115 年 國立臺北大學資訊管理學系碩士班《管理資訊系統》

本大題主要探討 AI 算力在現代資訊管理中的重要性，以及與 AI 相關的技術、策略和潛在問題。

核心觀念：AI 算力是驅動 AI 應用發展的關鍵資源，其計算、架構、戰略佈局及潛在風險（如幻覺）是理解 AI 發展的重要面向。

(1) AI 算力的計算單位：
AI 算力通常以浮點運算每秒 (Floating-point Operations Per Second, FLOPS) 來衡量，特別是每秒兆次浮點運算 (MegaFLOPS, MFLOPS)、每秒吉次浮點運算 (GigaFLOPS, GFLOPS)、每秒太次浮點運算 (TeraFLOPS, TFLOPS)，以及目前主流的每秒拍次浮點運算 (PetaFLOPS, PFLOPS) 和每秒艾位元組次浮點運算 (ExaFLOPS, EFLOPS)。這些單位代表了處理器在每秒鐘能執行多少次浮點運算，是衡量計算能力的標準。
【答案】AI 算力的計算單位主要是 FLOPS（浮點運算每秒），常見的單位有 TFLOPS、PFLOPS、EFLOPS 等。

(2) AI 算力為何使用圖形顯示卡 (GPU)：
傳統的中央處理器 (CPU) 設計擅長處理單一或少數複雜任務，但 AI 模型的訓練，特別是深度學習，涉及大量的矩陣運算和並行處理。圖形顯示卡 (GPU) 擁有數千個較小的核心，非常適合同時處理大量簡單的運算，這與深度學習中大規模的矩陣乘法和向量運算高度契合。因此，GPU 在 AI 模型的訓練和推理階段能提供比 CPU 更高的效率和更快的速度。
【答案】GPU 擁有大量並行處理核心，非常適合 AI 模型訓練中涉及的大規模矩陣運算，能顯著提升運算效率。

(3) AI 算力為何是軍備競賽：
「AI 算力軍備競賽」的說法，主要源於各國政府和大型科技公司將 AI 視為國家戰略競爭力的核心。擁有強大的 AI 算力，意味著能夠更快地開發和部署先進的 AI 技術，例如更強大的 AI 模型、更智慧的國防系統、更具競爭力的產業應用等。這種對算力的追求，如同傳統軍備競賽，是為了在技術和經濟上取得領先地位，並確保國家安全和戰略自主。
【答案】AI 算力是國家戰略競爭力的核心，掌握強大算力意味著在技術、經濟和國防上取得優勢，引發各國的投入與競爭。

本大題探討電子商務在台灣的發展現況、廠商分類與競爭，以及 AI 在電子商務中的應用與風險管理。

核心觀念：電子商務的市場結構、競爭策略，以及 AI 技術如何賦能電子商務並應對其潛在的挑戰，是本題的重點。

(1) 台灣主要電子商務廠商分類與競爭狀況：

分類依據：
可以從多個維度進行分類，例如：

• 商業模式： B2C (企業對消費者)、C2C (消費者對消費者)、B2B (企業對企業)、O2O (線上線下整合)。
• 商品種類： 綜合型平台、垂直型平台（如服飾、美妝、3C、生鮮、圖書）。
• 經營模式： 自營電商、平台模式（招募第三方賣家）、團購模式。
• 物流與服務： 自建物流、與第三方物流合作、強調快速到貨。

台灣主要電子商務廠商舉例與分類：

• 綜合型 B2C 平台 (自營/平台混合)：
  • PChome 24h 購物： 以快速到貨（24小時）為核心優勢，自營商品為主，近年也開放第三方賣家。
  • momo 購物網： 台灣電商龍頭，商品種類最齊全，平台模式為主，積極發展自家物流。
  • 蝦皮購物 (Shopee)： 最初以 C2C 為主，後轉型為 B2C 及 B2B 平台，以低價、免運、直播帶貨等吸引消費者，近年也發展自營商品。
• 垂直型平台：
  • 生活市集 / 17Life： 以團購、促銷商品為特色，商品種類較集中（如家居、日用品）。
  • 博客來： 專注於圖書、文具、生活用品等。
  • Pinkoi： 專注於設計商品、手作商品。
• C2C 平台 (早期)：
  • 露天拍賣： 台灣老牌的 C2C 拍賣平台。
  • （蝦皮早期也屬此類，但現已大幅轉型）
• O2O 整合：
  • Uber Eats / foodpanda： 雖然主要為餐飲外送，但已延伸至生鮮雜貨外送，是 O2O 的重要代表。

廠商間的競爭狀況：

• 價格競爭： 尤其在綜合型平台，價格、優惠券、免運是吸引消費者的重要手段。
• 商品豐富度與獨特性： momo 和 PChome 在商品廣度上競爭激烈，Pinkoi 則強調設計獨特性。
• 物流與服務體驗： PChome 的 24h 到貨、momo 的快速到貨及近年投入的物流建設，以及蝦皮的多元配送選擇，都是競爭的關鍵。
• 行銷與會員經營： 各平台透過直播、網紅行銷、會員積分、聯名活動等方式爭奪消費者。
• 新興模式： 直播電商、社群電商、訂閱制等模式也在不斷發展。
• 市場集中度： 雖然廠商眾多，但 momo 和蝦皮在台灣市場的市佔率和影響力相對較高，形成寡占或雙占的局面。

本大題探討跨平台資訊整合的挑戰，以及如何設計管理資訊系統來支援此一過程。

核心觀念：資訊過載、資訊異質性、個體認知偏差，以及系統設計如何透過結構化、驗證、協作等機制來緩解這些挑戰。

(1) 跨平台資訊整合中的困難與不確定感：

具體表現：

• 資訊過載 (Information Overload)： 接收到過多資訊，難以辨識哪些是重要或相關的，導致決策延遲或品質下降。
• 資訊衝突與矛盾： 不同平台或來源提供的資訊互相矛盾，難以確定哪個是真實的，或哪個更具可信度。
• 資訊碎片化與不完整： 資訊以片段形式出現（如推播通知、短影片），缺乏上下文，難以形成全面理解。
• 資訊真實性難辨 (Misinformation/Disinformation)： 難以區分真實資訊與虛假資訊、謠言。
• 判斷疲勞 (Decision Fatigue)： 持續不斷地進行資訊判斷和篩選，消耗認知資源，降低後續判斷的準確性。
• 錯失重要資訊： 由於資訊量大或呈現方式不當，可能錯過關鍵的公告或更新。
• 產生焦慮或壓力： 擔心錯過重要資訊、誤判資訊，或被不實資訊誤導。

來源分析：

• 資訊特徵 (Information Characteristics)：

  • 異質性 (Heterogeneity)： 來源多樣（官方、社群、個人）、格式不一（文字、圖片、影片、連結）、結構化程度不同（結構化數據 vs. 非結構化文本）。
  • 時效性差異： 資訊更新頻率不同，可能導致接收到過時或未更新的資訊。
  • 表達方式差異： 語言風格、專業術語、情緒表達等不同，影響理解。
  • 資訊密度與複雜度： 某些資訊高度濃縮，需要較高的背景知識才能理解。
  • 可驗證性低： 某些來源（如個人分享、匿名評論）難以追溯其真實性。

• 認知限制 (Cognitive Limitations)：

  • 選擇性注意 (Selective Attention)： 人們傾向於關注自己感興趣或預期到的資訊，可能忽略其他重要資訊。
  • 確認偏誤 (Confirmation Bias)： 傾向於尋找、解釋和記憶那些支持自己既有信念的資訊。
  • 錨定效應 (Anchoring Bias)： 過度依賴最先接收到的資訊作為判斷的基礎。
  • 判斷啟發法 (Heuristics)： 依賴經驗法則或簡化規則來做判斷，有時會導致系統性錯誤。
  • 記憶限制： 短期記憶容量有限，難以同時處理大量資訊。
  • 領域知識不足： 對某些領域缺乏足夠的背景知識，難以準確理解和判斷相關資訊。

• 情境因素 (Contextual Factors)：

  • 時間壓力： 在時間緊迫的情況下，人們更傾向於快速判斷，可能犧牲準確性。
  • 任務複雜度： 需要整合的資訊越多、越複雜，判斷難度越高。
  • 平台設計與使用者介面 (UI/UX)： 平台呈現資訊的方式（如通知頻率、資訊排序）會影響使用者的接收和判斷。
  • 社交壓力與從眾效應： 看到他人對某資訊的反應（如按讚、分享），可能影響自己對該資訊的判斷。
  • 個人情緒狀態： 壓力、疲勞或情緒低落時，認知能力會下降，影響判斷。

【答案】個體在跨平台資訊整合中會面臨資訊過載、衝突、碎片化、難辨真偽、判斷疲勞等困難。這些困難源於資訊的異質性、時效性、表達方式等特徵，以及個體的選擇性注意、確認偏誤等認知限制，還有時間壓力、平台設計等情境因素。

(2) 設計管理資訊系統支援跨平台資訊整合與判斷：

系統支援面向與重要構想：

1. 統一的資訊入口與儀表板 (Unified Dashboard)：
   • 構想： 建立一個個人化的儀表板，整合來自不同平台（如 email、Slack、Teams、特定應用程式通知、RSS feed 等）的重要資訊，並允許用戶自定義顯示的資訊來源和優先級。

本大題探討遠距/混合工作模式下，數位溝通工具帶來的挑戰，以及系統規劃者如何優化使用者體驗。

核心觀念：資訊超載、非語言線索的缺失、數位疲勞，以及系統設計如何透過人性化、結構化和情境感知來改善溝通與協作。

(1) 使用者在數位平台或資訊系統中感受到的改變或困擾：

改變：

• 資訊的可得性與即時性提升： 隨時隨地可以獲取資訊和與人聯繫。
• 工作地點與時間的彈性增加： 能夠更自由地安排工作。
• 溝通管道多元化： 除了傳統會議，還有即時通訊、視訊會議、協作平台等。
• 工作流程的數位化與可追蹤性： 任務、進度、討論記錄多有數位化，便於追溯。

困擾：

• 溝通壓力增加 (Communication Overload/Pressure)：
  • 即時訊息轟炸： 不斷收到各種即時通知（Slack, Teams, Email, etc.），難以專注。
  • 「隨時待命」的期望： 感覺需要立即回應，即使在非工作時間。
  • 會議過多 (Meeting Overload)： 為了彌補非面對面交流的不足，會議數量增加，且常無效率。
• 誤解頻繁 (Frequent Misunderstandings)：
  • 非語言線索缺失： 視訊會議雖有畫面，但仍可能缺乏面對面溝通時的肢體語言、表情細微處、語氣的細膩變化。純文字溝通則完全沒有。
  • 語氣與意圖難以判斷： 文字訊息容易被誤讀，產生負面解讀。
  • 上下文脫節： 討論可能分散在不同管道，難以串聯。
• 使用疲勞 (Digital Fatigue/Zoom Fatigue)：
  • 認知負荷高： 持續關注螢幕、解讀數位訊號、保持專注，耗費大量認知資源。
  • 視覺疲勞： 長時間盯著螢幕。
  • 社交疲勞： 虛擬互動的社交成本可能比面對面更高。
• 界線模糊： 工作與生活界線模糊，難以真正放鬆。
• 技術問題： 網路不穩、軟體故障等，影響工作效率。

【答案】使用者可能感受到資訊即時性提升、工作彈性增加，但也面臨溝通壓力、誤解頻繁、使用疲勞等困擾。

(2) 上述感受為何會與提升效率同時出現？（資訊呈現方式或互動機制角度分析）：

• 資訊呈現方式：

  • 資訊碎片化與非線性： 即時訊息、通知、短訊息等，雖然即時，但常是碎片化的，需要使用者自行組織和整合，增加了認知負擔。例如，一則簡單的通知可能引發一系列的查詢和回覆，使用者需不斷在不同訊息間切換。
  • 缺乏深度與背景： 許多數位溝通工具（如聊天軟體）傾向於簡潔、快速的交流，難以承載複雜的討論或深入的背景資訊，容易導致片面理解。
  • 視覺刺激過度： 頻繁彈出的通知、不斷變化的畫面，雖然能吸引注意力，但也會分散焦點，增加視覺疲勞。

• 互動機制：

  • 即時性與回應壓力： 許多平台強調「即時回應」，這雖然提升了溝通速度，但也給予使用者持續的「在線」壓力，擔心錯過訊息或延遲回應會影響工作進度或被視為效率低下。
  • 同步與非同步的混亂： 混合使用同步（如視訊會議、即時聊天）和非同步（如 email、協作平台留言）的互動方式，如果沒有明確的規範，容易造成混亂。例如，在視訊會議中不斷收到即時訊息，或在非同步溝通中被要求立即回應。
  • 演算法的影響： 某些平台利用演算法來排序訊息或推薦內容，雖然旨在提高效率，但可能導致使用者錯過重要但「不符合演算法標準」的資訊，或被演算法「推著走」，而非主動掌控。
  • 缺乏明確的溝通協議： 組織可能未建立清晰的溝通規則（例如，哪些議題適用即時通訊，哪些適用 email，會議時是否可回覆訊息），導致使用者自行摸索，增加不確定性和壓力。

總結來說，數位工具的設計初衷是提升效率，但其「即時性」、「多樣性」和「資訊量」的特性，若未妥善管理，反而會因為資訊的碎片化、非線性和互動機制的壓力，導致使用者產生疲勞和困擾。

本大題探討社群媒體上情緒化、片段化內容的影響，以及其背後的心理機制與長期效應。

核心觀念：情緒感染、認知捷徑、社會認同、注意力經濟，以及這些因素如何塑造用戶的感知、行為和心理健康。

(1) 社群媒體上情緒化、片段化內容對參與者的感受與參與狀態改變：

感受上的改變：

• 情緒波動加劇：
  • 正面情緒： 看到有趣、溫馨、鼓舞人心的內容可能帶來快樂、興奮。
  • 負面情緒： 看到衝突、不公、悲傷的內容可能引發憤怒、焦慮、悲傷、同情。
  • 情緒感染 (Emotional Contagion)： 容易受到他人情緒的影響，產生共鳴。
• 刺激感與好奇心： 片段化、戲劇化的內容容易引發好奇，想知道後續發展。
• 焦慮與壓力：
  • 錯失恐懼 (FOMO - Fear Of Missing Out)： 擔心錯過熱門話題、事件或社交互動。
  • 社會比較： 看到他人「完美」的生活而感到自卑或焦慮。
• 麻木感或疲勞感： 長時間暴露在強烈的情緒刺激下，可能導致情緒麻木，對資訊反應變遲鈍。
• 參與感與歸屬感： 參與討論、按讚、分享，會帶來一種參與感和社群連結。

參與狀態上的改變：

• 被動觀看轉向主動參與： 容易被引導去按讚、留言、分享，即使只是簡單的互動。
• 淺層互動增加： 傾向於進行快速、短暫的互動（如點讚、表情回應），而非深入的思考和討論。
• 注意力分散與專注力下降： 內容的片段化和即時性，使得用戶難以長時間專注於單一事物。
• 社群身份認同強化： 通過參與特定話題的討論，加強與特定社群的連結和身份認同。
• 資訊消費模式改變： 從主動搜尋資訊轉為被動接收推薦資訊，且偏好短、快的內容形式。

【答案】參與者可能經歷情緒波動（喜怒哀樂、焦慮、麻木）、刺激感、參與感，並從被動觀看轉向淺層互動，注意力分散，社群身份認同強化。

(2) 此類內容吸引注意、引發回應或促進分享的原因（心理層面與社群互動機制）：

個人心理層面：

• 情緒吸引力 (Emotional Appeal)：
  • 觸發基本情緒： 快樂、憤怒、恐懼、驚訝等是人類共通且強烈的情緒，容易引起關注。
  • 共鳴與同理心： 看到與自身經歷相似或能引起共鳴的內容，會讓人產生連結感，願意進一步了解。
• 認知捷徑與簡化處理 (Cognitive Heuristics & Simplification)：
  • 故事性 (Narrative)： 人類天生喜歡聽故事。片段化的敘事，即使不完整，也能激發好奇心，讓人想知道結局。
  • 易於理解與處理： 片段化、情緒化的內容通常語言簡單、畫面衝擊力強，不需要太多的認知努力就能理解和消化。
  • 新奇性與驚訝性： 獨特、出乎意料的內容更容易抓住注意力。
• 社會需求 (Social Needs)：
  • 社會比較理論 (Social Comparison Theory)： 人們傾向於與他人比較，看到他人（無論好壞）的分享，會引發比較和回應的衝動。
  • 尋求認同與歸屬感： 分享或回應能獲得他人的關注、讚賞或參與，滿足被認同和歸屬的需求。
  • 表達自我與觀點： 社群媒體提供了一個展示個人觀點和情感的平台。