【MMDays】用寫程式改善政府效能,台灣辦得到嗎?
【MMDays】用寫程式改善政府效能,台灣辦得到嗎?
2012.06.26 | 科技

在美國求學時,我曾經在美國國慶日的時候,到 San Jose 看國慶煙火。附近居民扶老攜幼,拿著板凳把公園擠得水洩不通,美國國慶煙火不分地點,大家都愛看,很多人也順便從家裡帶來準備好的食物就地野餐,或是到旁邊的園遊會攤子,買一些食物就這樣吃了起來。然而,最令我印象深刻的,不是漂亮的煙火,而是散場後讓我感到驚訝的一個景象:一個黑人家庭,屁股大到坐飛機時需要買兩個機位的黑人媽媽,大聲喝令旁邊跑來跑去嬉鬧的小孩子,要他們把周圍的垃圾收拾好、撿起來丟到垃圾桶,然後我就看著這個黑人家庭,一路撿垃圾、一路走回家,他們撿的大部分垃圾都不是他們自己製造的。而他們走回去的那條路,被他們撿得乾乾淨淨,不需要其他人再打掃。

這才是教育。

我曾經開玩笑地跟身邊的朋友提出一個隨便想到的 idea:想要系統化的評量人民的公德心,應該可以看一個簡單的指標:「下水道蓋子旁邊的煙頭數量。」每年做個抽樣統計一下就知道了,然後我還取了個名字叫「煙頭指標」。不過講歸講,其實也只是揶揄一下那些亂丟垃圾的人。

會想起這個故事,是因為前幾天我在 TEDxTaipei 上面看到一個很棒的演講: Jennifer Pahlka:如何用程式打造更好的政府?

這是一段不過短短 12 分鐘的演講,內容是說 Jennifer Pahlka 發起的一項計畫「 Code for America 」,這個計畫每年邀請一些科技人士及才華洋溢的設計師,請他們休假一年,這段休息期間去他們最痛恨的「政府」做事,讓他們在政府部門開發應用程式,探索一些改善社會、改善政府效能的可能性。

演講中舉出一個例子:去年 2 月波士頓大雪,把消防栓都埋住了,當地政府對此毫無作為,眼睜睜看著一支支消防栓被大雪掩蓋。所幸,此時 Code for America 正好有一個團隊在波士頓政府做事,於是開發了一個 app,讓使用這個 app 的人可以去「認養消防栓」,認養的意思是說:如果你的消防栓被雪埋住了,你願意去把它挖出來,你甚至於可以為你的消防栓取個名字。這個 app 非常容易撰寫,上線後也如星火燎原般地擴散。遠在夏威夷的一個政府 IT 部門員工注意到了這個 app,立刻把同樣的 idea 應用在當地的「海嘯警報器」上面,讓當地的人去認養和維護海嘯警報器,確保居民的安全。西雅圖政府也如法炮製,利用同樣的 idea 讓當地居民去清理堵塞的排水孔。

一個小小的 app,竟然發揮了這麼大的效用。

Code for America 因此是一個很棒的行動計畫,這群人想要透過網路、透過 app、透過鍵盤,改善自己的國家和政府,而且他們已經有成功的故事。台灣也有有志之士,發起了類似的 Code for Tomorrow 計畫。不過比較令人憂心的地方在於,我發現到,這個行動計畫成功的重點不在政府,而是在於人民的素質,所以我想到了文章開頭的故事。內心疑惑著:「台灣人究竟願不願意以這樣的方式來維護自己的公共環境?然後改善政府效能?如果台灣人平常連維護公共環境的公德心都沒有,類似的行動計畫是否死路一條?」

到 「 Google 搜尋滿地垃圾 」,就馬上可以發現台灣人的公德心還有很大的進步空間:演唱會、燈會、跨年晚會 … 每次留下來的都是堆成山的垃圾。

美國人看到自己的國家快爛了,會開始反省,如何改善自己的社會、以及改善自己的政府。台灣人看到自己的國家快爛了,會趕快想辦法去當外國人。

這就是最根本的差異:人民對於自己的國家沒有向心力,凡事先以自私自利為出發點,導致環境的破壞、利益團體的惡鬥、以及癱瘓的政府。

當美國已經想到以「軟體」結合「公德心」來改善自己的社會和國家時,台灣剛好兩個都比較缺乏。所以我認為台灣要迎頭趕上這波「用軟體和網路改變政府」的熱潮,還有很長的一段路要走。台灣的軟體產業不發達,軟體從業人員的薪資比起硬體廠商的薪資差了不少,能夠發揮的舞台也很有限,這也連帶造成這些軟體從業人員得先考慮找到工作、填飽肚子,而不是先考慮參與 Code for America 這種富有理想性的行動計畫,很遺憾,馬斯洛的需求理論在這裡同樣適用。但是我依舊衷心地希望 Code for Tomorrow 能夠像 Code for America,在社會中發揮一些正向的力量,雖然沒有公德心的人,腦子不可能一天就被清洗乾淨,但是身為與網路一起長大的世代的一份子,我還是相信「軟體」和「網路」終將扮演改善我們社會的重要角色,雖然台灣起步很晚,但是並不絕望。

也希望台灣政府能深切瞭解到,「軟體」和「網路」正以不可思議的方式和力量在改變整個世界,軟體與硬體不同,不但變換無窮,對於社會造成的效應也有許多不可預測的特性,而相信以台灣人的創意,如果有一個良好的軟體產業和網路環境,絕對可以用非常快速和低成本的方式,發展出一些令人意想不到、但是卻讓我們社會更好的強大力量,如果政府能增加投入在軟體產業和網路環境的資源,把對於傳統電子產業的關愛,移轉一些些到軟體產業上,不僅產業可以轉型升級,連帶著社會也可以獲得改變,甚至於最後也回過頭來改善了政府的效能。

我們絕對需要一股這樣「軟性的力量」,來改善社會。

出自 Mr./Ms. Days (MMDays)

關鍵字: #app
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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