如果看過海鷗的飛翔，一定會為了牠們可以輕易的在空中停留飛翔讚嘆，那樣的飛行幾乎不費力。現在有公司把海鷗的飛行能力帶到人造的鳥類機器人上了。
利用仿海鷗外型跟傳動方式，在飛行的時候能像海鷗一樣改變翅膀的取向，讓氣流產生非對稱性的流動，也加上大的尾翼來穩定控制方向，同時因為大的活動翅膀，也更能利用周圍的氣流來滑行。這樣栩栩如生的人造海鷗模擬生物的航空設計，因為更能利用氣流跟自然演化出的流線設計，或許有一天可以發揮更多傳統固定機翅跟螺旋槳所達不到的效率。
本文原發表於科學影像Scimage
本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。
每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？
想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。
這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。
邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。
當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。
那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。
第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。
第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？
第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。
所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！
知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！
所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。
以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。
此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。
當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。
你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。
但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。
當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。
模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！
然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。
建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。
這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。
模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。
想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。
舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。
但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。
像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？
一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！
你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！
二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。
三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。
研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。
無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。
台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。
如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！
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一年一度、讓你廢到笑出來的搞笑諾貝爾獎，今年在美東時間 9 月 14 日下午 6 點準時直播。
今年的主題為「水」，這次 10 項獲獎都或多或少與「水」有關（但大部分是口水），現在就快讓我們一起來看看今年的得獎快訊，並一起期待後續的個別研究報導吧～
這是一封說明「過去」地質學家與古生物學家，為什麼會有舔化石習慣的「快訊」（發表在期刊上，但被歸類為快訊），這封快訊說了幾個故事，其中最讓我印象深刻的，是「義大利地質之父」的喬瓦尼·阿爾杜伊諾（Giovanni Arduino，1714-1795）用自己的舌頭「品嚐」這些化石，分類出可能是史上第一個「地質時期」
故事的亮點是引用了喬瓦尼·阿爾杜伊諾的研究紀錄，看起來就像是個美食家在品嚐化石。
A 編小學時，曾被老師罰抄生字 100 遍，寫到一半突然懷疑這個字是不是這樣寫，趕緊回頭看前面寫的字，還把課本翻出來看才確定自己沒有寫錯。
上述的情境，稱為「猶昧感」（Jamais Vu），「猶昧感」是「既視感」（Deja Vu）的反義詞，描述人們對熟悉的事物，突然感到陌生，也是這篇論文主要探討的主題。
這研究的笑點在於他的實驗，他們讓受試者一直重複寫同一個字，跟小學被老師罰抄生字一樣。
實驗中，約有三分之二的受試者體驗到「猶昧感」，這些受試者大約在重複 30 次或一分鐘後開始感到異狀。另外，研究也發現平常越容易發生「既視感」的人，也更容易發生「猶昧感」，未來「猶昧感」的相關研究，可能會加深我們對「既視感」的理解。
會招喚骷髏或操縱屍體的死靈法師稱為 Necromancer，而科學家再次中二病發作，把用液壓操控的蜘蛛屍體，稱作 Necrorobotics 死靈機器。
我跟同事討論這種死靈機器，算不算是一種仿生科技？他覺得是，我覺得不是，你們覺得呢？
恩，就是接上各種感應器的物聯網馬桶，能即時檢測使用者的糞便與尿液。這東西最酷的是能「肛門辨識」，只要坐到馬桶上，斯坦福馬桶就能透過肛門的型態，辨識出使用者！
因為這個獎項，我才知道原來每個人的肛門都長得不一樣……謝謝你，搞笑諾貝爾獎。
趣有超也獎學播傳，心擔別，的常正是來過反來起看子句得覺在現你！
你有試過快速把彩虹的顏色順序倒著背，或是把你說話中的每個名詞都倒過來講嗎？大家都知道這超難，但這份研究中的兩位受試著確有著超強「顛倒單字或語句」的能力。
研究對象以西班牙語為母語，他們能在對話中輕鬆地將 banana 念成 ananab，或是將「 basket is fun」念成「nuf si teksab」。研究著重在這兩位有著特殊能力的人，推理、記憶能力是否優於常人，以及大腦灰質、白質比例與一般人（對照組）是否有差別。
大腦如何組織語言一直都是個有趣的研究題目，像是為什麼中文的序順不會響影到閱讀，這也是 A 編跟大家都一樣好奇的。而了解大腦語言是如何形成的，也能推進對於失語症、癡呆症的症狀研究。
俗稱鬼剃頭的「圓禿」（Alopecia areata）不只會頭髮脫落，同時睫毛、眉毛與鼻毛也會脫落，其中，鼻毛脫落會增加得到過敏、呼吸道感染的機率。
由於鼻毛的相關研究非常少，為此，研究者調查 20 具「遺體」的鼻毛數量與長度，並收集相關病史、死往原因…等數據，來評估正常人的鼻毛數量與長度。研究結果顯示，平均每個鼻孔的鼻毛數量約為 120~122 根，左右鼻孔並沒有顯著差異，鼻毛平均長度大約是 1 公分。
日本明治大學教授宮下芳明 （Homei Miyashita）與他的團隊，發現在筷子與吸管上附加微弱電流，會改變食物的味道。
他們發現微弱電流刺激舌頭時，會產生一股「電味」（論文上寫 Electric taste，你說我要怎麼翻比較好） 。這股「電味」味道如何呢？基本上沒有味道（不能啟動味覺細胞），但如果有其他味道存在，例如鹹味（氯化鈉）或鮮味（麩胺酸鈉），電味會讓食物吃起來更鹹或更鮮。
接著，他們發明了連著電線的通電筷子與吸管（看起像整人玩具），證明了通電筷子與吸管確實能在不改變食物味道的情況下，讓人們吃進更少的鹽跟味精。
你覺得上課無聊嗎？多半人都會問答「是」，而這系列研究仔細分析了為什麼上課無聊，且越來越無聊的原因。
你可能會想：「那不就是老師上課很無聊啊，老師不有趣阿。」我只能說你們這樣太沒同理心了，搞不好老師也在想：「教你們真無聊！」
所以，研究者第一個想探討的問題是：「老師如果覺得無聊，會不會讓學生也覺得無聊。」先說結論，不會。
雖然學生不會刻意去了解老師的心情。但如果學生明確感受到老師很無聊，像是死氣沉沉地念課文，學生就會覺得這堂課更無聊，進而影響學習動機與學習成效。某種程度上，研究還是印證了「老師不有趣覺得無聊」這件事，但老師是否在強顏歡笑，這就不得而知了。
另一個問題則是：「是不是想著上課很無聊，就會覺得更無聊？」沒錯，的確是這樣！只要上課前預期這堂課很無聊，那這堂課就會比你預期的還要更無聊！
他們到底在看什麼？眼前一群人停下腳步抬頭看著上方，你一定會跟著將視線移向相同的地方，看看他們到底在看什麼。
沒錯，這就是著名的從眾效應，或稱做群聚效應、羊群效應。這個1969年進行的經典實驗，應該很多人也聽說過。Stanley Milgram、Leonard Bickman、Lawrence Berkowitz 三人組，在紐約的街道上測試要有多少人同時往上看，才能吸引其他人也駐足湊熱鬧。
這個實驗能得獎感覺毫不意外，甚至覺得怎麼現在才得獎！
群聚效應引響甚遠，因為整個社會的運作都養類人與人之間的互動與連結。不管是跟風買東西、參與熱鬧的大型活動、政治意識型態的抉擇等等，都能看到群聚效應影響著人們的身影。
大家都有可能是羊群裡面的羊。
一隻拍翅膀的蝴蝶能讓海的對面產生颶風，那一群在海中游泳的鯷魚呢？他們可能直接影響了洋流與海面的大氣流動。
如果要計算颱風能量或是海洋鹽分的變化，我們通常會考慮海面風速與氣壓，要不然就是洋流、海溫和密度的垂直梯度等等。但這份研究發現，我們或許忽視了大海居民造成的影響。
研究發現只要到了鯷魚的產卵季，當天晚上海面附近海水的垂直混合程度會增加10~100倍。也就是這群游動的小魚們，像是攪拌棒一樣攪混了上層海洋，程度相當於地球物理現象造成的影響，對海溫與營養鹽分布的作用可能比我們想像的還大。
15 組國內外藝術家與團隊，開啟新生命與未來情境的提問、想像與思索
「你是否曾想像，在身體中植入機械，人機融合並化身為賽博格的自己？」
忠泰美術館即將於 9 月 9 日至 2024 年 1 月 28 日推出全新當代藝術展《未來的生命，未來的你─數位、機器與賽博格》(The Future Life, Future You – Digital, Machine and Cyborgs)。延續上檔展覽中以建構城市與文明的基礎「人」出發，由反思擁有肉身的「人類」存在與本質，進一步探問「生命何為」，思考人與科技共構的未來生命情境與議題。本展邀請沈伯丞擔任策展人，匯集來自英、美、法、日、德國與埃及、西班牙、墨西哥、臺灣共 15 組國外內藝術家與團體，帶來 6 組全球首展與 4 組全臺首度亮相的新作，透過 AI 演算、大數據、深偽技術、穿戴裝置、賽博格等科技與藝術的結合創作，映射出藝術家們對未來生命形貌的多元想像。
當 AI 人工智慧、機械穿戴手臂從科幻電影橋段躍入我們的日常生活中，科技改變生活，也逐漸影響了生命的樣貌與演化，生命開始超越人類肉身的物理型態時，我們又該如何去思考未來的生命與生活？忠泰美術館本次邀請沈伯丞擔任策展人，以其長期的藝術計畫「再・創世：智慧生命的衍生型態」研究為基礎，從生命是一個持續發展中、創造中的概念出發，策劃當代藝術展《未來的生命，未來的你─數位、機器與賽博格》，從藝術視角思辨，當科技介入了生活與生命，生物六大分類之外是否還將多出「科技界」？物競天擇「演化論」與科技始終來自於人性的「控制論」交會之下，未來的生命與生活情境又會有怎樣的想像。
沈伯丞表示：「展覽所意欲投射的並非僅是關乎生命的『科技』，更是關乎新科技情境中『生命樣態』的人文思索與美學關懷。」，展覽邀請了 Aiden Faherty、Hassan Ragab、Jake Elwes、JIZAI ARMS project team、Mal Bueno、Markos Kay、Martin Backes、Moon Ribas、Patrick Tresset、Universal Everything、陳乂、陳萬仁、陽春麵研究舍─陳姿尹、莊向峰、黃新、蘇匯宇，國內外共 15 組用創作回應科技浪潮的藝術家與團隊，透過3個子題「流動的生命與身體」、「數位裡的你與數位的它」和「機器、人與賽博格」，引領觀者凝視現場作品，直面新生命與新生命情境的提問、想像與思索。
地球上的生命經歷數十億年的自然演化，形成了如今的物種樣貌，隨著科技的日新月異，無序且隨機的自然演化過程被演算與邏輯控制。隨著科技而流動的生命觀點與身體型態，恰是「人擇」的證明，人與動物、有機體與無機體，現實與虛擬之間的邊界逐漸模糊鬆動，生命與身體的型態也有了更多的解讀。
英國藝術家傑克．艾維斯（Jake Elwes）首度在臺展出的〈Zizi 動起來：深偽變裝烏托邦〉，將深偽技術（deepfake）與酷兒群體結合，從 AI 演算中誕生的變裝皇后們，在如同櫥窗的螢幕中不斷流轉變換軀體與角色，企圖反思人工智慧的族群概念，打破固化的性別與身體定義。臺灣藝術家蘇匯宇的〈The White Waters〉三頻道錄像作品，以「後人類」敘事補述經典傳說《白蛇傳》，從文本中人、蛇異種的身體流動，解構生物界的邊界。埃及建築師哈桑．拉賈（Hassan Ragab）的系列影像，提取人與建築的影像，透過 AI 圖像生成系統 Midjourney、Stable Diffusion 等，將建築從「生活機器」，幻化為能走秀、跳舞的人形「生物活體」。
美術館還將於 11 月中旬加碼開放忠泰企業大廳展區，展出英國藝術團體Universal Everything的知名作品〈變形〉，巨型人形影像，邁著未曾停止的步伐，宛如電影《驚奇４超人》般從石頭、火、水、金屬等自然的元素不斷地演化變形，映照著生命與人類的演化從不止息。
當生命與身體在演化與演算交會時被重新定義，數位維度中對「自我」與「他者」的認知也將有所轉變。
關於人類於數位環境中對「自我」的認定，甫獲得林茲電子藝術獎的臺灣藝術團隊陽春麵研究舍─陳姿尹、莊向峰，於本展中將得獎作品《Inter net》系列延伸出兩組全新現地創作，接續探討 AI 演算中「我」的形象。空間互動裝置〈Inter net – Labeling me〉中，可見 AI 判讀標記、搜尋引擎記錄，以及機器人與觀者「眾包標註」下的「我」的形象。單頻道演算影像裝置〈The Portrait – The Crowd’s Portrait of Me〉與〈The Portrait – My Self-Portrait〉將描述藝術家的文本轉換成特徵向量，以看似雜訊的影像，勾勒出數位足跡中的認知肖像。
陳萬仁作品〈歪腰一下〉，位於美術館天井中，讓觀者以仰望的視角，觀看由藝術家 3D 繪製的人形，將現實去背進行數位縫合，行走於數位時空裡無止盡的空循環與延伸。墨西哥藝術家馬爾．布埃諾（Mal Bueno）全球首次展出的作品〈終曲〉，將與作品互動的觀者形象上傳到數位維度中，直覺呈現數位演算法中的「你」。
當現實生活中的元素與概念轉化成編碼再重新生成，人的意識與選擇，又會如何影響新生命情境？臺灣藝術家黃新的全新創作〈生成速寫：多肉植物園〉即時演算影像裝置，便是將多肉植物由演算法生成速寫畫，以程式的幾何造型來解構日常的場景。陳乂的人造風動模擬裝置〈風場〉，以風量、風向與風的聲音資訊作為採集與實驗項目，將 AI 演算法生成的數據模型匯入機械裝置結合，由蘆葦般的發光體演繹一段模仿自然風吹的搖曳姿態。
以數位人造生命為題，英國藝術家馬科斯．凱（Markos Kay）的〈非生物起源〉，直接在數位環境中生成擁有鮮豔色彩，如同細胞般的新物種，藝術家試圖透過創作生命探詢生命起源。在 TikTok 抖音擁有超過 50 萬粉絲的「Coolacloy」，創作者是來自美國的藝術家艾登．費海提（Aiden Faherty），本次展出的影像作品〈穿越超驗森林之旅〉為藝術家首次於國際間展出的作品，透過 AI 深層學習模型捕捉自然界資訊生成的生態系，讓觀者進入現實與想像無縫融合的《愛麗絲夢遊仙境》。
德國藝術家馬丁．貝克斯（Martin Backes）的擴增實境創作〈我知道什麼？我只是個機器？！〉，讓觀眾透過行動裝置與懸浮在美術館空間內的正圓球形機器人相遇、對話，藝術家試圖透過 AR 擴增實境昭示數位維度裡的新生命型態。
科技趨勢預言家凱文．凱利（Kevin Kelly）曾提出「科技界」的概念，即科技體為生命的第七種型態，而人工智慧的發展，彷彿回應著此概念，預告了人與機器之間的新關係網路。法國藝術家帕特里克．特雷塞特（Patrick Tresset）透過作品〈人類研究 #2─公雞與狐狸等的大虛幻〉，思考著機器、人之間的多重可能性。機器手臂進行素描繪圖，如同人類般觀察、提筆，探索著機器如何學習成人的過程，同時也由此行為反思機器的「創作」是否為創作？是否為「藝術」？
機器學著成為人，而人則試圖將肉體改造為混合機器的「賽博格」。被喻為世界上第一位女賽博格藝術家的西班牙藝術家穆恩．里巴斯（Moon Ribas），通過將地震傳感器植入體內，讓身體與大地的律動結合一體。首次在臺展出的作品〈在蒙塞拉特山等待地震〉為一支雙人舞作，由地球掌控節奏和強度，而藝術家則透過接收地震波動的強弱來詮釋舞曲。日本東京大學實驗室研究計畫的自在肢計畫團隊（JIZAI ARMS project team），則以外掛型態研究開發穿戴式機器人模組《自在肢》，形似電影角色「八爪博士」的穿戴肢，能由使用者自由改變其穿戴型式，試圖探索賽博格社會中，不同「數位賽博格」之間所能發生的互動。
忠泰美術館導入 AI 技術應用 生成語音導覽、展覽主視覺
忠泰美術館持續透過當代藝術展覽及視角回應美術館長期關注的「城市」與「未來」議題，忠泰基金會執行長李彥良表示：「科技帶領著當代生活不停地變動與發展，也改變著人們的生活型態與認知。我們該如何在這樣的環境中找到適應並前進的方式？希望藉由本展所開啟的對話，能提供我們對於近未來想像的素材與方向。」
館方也嘗試於展覽周邊事務中導入 AI 技術應用，包括結合 Bing Image Creator AI 繪圖工具製作的展覽主視覺，以及 AI 聲音生成技術製作的語音導覽等。本展中多件影像創作，忠泰美術館與連續 17 年全球電視銷售第一的三星電子攜手合作，使用擁有 AI 影像升頻技術的 Neo QLED 8K，結合量子 Mini LED 背光與金屬量子點顯色技術，呈現藝術家於數位維度的創作中，新物種、新生命情境的絢麗幻想。《未來的生命，未來的你》從 9 月 9 日展至明年 1 月 28 日，期間將陸續推出展覽系列專題講座、電影與漫畫共享沙龍、專家導覽等多元活動，邀請觀眾一同想像「未來的生命，未來的你」。更多展覽活動與看展優惠資訊，詳見美術館官方網站。
【展覽資訊】
展覽名稱｜未來的生命，未來的你─數位、機器與賽博格
展覽期間｜2023.09.09（六）-2024.01.28（日）
展覽地點｜忠泰美術館、忠泰企業大廳（臺北市大安區市民大道三段178號）
開放時間｜週二至週日 10:00-18:00（週一休館）；忠泰企業大廳作品展出時間請見官網參觀資訊
參觀資訊｜全票 100 元、優待票 80 元（學生、65 歲以上長者、10 人以上團體）；身心障礙者與其陪同者一名、12 歲以下兒童免票（優待票及免票須出示相關證件）
週三學生日｜每週三憑學生證可當日單次免費參觀
官網｜https://jam.jutfoundation.org.tw/exhibition/4337
