比哈佛還熱門！2013年由法國第二大電信公司的創辦人尼爾（Xavier Niel）獨資創辦了程式學校「School 42」，所有學生免學費。除了18歲到30歲的年齡限制之外，任何人都可提出申請，不需要任何證明文件，只要上網填寫姓名、年齡、e-mail，按下送出鍵，便完成申請。
每年有7萬至8萬名學生申請，錄取率只有1％，不給文憑、沒有老師、沒有教科書，一切得靠自學與同儕。
完成申請的學生，經過初步的線上測驗篩選，其中最優秀的3000名將參加為期一個月的魔鬼測試，每天有新任務要完成，沒有週休二日，每星期舉行一次考試。
最後大約有900至1000名學生，通過這場高壓的生死淘汰賽，順利入學。錄取率約1.1％，比哈佛大學的3％至5％還難進。
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大學的本質，是培養未來的領導人，以及追求真理。 做「不追求立即實效與結果」的研究，是大學的特權，甚至是責任。
面對不斷變動的社會，大學校長應該回歸核心，包括教學、研究與社會責任等層面的策略，領先社會提出進步的價值，進一步思考如何落實具體策略，而非只是追求量化的指標，避免讓大學成為功利的溫床。
大學校長的遴選制度應該徹底改變，應該模仿美國大學校長遴選制度，保密候選人名單，等到進入最後投票階段再公布，保有對候選人的尊重，才有機會對全球徵才。
要方便，還是要隱私？在保護個人數據的隱私與安全，以及積極利用、驅動創新之間，企業該如何兼顧、平衡，將決定數據經濟發展的成敗。
史上最嚴的個資保護令，「歐盟通用資料保護法規（GDPR，General Data Protection Regulation）」將於2018年5月上路。 大幅增加個人對自己個資、數位足跡可以如何被蒐集、使用的掌控力。企業不得違反個人意願，違法者，將被重罰。
企業若要對員工、客戶、第三方個人，進行個資蒐集、使用、儲存、監控或傳輸等處理，都被視為企業試圖侵入個人隱私，企業就有義務告知受影響的個人。
這包括了實體和虛擬世界的個資。科技變遷快速，GDPR對個資的定義又更為廣泛。除個人電話號碼、地址、健康資料、電子信箱等之外，像是指紋、臉部辨識、視網膜掃描、線上辨識碼以及線上定位資料，如Cookie、IP位置、行動裝置ID等，全都納入個資範疇。
人工智慧（AI）就像電力，將會滲透到人類生活的每個層面，AI目前的發展，很像1995年的網際網路。
AI就是模型，餵數據給機器，機器深度學習後產生各種模型，改善企業預測與決策，數據導向式決策（data-driven decision）將是未來趨勢。
在什麼都可以用機器分析的時代，人的價值是什麼？ 判斷與行動。 機器會預測，但它們並沒有判斷，當預測成本降低，人的判斷會變得愈來愈有價值。 更重要的是，誰能行動？
華生唸了逾1500萬頁的教科書、研究、治療指引，受過6年的癌症醫學特訓，每年消化5萬篇新癌症研究報告，並送到全球知名的紐約史隆凱特林紀念癌症中心（MSK）派訓。
華生是全球首部人工智慧（AI）癌症治療輔助系統（IBM Watson for Oncology）。IBM華生已經進軍全球13國、逾50家醫院，擔任醫師助手。
在台灣，近40位腫瘤科醫師，還有逾200位罹患大腸癌、乳癌、攝護腺癌等8類癌症病人，曾接受華生的幫助。
主治醫師在診斷後，將病歷、檢查數據、影像報告等輸入系統。華生接收到指令後，立刻判讀、分析出多種治療選擇，依存活率、效用、副作用等排序。
2017年3月的美國物理學會，Google宣布將在今年底前打造並測試一台49量子位元（qubit）的量子電腦。而且，Google將證明，這台量子電腦可以在執行「某些困難任務」的速度上，超過全球最快的傳統超級電腦。
量子運算到底有多強大？一般電腦運用的位元（bit）紀錄處理數據，只能以1或0的狀態存在，但量子位元具有疊加（superposition）的特性，能夠同時處於1和0的狀態。華爾街日報比喻，如果說傳統位元像是靜止的硬幣，一次只能出現正面或反面，量子位元就像旋轉中的硬幣，正反兩面同時可以出現。
這樣的技術特性，有利於處理某些對傳統運算而言極度複雜的問題。例如，質因數分解、精確模擬有機分子運動、全球暖化、清潔能源等這類問題時，量子電腦會比傳統電腦速度快上許多。
1980年代，諾貝爾物理學獎得主理查．費曼提出了量子運算的理論。費曼在1981年提出，自然就是由量子組成（Nature is Quantum），如果你想要模擬自然界，你就必須要打造量子電腦（quantum computer）。
21世紀，「全世界最有價值的資源不再是石油，而是數據，」《經濟學人》宣稱，「數據已經是所有成長與改變的驅動力。」
誰能將數據運用得好，誰就是贏家。一個國家、一家公司成功與否，將取決於是否有創造性地運用數據資料的能力。
當前最紅的人工智慧（AI）、自動駕駛、機器人、擴增實境（AR）、虛擬實境（VR）、工業4.0等新科技應用，背後也都是依靠大量數據，才能產生新技術、新服務、新商業模式。談人工智慧，是離不開數據的。
如果數據是石油，人工智慧就是讓大數據分析進入新紀元的煉油廠。
