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暨大舉辦「高等教育國際化與永續發展」研討會 攜手國內外學術力量聚焦全球視野與在地關懷

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Admin 五月 5, 2026 0

國立暨南國際大學國際文教與比較教育學系,於4月25日主辦 2026「高等教育國際化與永續發展」國際學術研討會。本次研討會與財團法人黃昆輝教授教育基金會、中華民國比較教育學會,以及公益財團法人日本台灣交流協會共同合辦,成功打造一個匯聚全球教育智慧的學術交流平台,深度探討高等教育在面對變動環境下的治理轉型與永續藍圖。

本次盛會獲得國家科學及技術委員會、暨大研究發展處、國際事務處及日本台灣交流協會的傾力支持,展現出高度的國際合作意義。會議當日吸引超過 300 位來自國內外高等教育機構、研究單位、教育行政領域及相關專業社群的專家與會,聚焦於「國際化」與「永續發展」的雙軌轉型挑戰。

2026「高等教育國際化與永續發展」國際學術研討會,公益財團法人日本台灣交流協會華表美紗主事致詞。
開幕儀式由暨大楊振昇副校長代表校方致詞,並與楊洲松榮譽副校長(代表黃昆輝教育基金會及中華民國比較教育學會)、國比系主任鄭以萱及日本台灣交流協會華表美紗主事共同揭幕。楊振昇副校長強調,高等教育機構作為知識創造的領航者,必須將「永續」視為國際化的核心靈魂,不僅止於學術的跨境合作,更需透過教育轉型強化社會韌性。
2026「高等教育國際化與永續發展」國際學術研討會,韓國學者 Terri Kim 進行專題演講。
大會特別邀請四位國際知名學者發表專題演講,有越南河內國家大學系統教育大學副校長 Le Thai Hung 教授深入探討 AI 時代下教師數位素養的轉型框架;日本一橋大學太田浩教授剖析了東亞高等教育國際學生流動的政策趨勢;韓國漢陽大學 Terri Kim 教授則分享韓國在永續發展與社會創新中的跨文化實踐。此外,越南河內國家大學品質管理學院 Vu Trong Luong 院長亦針對區域教育公平性及學生學力影響因素分享其研究發現。
2026「高等教育國際化與永續發展」國際學術研討會,越南論壇活動。
下午的分組論文場次則具體呈現了高等教育實踐「永續發展目標」(SDGs)的多樣性。發表者聚焦於生成式 AI 協作、多語教學輔助系統等應用,強調數位轉型是達成高品質教育(SDG 4)的關鍵途徑。在國際化政策方面,學者針對法國後疫情教育轉型、臺日師資培育及東南亞職業教育改革等議題進行對話,體現跨國學術對話對建立包容性教育體系的必要性。

此外,研討會更將視角延伸至「大學社會責任」(USR)。研究案例涵蓋代間協作對樂齡學習者的正面影響、NGO 教學創新,以及應用物聯網技術於消防安全教育。學者們一致認為,大學不僅是學術殿堂,更是地方創生的驅動引擎。

國比系主任鄭以萱總結指出,本次盛會共有 315 位與會者共同參與,充分展現學界對新住民、弱勢學生及社會邊緣群體等議題的高度關懷。她表示,高等教育的永續發展應兼具「全球視野」與「在地關懷」,未來將持續推動跨領域、跨國界合作,透過學術專業深化對學習者的培力,共同促進全球高等教育的創新與進步。

圖/暨南國際大學提供

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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。

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