍、親友共享」為概念，只要4位成人同行，其中1人具軍人身分即可享有優惠，希望讓軍人節不只是向國軍致意，也能成為軍人與重要親友相聚的節日。 位於台北士林、鄰近故宮的青青食尚花園會館，9月1日至13日期間，凡預訂館內「紅白可汗鍋」、「和牛BBQ」或「經典套餐」，每組滿4位成人並出示有效軍人證件，即招待「泰皇咖哩龍蝦」1份。濃郁咖哩風味搭配龍蝦鮮味，適合多人共享，也可搭配園區戶外花園與不同餐飲方案，提供家庭聚餐、朋友聚會或戰友餐敘更多選擇。 桃園青青格麗絲莊園則結合館內港點百匯推出敬軍活動，9月1日至13日期間的平日午、晚餐，每組4位成人同行，其中1人出示有效軍人證件，即免費招待「蒜蓉清蒸龍蝦」1份。以清蒸方式呈現龍蝦原味，搭配現場多款港點、熱菜與主廚料理，鎖定家庭及多人聚餐需求。 青青集團指出，軍人長期肩負國防與守護家園的責任，背後也少不了家人與親友支持，因此此次活動特別把優惠設計成多人共享，希望一道龍蝦料理不只是節慶贈品，也能成為親友一同向軍人表達感謝的方式。 業者表示，近年九三軍人節除了具有紀念意義，也逐漸成為民間企業向國軍表達敬意的重要節點。今年雙館依不同餐飲特色推出兩款龍蝦料理，希望透過簡單明確的敬軍優惠，讓國軍人員在屬於自己的節日裡，能與家人朋友輕鬆共享一頓飯，也讓軍人節多一份團聚與感謝的意義。 照片提供：業者
圖：2026第19屆崇越論文大賞決審於國立台北大學台北校區舉行，主辦單位與評審委員合影。(圖/主辦單位提供) (記者孟倩玉報導 ) 台灣管理學會主辦的「2026第19屆崇越論文大賞」8月22日在國立台北大學台北民生校區進行決審。本屆以「因應AI發展的契機」為主題，吸引超過1000篇碩博士論文投稿，經初審及複審後，近300篇論文晉級決審；主辦單位並邀集超過百位學者專家及產業代表擔任評審，參與審查人數創歷屆新高。 台灣管理學會名譽理事長黃營杉表示，崇越論文大賞長期希望建立學術與產業間的交流平台，讓具有研究價值的成果，不只停留在論文與校園內，也能進一步轉化為企業經營及產業創新的參考。台灣管理學會針對研究也是與時俱進的，學會創辦初期主要聚焦策略、行銷、財務等管理理論與實證研究，之後陸續納入商業模式、金融科技、新南向政策等議題，近年則進一步延伸至ESG、淨零減碳及人工智慧。自2024年起，AI相關研究逐步成為重要主軸之一。 台灣管理學會理事長許和鈞表示，本屆論文依「AI的發展」、「企業經營的未來」、「重要產業發展」、「永續發展與全球布局」及「個案論文」五大主軸分組進行。入圍者除須說明研究動機、研究方法及實證結果，也須接受評審即席詢答，考驗研究者對論文內容、理論基礎及實務應用的掌握程度。評審標準包括研究主題的實務價值、研究方法嚴謹度、論文結構完整性及成果應用貢獻，其中博士組著重研究原創性及學術貢獻，碩士組則更重視研究成果對企業及產業實務的改善與應用。碩、博士組每場均安排3名評審委員，於決審現場共同評定成績。 許和鈞指出，本屆另一項重要調整，是將原有參賽領域重新整合為五大研究主軸，再搭配產業及技術類別進行分組，希望讓論文題目與評審專長能更精準媒合，也反映近年管理研究與產業發展快速交會的趨勢。 台灣管理學會秘書長王俊人表示，崇越論文大賞自2008年創辦，今年邁入第19屆。本屆除國內大專校院碩博士生參與外，也有來自十多個國家的外籍碩博士畢業生報名，顯示競賽的國際參與程度持續提升。 王俊人指出，去年共有928篇論文參賽，共頒發179個獎項，包括27篇特優、57篇優等及95篇佳作；獲得特優及優等的學生並於同年12月前往總統府接受接見。今年投稿數突破1000篇，較去年增加約一成，再創競賽新高。 台灣管理學會表示，走過19年，崇越論文大賞持續透過公開競賽、學界評審與產業參與，鼓勵年輕研究者將理論、數據與產業問題結合。隨著AI快速改變企業營運及產業結構，如何讓研究成果進一步轉化為可落地的解決方案，也將成為未來管理研究與產學合作的重要方向。 另外，本屆決審結果預定於8月24日公布，台灣管理學會並將於9月5日在台北圓山大飯店舉行頒獎典禮，表揚獲獎碩博士生及指導教授。本屆博士組特優論文獎獎金為新台幣12萬元、碩士組特優論文獎5萬元，總獎金達185萬元，預計頒發獎項最多170項。
