摘要：

過去幾十年來，科技的飛速發展深刻改變了人類的生活方式。科技進步的步伐愈來愈快，也對年輕專業人才提出更高要求-必須以更靈活的思維與更開放的視野，迎接快速演進所帶來的挑戰。回顧歷史，Neil Armstrong在月球上留下足跡，象徵了人類探索未知的偉大突破，但是太空時代在人類登月的那一刻也達到了高峰。此後，固態矽電子技術依循既定路線圖高速發展，推動資訊革命，但這條技術道路也正逐漸逼近其物理極限。如今，人工智慧(AI)的崛起正掀起新一輪科技浪潮，其對人類生活方式、社會結構與文化發展所帶來的衝擊，深遠且難以預測。面對這樣劇烈變動的時代，年輕的專業人士應如何調適自己、掌握契機，並以創新思維引領未來的發展方向？

AI技術萌芽於 1950 年代。其後歷經兩次被稱為「AI 寒冬」的低潮期，研究熱潮與資金投入一度大幅萎縮。然而，隨著演算法、算力與大數據的同步突破，AI 終於迎來歷史性的轉折。2015 年，AlphaGo 問世，擊敗國際圍棋冠軍，開啟了機器智能的新紀元；其後，AlphaGo Zero 以完全自我學習的方式迅速超越前代系統，震撼全球。2022 年 11 月，ChatGPT 正式向大眾開放，使生成式人工智慧首次真正走入日常生活。到了 2025 年，ChatGPT-5 已展現出接近博士級的知識整合、推理與對話能力。

對話式人工智慧，例如 ChatGPT，在短短數年間迅速改變了人類獲取知識的方式。它讓每個人都能以最自然、最簡單的語言，即時取得從數千年前累積至數秒之前的海量資訊，大幅提升了知識傳遞的效率與便利性。同時，在智慧製造領域，電動車已能在 AI 控制的無人工廠中，以接近每分鐘一輛的速度完成組裝。顯而易見，人工智慧正以前所未有的速度，在工作、教育、產業與日常生活等各個層面，深刻改變人類的生活方式。

回顧幾百年前的第一次工業革命，人類首次有效地將熱能轉化為機械動能，從而開啟了現代工業文明的加速發展。然而，這場變革也對當時的勞工階級帶來巨大衝擊，迫使社會重新調整生產方式與勞動結構。

今天，我們所面對的人工智慧革命，其影響將會遠超過歷次工業革命。這不僅僅是第二次工業革命所帶來的電氣化、自動化與資訊化的延續，更是一場直接向人類智慧本身提出挑戰的科技變革。過去的機器主要取代人類的體力，而今天的 AI 則開始涉足知識整合、推理判斷、創造生成，甚至部分決策能力。這場變革所帶來的，不只是產業結構的重塑，更可能對人類文明的發展模式、知識體系與價值觀產生深遠而根本的衝擊。

對提升人類生活品質而言，過去兩、三年間，在人工智慧的推動下，我們已見證前所未有的加速進展。AI 代理（AI Agent）是一種能夠感知環境、理解目標、自主決策並執行任務，且能持續完成特定工作的智慧型人工智慧系統。正因為 AI 代理具備高度自主性，它已迅速進入軟體開發、製造、金融、醫療及教育等領域，深刻改變產業運作模式。

然而，科技的力量向來是雙面的。近兩年來，隨著 AI 代理與自動化工具快速普及，已有數萬個初階工程職位受到衝擊，包括 Meta、Amazon、以及 Microsoft 等大型科技公司，皆因 AI 驅動的效率重組而調整人力配置。這正印證了古人的智慧：「水能載舟，亦能覆舟。」但在「AI or Not AI」的選擇之間，AI已不是一道選擇題，而是未來發展的必然方向。真正的問題在於：年輕的專業人士，如何在 AI 時代中發展與生存？

人工智慧所帶來的變革，具有高度激進（disruptive）的替代性。能夠在這場劇變中脫穎而出的領導者，必須具備前瞻視野、創新思維，以及跨越新舊交替關鍵時刻的能力。正如 Albert Einstein 所言：「想像力比知識更重要。」在瞬息萬變的未來，豐富的想像力與真正的創新能力，將是下一代專業人士面對挑戰、掌握機遇的核心競爭力。如何培養突破框架、具備顛覆性的創新能力？這正是我希望在今天的演講中，與各位共同探討的重要課題。

摘要：

大約十五年前，我們開始發展個人化醫療，將其作為一種動態治療策略，持續為每位病患即時優化藥物組合與劑量。在當時，這幾乎被視為一項「不可能的任務」。每位病患的生理系統皆獨一無二，而個體對特定藥物或劑量的反應亦會隨時間持續演變。若要定量求得最佳治療輸入，必須建立一個轉移方程式 (transfer function)，將藥物—劑量組合與人體的動態反應精確連結起來。

其根本挑戰在於，人類身體本身就是一個複雜系統。複雜系統是物理學自二十世紀七○年代興起的重要研究領域，其特徵是由大量交互作用的組成單元經由自組織形成動態非線性結構，並展現湧現特性 (emergent property)。正因這種高度複雜的自組織行為，要建立湧現性質與組成單元交互作用之間的定量關係，極為困難。

在過去半個世紀中，建立複雜系統轉移方程的努力，主要依賴以基本原理 (first principle)為基礎的機制模型，以及傳統的推理法。然而，複雜系統精巧的自組織機制始終是建立定量輸入–輸出關係的重大障礙。

受到Isaac Newton在發現運動定律之前研究方法的啟發，我們採用了不依賴機制假設的歸納法。由此，我們發現複雜系統的定律可由一個極為簡潔的二階非線性多項式型方程描述，其係數依賴系統特性，必須透過實驗加以確定。這個方程被命名為「複雜系統響應（Complex System Response, CSR）方程」。由於其二階非線性特性，CSR方程具有唯一的全域最佳解。

CSR方程已在超過三十種疾病模型中獲得驗證，涵蓋細胞株研究、動物模型以及臨床試驗。基於CSR的個人化治療策略，已成功應用於癌症治療、器官移植及傳染性疾病等領域。

由於CSR方程不依賴特定機制，其適用範圍遠超出生物醫學。它亦已在物理、化學與社會複雜系統中得到驗證。歸納方法的採用，正是將這項一度看似不可能完成的使命，轉化為發現一條可統一多元複雜系統之簡潔支配定律的關鍵。

摘要：

The Green Revolution dramatically increased global food production through the development of semi-dwarf wheat varieties with improved yields. These traits arose from mutations in genes that affect the activity of DELLA proteins, key regulators of the plant hormone gibberellin (GA) that restrain stem growth. DELLA proteins control plant growth primarily by interacting with transcription factors and chromatin regulators to influence gene expression. Through these interactions, they integrate hormonal and environmental signals to coordinate plant development. Our recent work examines the functional domains of DELLA proteins and the molecular mechanisms that regulate their activity. In addition, post-translational modifications appear to fine-tune DELLA function, providing dynamic control of plant growth. Understanding how DELLA proteins work helps explain the molecular basis of the Green Revolution and offers insight into future strategies for improving crop productivity.

綠色革命透過開發能提升產量的半矮性小麥品種，大幅增加了全球的糧食產量。這些性狀源於基因突變，該突變會影響 DELLA 蛋白質的活性；DELLA 蛋白質是植物激素吉貝素（GA）的關鍵調節因子，具有抑制莖部生長的作用。

DELLA 蛋白質主要是透過與轉錄因子和染色質調節因子交互作用來影響基因表現，進而控制植物生長。透過這些交互作用，它們整合了激素與環境訊號，以協調植物的發育。我們最近的研究檢視了 DELLA 蛋白質的功能域以及調節其活性的分子機制。此外，轉譯後修飾似乎能微調 DELLA 的功能，從而對植物生長進行動態調控。了解 DELLA 蛋白質的運作方式，有助於解釋綠色革命的分子基礎，並為未來提高作物生產力的策略提供見解。

摘要：

Fruit formation in flowering plants is normally triggered after fertilization, when developing seeds produce the hormone auxin to initiate fruit growth. However, fruit can also develop without fertilization, producing seedless fruits in a process called parthenocarpy. Seedless fruits are often preferred by consumers and can help maintain stable yields when environmental stresses—such as high temperatures—reduce pollination and seed formation. In tomato (Solanum lycopersicum), proteins involved in auxin signaling, including SlIAA9 and SlARF7, normally prevent fruit development before fertilization. A similar repressive role of class A-ARFs in fruit formation has also been observed in other plant species, even though these proteins are thought to activate auxin signaling. To understand how specific class A-ARFs regulate fruit development, we used CRISPR-Cas9 gene editing to study four ARF proteins (SlARF5, SlARF7, SlARF8A, and SlARF8B). Our results show that before fertilization these proteins partner with SlIAA9 to block the start of fruit development. Surprisingly, once fruit development begins, the same four SlARFs switch roles and promote fruit growth. By editing the SlARF8A gene to remove a segment of the protein that binds to the repressor SlIAA9, we generated tomato plants that produce seedless fruits and maintain higher yields under heat stress. This work illustrates how understanding plant hormone signaling can guide gene-editing strategies to develop crops that can better withstand climate stress.

在開花植物中，果實的形成通常是在受精之後才被啟動。當種子開始發育時，會產生植物荷爾蒙—生長素（auxin），進而誘導果實生長。然而，果實也可以在未經受精的情況下發育，形成無籽果實，這種現象稱為單性結果（parthenocarpy）。無籽果實通常較受消費者青睞，此外，當環境逆境，例如高溫，降低授粉效率與種子形成時，單性結果也有助於維持穩定的作物產量。在番茄（Solanum lycopersicum）中，參與生長素訊號傳遞的蛋白質，包括 SlIAA9 與 SlARF7，通常會在受精前抑制果實發育。雖然A類生長素反應因子（class A-ARFs）一般被認為是生長素訊號的活化因子，但在其他植物物種中，也觀察到它們在果實形成過程中具有類似的抑制作用。為了了解特定A類ARF如何調控果實發育，我們利用CRISPR-Cas9基因編輯技術研究了四種ARF蛋白（SlARF5、SlARF7、SlARF8A 與 SlARF8B）。研究結果顯示，在受精之前，這些蛋白會與 SlIAA9 結合，共同抑制果實發育的啟動。令人驚訝的是，一旦果實發育開始，同樣的四種 SlARF 便會轉換角色，改而促進果實生長。透過編輯SlARF8A基因，移除其蛋白質中負責與抑制因子SlIAA9結合的區域，我們成功培育出能夠產生無籽果實的番茄植株，並且在高溫逆境下仍能維持較高的產量。本研究展示了，深入理解植物荷爾蒙訊號傳遞機制，如何能夠引導基因編輯策略的設計，進而培育出更能抵抗氣候壓力、具備更高韌性的農作物。

摘要：

The pioneering studies of nuclear beta decay by C. S. Wu revealed one of the most profound surprises in modern physics and transformed our understanding of nature. Today, precision measurements of neutrons and beta decay continue to probe some of the deepest mysteries of the universe. This lecture will follow the path from Wu's historic experiments to current searches for new physics, including investigations of neutron decay, the origin of matter-antimatter asymmetry, and the mass of the neutrino.

吳健雄開創性的核β衰變（nuclear beta decay）研究揭示了現代物理學中最深刻、最令人震驚的發現之一，並徹底改變了我們對自然界基本規律的理解。時至今日，對中子及β衰變的高精度測量，仍持續探索宇宙中一些最根本的未解之謎。本演講將循著吳健雄歷史性實驗所開創的道路，介紹當前尋找新物理（new physics）的最新研究進展，包括中子衰變的精密測量、物質與反物質不對稱起源的探討，以及中微子質量的研究。

摘要：

As an art student, I was drawn to the beauty of symmetry in paintings and design. Later, as a physicist, I discovered that symmetry also lies at the heart of modern physics. Since Einstein, symmetry principles have guided our understanding of the laws of nature, yet some of the greatest discoveries have come from the realization that these symmetries can be broken. In this lecture, I will share my journey from art to science and explore how the concepts of beauty, symmetry, and symmetry breaking connect art, modern physics, and the pioneering work of C. S. Wu and others.

過去，身為一名藝術系學生，我曾深深著迷於繪畫與設計中所展現的對稱之美；後來，當我成為一名物理學家時，我發現對稱同樣是現代物理學的核心概念。自愛因斯坦以來，對稱原理一直引領著我們理解自然界的基本定律；然而，物理學上一些最重大的發現，卻源自於人們認識到這些對稱性並非總是成立，而是可能被打破。在本演講中，我將分享自己從藝術走向科學的心路歷程，並探討美、對稱，以及對稱性破缺等概念，如何將藝術、現代物理學，以及吳健雄等科學先驅的開創性研究緊密連結在一起。

摘要：

本演講有兩個主軸：（A）超強的軟硬體為機器創造出很像是人類的「智慧」；這可說是人類的高度智慧及群體力量的結晶。（B）人類語言是孕育人類文明的重要元素；借助這種機器的很像人類的「智慧」來操作人類語言，是不是有機會幫助人類瞭解並掌握自己的文明，並推進人類文明的繁榮呢 ? 在此次演講中，主講人以他教機器聽說人類語言的研究體驗為引言，將上述兩個看似毫不相關的主軸，串連融合起來。

摘要：

由於人類社會不斷進步，科學家需要考慮的問題也日益複雜；當科學家發現單憑人腦人手來執行研究顯有不足時，就常常借助機器的力量。科學家在精緻超強的機器軟硬體協助下，所創造出來的科學是這裡所稱的「新科學」。在「新科學」環境下，最具代表性及影響力的精緻超強的機器軟硬體之一，當屬所謂的「人工智慧」。此次演講的主軸，是在人工智慧無所不在的環境下，人類的知識世界如何改變，而人類的學習、研究、工作、生活，要如何迎向此一片燦爛的陽光。