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Taiwan Beats臺灣音樂產業前進印尼 LINION、草本藥師MANAGONA登陸峇里島

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Admin 八月 24, 2026 0
圖:左至右-講者吳庭寬/文化部影視及流行音樂產業局 林御翔組長/Linion/瀚草文創 湯昇榮董事長/草本藥師。(圖/主辦單位提供)

【記者張嘉誠/綜合報導】

文化部影視局於8月22日在印尼峇里島Biji World盛大舉辦「臺印音樂人交流暨媒合會—峇里島場」及「臺印音樂文化論壇」,邀集兩地近30位音樂產業關鍵人士齊聚交流。論壇特別邀請峇里島Ubud Folk Fest(烏布民俗音樂節)創辦人 Rizal Hadi 與臺灣藝文移工議題學者吳庭寬,深入剖析兩國音樂生態與創作環境;晚間則於Biji World雙舞台引爆「Taiwan Beats Showcase Night」,為此次峇里島產業交流行掀起最高潮。

圖:峇里島-商務參訪合照。(圖/主辦單位提供)

瀚草文創董事長湯昇榮作為此次商務團代表,在記者會上提到臺灣與印尼在流行音樂上深厚的淵源,像是〈甜蜜蜜〉和〈小姐,請你給我愛〉都是翻唱自印尼的經典歌曲,湯董事長現場更帶來一小段副歌,引起在場印尼媒體朋友們的掌聲與歡呼。相對的,臺灣的《流星花園》也一度在印尼掀起風潮,今年 F4 在雅加達的演唱會更是一票難求。湯董事長表示藉由此次商務團豐富的交流活動,期待未來在音樂與影視上,都能與印尼有更多元的合作可能。

圖:峇里島-商務媒合合照。(圖/主辦單位提供)

印尼為東南亞人口大國,更是與臺灣移工及新住民連結最緊密的潛在文化夥伴。文化部影視局帶領近20人音樂產業商務團實地走訪峇里島指標性音樂製作公司Antida Music,協助臺灣流行音樂業者精準掌握當地受眾偏好、製作模式與商業節奏,為未來的演出經紀、音樂授權及品牌跨界合作打下實質基礎。

圖:「Taiwan Beats Showcase」由臺印兩地藝人聯手登場。(圖/主辦單位提供)

文化部影視局表示,為協助臺灣流行音樂開拓多元外銷市場,自去(114)年起推動「流行音樂拓展東南亞市場計畫」,組成Taiwan Beats商務交流團,並以泰國作為拓展首站,今(115)年則首度挺進印尼,自8月21日起展開為期5天的考察行程,深入峇里島與雅加達兩地,與在地音樂節策展人、廠牌、場館及媒體展開面對面商務媒合,全力爭取東南亞流行音樂商機。

作為交流重頭戲,今晚的「Taiwan Beats Showcase」由臺印兩地5組藝人聯手登場。臺灣代表LINION與MANAGONA草本藥師,分別展現流暢靈魂的R&B節奏與前衛當代聲音藝術,呈獻臺灣流行音樂的多元底蘊;印尼峇里島方則由長期深耕當地音樂市場的Rhythm Rebels、Robokids及Adam Alydrus傾力助陣,雙方音樂人與現場樂迷熱烈互動,共同打造風情獨具且令人難忘的「臺灣之夜」。

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大型語言模型現「視覺幻覺」 學者憂 AI 可靠性挑戰應用

商傳媒|林昭衡/綜合外電報導 隨著人工智慧技術快速發展,OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 等大型語言模型(LLMs)已進化為多模態 AI,不僅能處理文字,還能分析圖像,甚至從文字描述生成圖片。然而,學術界對此一進步也提出擔憂,指出這些模型存在「視覺幻覺」(Visual Hallucinations)問題,即 AI 在圖像處理過程中可能生成看似合理但實際錯誤或荒謬的輸出。 根據知名學術期刊《Communications of the ACM》的報導,諾丁漢大學(University of Nottingham)電腦視覺副教授 Michael Pound 指出,LLMs 經過大量文本與影像資料訓練,由於缺乏對「真理」的明確規範,其輸出往往僅具統計學上的合理性,而非真實。加州柏克萊人工智慧研究實驗室(University of California Berkeley Artificial Intelligence Research lab, BAIR)的博士後研究員 David Chan 也提到,儘管人類也會有類似錯誤,但大眾期望 AI 模型的表現應優於人類。 「視覺幻覺」對自動駕駛車與安全監控影像分析等關鍵應用領域構成嚴重挑戰,可能損害大眾對 AI 的信任度。例如,當背景資訊與圖像內容矛盾時,幻覺現象會更頻繁。Michael Pound 舉例說明,醫學影像分析若受其他病患資料影響,AI 可能因此忽略圖像中實際存在的疾病跡象。他強調,對於盲人輔助科技等使用者無法自行驗證輸出的情境,AI 模型的精確度至關重要,任何錯誤都可能帶來風險。 研究人員正積極探討視覺幻覺的根本成因,認為這與生成式 AI 模型作為仰賴機率的「預測引擎」本質息息相關。目前,除了針對特定任務的影像資料進行模型微調(fine-tuning),並在如自動駕駛車中導入光達(LiDAR)等多餘感測器以彌補錯誤外,現有的後驗證(post-hoc verification)方法也面臨效率低落的問題,因為它需要額外的 AI 模型來檢查輸出,過程緩慢且僅能拒絕錯誤回應,無法直接修正。 為提升驗證效率,新的「REVERSE 框架」被提出,它能在 AI 生成回應的過程中同步檢查幻覺。此框架透過訓練模型將詞語分類為「自信」或「不自信」,並在生成影像描述時給予每個詞彙信心評分,從而實現即時修正。David Chan 形容這是一種「推論技巧」,能讓部署中的系統根據預期的錯誤率來進行應對。未來研究則將聚焦於從源頭防止 AI 模型產生幻覺,並探索視覺推理(visual reasoning)而非純文本推理,透過讓模型分析圖像的幾何與外觀,來提高其精準度、理解基礎及可解釋性。

Admin 八月 26, 2026 0

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企業狂購 AI 面臨訴訟風險 法律科技會議聚焦資料保存難題

圖/本報資料庫 商傳媒|林昭衡/綜合外電報導 隨著生成式人工智慧(AI)工具的普及,許多企業起初不設限制地採購與導入 AI 系統。然而,這波熱潮如今卻讓企業開始正視其背後潛藏的法律風險,特別是在訴訟或調查過程中,AI 系統資料的保存問題日益凸顯。 在昨日舉行的法律科技會議 ILTACON 首日議程中,與會者便將焦點放在 AI 採購後的資料保存挑戰。ILTACON 是一個專為法律專業人士舉辦的年度技術會議,旨在探討法律領域的科技應用與趨勢。會中指出,如同大學生在派對上恣意拿取飲料,許多企業在面對 AI 浪潮時,也曾不加思索地大量引進新工具與系統。 隨著 AI 系統逐漸成為企業日常營運的一部分,相關的法律風險浮出檯面。企業必須開始思考如何妥善儲存 AI 系統產生的資料,以應對未來可能的法律訴訟或內部調查。例如,若有合成媒體(synthetic media)作為證據提交,透過正確儲存後設資料(metadata,即描述資料本身的資訊,如創建時間、來源、格式等),將有助於辨識其真偽。 為因應這項需求,市場上的供應商也正逐步推出相關工具,協助企業蒐集、保存並分析 AI 系統中的資料,例如 Thomson Reuters、律商聯訊(Lexis)等公司都提供此類服務,產品包含 Thomson、CoCounsel、Lexis+、Protégé 等。Reveal、Newcode 和 Relativity 等科技公司亦投入開發相關解決方案。

Admin 八月 25, 2026 0

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打造全國首座議事實境模擬場域 立法院民主議政園區民主營隊啟動

《圖說》國會民主研習戰鬥營學員們激烈攻防辯論戰。 【民眾網諸葛志一台中報導】立法院115年度國會民主研習戰鬥營於24日至25日在立法院民主議政園區辦理,來自全國各大專校院的青年學員齊聚臺中霧峰,立法院民主議政園區在原臺灣省議會議事堂,透過國會議事、人工智慧、媒體傳播、國際政治及議題攻防等多元課程,實際走進議事殿堂,深入認識國會運作及民主政治精神。 立法院中南部服務中心主任邱俊龍表示,立法院民主議政園區目前具體發展定位為落實「民主教育會展中心」的推動,今年立法院也編列預算辦理原省議會議事堂相關設備及公共服務設施之全面整修,結合園區歷史建築、議事設備、民主教育及情境模擬,立法院民主議政園區將成為「全國第一座議事教育實境模擬場域」。 《圖說》立法委員廖偉翔(右)、臺中市政府副秘書長林谷龍(中)與學員們交流。 今年民主戰鬥營最具特色的課程,是將成果發表及辯論攻防移至原臺灣省議會議事堂辦理。學員實際坐進議席、使用議事設備,分別扮演民意代表及相關議事角色,從議題分析、論述建構、政見發表到質詢答辯,完整體驗議事運作及公共政策辯論過程。 本屆戰鬥營亦開創傳承與菁英制的青年培育模式,發掘具有公共參與熱忱、民主素養、政策思辨、表達能力及領導潛力的優秀青年,逐步建立國會民主研習戰鬥營菁英人才資料庫名單,形成國會民主教育青年人才網絡。 《圖說》立法院國會民主研習戰鬥營在立法院民主議政園區舉行。 立法院中南部服務中心表示,透過近期活化整建,民主議政園區已成為全國舉辦民主教育營隊的選擇熱點。除了大專青年培育,近年也積極推動友善兒少及分齡民主教育。立法院中南部服務中心持續與鄰近大專校院合作,訓練青年志工,並共同設計適合不同年齡層的民主與議事教育課程。目前已逐步發展「小小議長營」、「青春議事槌」及「國會民主研習戰鬥營」等系列品牌,從國小、高中一路延伸至大專青年,建立不同學習階段的民主教育路徑,讓民主素養從兒童及青少年階段向下扎根。 立法院中南部服務中心表示,民主議政園區承載臺灣省議會數十年的議政歷史,未來將持續以民主教育會展中心為發展方向,使珍貴的民主歷史記憶轉化為青年教育及公共參與資源,讓民主議政園區不僅成為保存臺灣民主歷史的重要基地,更成為培養新世代公民領袖及實踐民主價值的教育場域。 《圖說》立法院中南部服務中心主任邱俊龍為學員們加油打氣。  

Admin 八月 25, 2026 0

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