會Google不代表懂搜尋─對數位原住民的觀察與思考
會Google不代表懂搜尋─對數位原住民的觀察與思考
2011.11.21 | 科技

1出生在這個時代的孩子,常被冠以「數位原住民」(Digital Natives)之稱,對他們而言,Google搜尋引擎等數位工具的存在,就像空氣一樣理所當然,他們使用起來毫無困難,也對這些科技給予絕對的信任,不過也許正因如此,一些使用這類工具的對應能力─資訊來源與正確性的判斷,卻被發現是部分這群「新人類」的盲點。

Charleston學院的商學教授潘冰(Bing Pan),為了了解現在學生使用搜尋的技巧程度,於是設計了一個試驗,受測者被給予一些問題,需要利用搜尋來找出答案。一般學生交出的答案,都來自Goolgle搜尋排序最前列的結果─合理的選擇,也是正確的答案,不過潘冰對部分學生的搜尋結果動了一點手腳,讓他們的搜尋結果以非正常的順序顯示,儘管如此,許多學生還是照樣交上排名最前列的結果。潘冰認為,這代表學生可能有過度相信搜尋引擎給的「正確解答」,而連判斷資訊正確性的工作都交由其行使。

以往的資訊,因為實體世界的成本考量,在傳播前就會經由專業人士(學者、出版社、媒體)決定其是否有價值,才有可能變成紙本、廣播、電視,所以數位移民(Digital Immigrants)─出生在網路等數位工具誕生前者較少這樣的問題,是因為接觸過真正「優質」的資訊,了解其特徵,進而得以判斷網路上資訊的正確性,或想到去質疑其來源,而打造Google等搜尋引擎的人當然也屬數位移民,在這樣的邏輯下,「資訊可用性的判斷」也就是使用者應具備的基本能力,所以數位原住民的盲點是難以想像的。

不過在網路世紀,不僅每個人都能生產資訊,也都能輕鬆發佈,透過搜尋引擎等工具,每則資訊都能被找到,而資訊的能見度取決於搜尋條件的關聯性,其中充滿很大的變數,如果是了解搜尋演算法者,會有許多可操作的空間,但無論如何,對資訊特徵沒有先入為主的數位原住民,眼中所見的搜尋結果可說差異不大,甚至毫無差異也有可能,而唯一的判斷依據,便只剩下「排名」。

當然,網路誕生也有人提出「資訊解放」的看法─過去專業人士把關過濾資訊,固然能保證資訊的品質,但也給了經手這些資訊者「詮釋」資訊的機會,而一昧相信專家說法的資訊,比起數位移民的不知如何判斷,不判斷的迷信權威似乎並未好到哪去。真相如此,所以不會搜尋不但不是現代教育的新危機,實情正好相反,搜尋引擎不但是人類有史以來,解決一般問題最有力的工具,也許還將成為訓練使用者判斷性思考的前所未有機會。

參考資料:Wired

關鍵字: #Google #搜尋引擎
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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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