歡愉的大學習潮
歡愉的大學習潮
2006.08.01 |

台灣人好學,並不是一件新鮮事,即使在製造業主導台灣經濟的過去,我們常見到工作者投資時間與金錢,賣力地學習各種工作新技能、新證照以及和升遷攸關的新訓練。因此,這一波的大學習潮,並非意指台灣由「低度學習」社會向「高度學習」社會轉進,而是由「製造業式學習」往「創意式學習」跳躍,某種學習本性與質地的革命性改良。
製造業的運作邏輯,在於大量標準化生產的效率,因此製造業經濟對應的工作場所技能,在於如何泯滅個性,建構一個集體性、配合中央生產線作業的紀律心智,工作者學習的標的,既在於由淺到深的操作工具知識,也在於配合某種慨然或坦然付出、建構一個集體生活所必須的自我規訓(Self Discipline)能力。但創意經濟體不同,創意經濟要求個人能產出獨一無二的工作成果,「me too」在過去是美德,但在今日,卻是工作場所中的罪愆。企業生產商品或服務的流程不再是中央控管的一條鞭裝配線,而是一道道創新流程、方案、設計組成的價值鏈。
也就是在經濟結構裡的這兩種工作倫理大轉折,台灣社會再一次經歷「自我改良」的集體焦慮──如何讓一個於心靈深處烙印著「跟隨至上」舊價值觀的人,轉變成日常生活行動皆能「自我創造」的新職場人,是歷來台灣各種學習潮中最艱困的一次。
如果我們說過去的每一次自我學習,目標是「革面」的循序漸進,這一次則是「洗心」的心靈改造──要讓「集體人」變成「個體人」,它不止牽涉到對過去學習所得之知識、價值觀或世界觀的檢視、掏空與揚棄,還包含重建「能夠自我學習」的能力。正因這種雙重的折磨,新學習潮所需的學習工程,我私自猜想:必然包含著三種讓我們耳目一新的項目:「啟蒙」(enlightenment)、「體驗」(experience)和「踰越」(transgression)。
「啟蒙」,意味著導引新工作者以「新視角」重新認識「新世界」的能力;「體驗」,意味著是從「學習者生命史」出發、能產生自主學習感動、開啟自我探索慾望的新學習流程設計;「踰越」,則是跨越既定學門界線、挑戰舊有知識權威、懷疑各種主流論述正當性的「學習勇氣」之育成與滋養。這三種學習工程,瞄準的不是為學習者添加多少的工具性知識、取得多少張證照,而是讓學習者如何由一個「指令遵從者」變成「自我決定者」──學習者藉由認識自我,感動於自我之獨一無二,讓埋藏於每個人生命遙遠深處的本能創意,掙脫舊教育的綁捆,浮上意識的水面,從此成為「個體人」安身立命的新驅力。
我們猜,這才是這波大學習潮的真義:學習者可以重新來學習美學與哲學、音樂或設計、購物與穿衣、生活風格與旅行冒險──40年來那種壓力處處、隱忍呵欠、強迫規訓的學習,將被一種訴求「個體歡愉」的新學習所取代。也許唯一剩下的問題將是──你認為:到底「自我的歡愉」究竟是美德還是罪愆?

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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