【Mr.6】三十年後,我們將沒有「自己」的回憶,每個回憶都是「大家一起」
【Mr.6】三十年後,我們將沒有「自己」的回憶,每個回憶都是「大家一起」
2012.01.18 | 人物

上星期在英國《衛報》讀到一篇有趣的專欄文章,作者提到,網路對大腦產生巨大影響,她再次引述去年那篇關於「Google影響大腦」的科學研究,當時我也寫過一篇文,不過,那個時候包括我自己對此事解釋都是「Google讓人更笨」,但上星期,這位《衛報》作者提出另一個角度──

這位女作者提到,某天她搜尋從前的「email」,各位知道,網路二十年了,每個人其實都有一個用了十年以上的email郵箱,像我,Gmail用了五年,但之前的Yahoo!信箱用了七年以上,她進去那個郵箱,一搜從前某個名字,無意間,順便搜到了一封來自自己父親幾年前寫給她的email,而她的父親現在已經不在世上了!郵箱和Facebook不同,它是一個私人的空間,這封信當然是她自己和父親的私密對話,當她無意間看到這段文字,感覺到無限唏噓,然後……

然後,她立刻將此段原屬私密對話的文字,貼到她的Facebook牆上

呵。

不貼還好,一貼上去,一些「讚」之後,還聞聲來了兩位她的父親的舊識,料想這兩位長輩或許不是此作家的Facebook朋友,但是可能是「朋友的朋友」,他們也過來按「讚」,而且留言,告訴她,她的父親一些過去的往事……。

於是乎,大家就開始在Facebook上面回憶起這位父親,以及當年的往事,當然那不是同步進行的,大概是分著好幾天,待留言都留完、讚也都按得差不多之後,這位專欄作家觀察自己的動作,突然間「有感而發」──

她說,以後的「回憶」,會不會變成這樣?

所有的回憶,將不再屬於「自己」,而是和大家「一起」的

什麼意思?

看,這位女作家,找到了一個網路上的「回憶」,但,她會直覺的、習慣的想po到網路上面去,然後,大家一起丟回憶上來,沒有參與的就丟論點,沒有論點的就丟個附和,有感而發的就再丟出其他的回憶……以後的人類,或許就是不斷的這樣「一起回憶」,也漸漸開始習慣,回憶不是自己,而是「大家一起」;那些年,我們不只一起追女孩,而是那一年,我們其實一起經歷了「所有事情」

注意,這和現在不一樣。你的「畢業旅行」當然是和同學一起的回憶,但你某天晚上自己一人在超商吃便當?某天你和女友的第一個kiss?雖然其他人不在現場,但經由你的一點點無私的小分享,就會變成「大家一起」了!我的天!雖然不致將自己隱私全盤公開,但,你都會到Facebook上面,去分享一張照片或打一個卡,大家就會開始「參與」你個回憶,整團整沱整包就成了一個「那些年,大家一起」的回憶了。

這不好嗎?

專欄作家引用當年那個「Google改變人類大腦」的論文,因為當年的發現,也包括一個很重要的事──當一個人,知道他的事情已經記在網路上,那他就不會記得它了

換句話說,你丟到Facebook,從此就是大家一起。從前從前,留下相片,你想像的是,等你老了你再分享給其他人,但現在,等於你習慣會先在第一時間就「做掉了」這件三十年後再做的分享之事,而你也真的因此而「忘了它」,將它托付給其他人,不再記得這個回憶!我開始有一個恐怖的感覺,所有的回憶都在電腦裡,怕電腦當機壞掉;但現在,不只是回憶都在電腦裡,它是安全的存在雲端、社群網站的留言版,但,你的回憶,一開始就分享出去,你不會記得它們,你仰賴給其他人「一起」記得它們。有沒有可能,當我65歲以後,我變成一個,沒有回憶的人

全部都是「那些年,大家一起」的回憶?

回憶不再只是個人的私事,從此,回憶也不再只是一個屬於自己的秘密!在新時代,改變了未來,也改變了過去,我們對「過去」的看法隨著改變,這段日子我自己受到這種線上線下「錯亂」相當嚴重,以後再分享,我認為,目前每個人首要做的,是再次建立自己的空間,這最好不是在網路上,我們必須再有一個自己的空間,可能是手札,可能是小筆記本,可能是自己私密的未公開部落格,或許,是更多的email……。

總之,有些回憶,必須不是別人可以看到、按「讚」的。

而,當你又犯「老毛病」想寫到網路上去?

請記得,留一點點秘密、留一點點回憶,不要急著吸引這麼多「讚」,好嗎?

(圖片來源:mrlerone)

出自Mr.6

往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓