【一週新聞短評】 核電廠比搭飛機還安全?
【一週新聞短評】 核電廠比搭飛機還安全?

本周最引人注目的新聞,除了世界棒球經典賽(WBC)台日大戰創下平均12.92%的收視率──代表有260萬名觀眾守在電視機前觀戰──之外,大概就是3月9日的廢核大遊行了,根據《蘋果日報》報導,全台灣北中南東、總計有22萬人走上街頭。 

關於「要不要核能」的爭議,在網路上可搜尋到的意見有很多。我稍微查了一下正反兩方的意見,其實不外乎以下幾種在鬼打牆:

  反對核能 支持核能
安全 核電廠很危險。專家說很安全,那是1970年代的舊研究,早被廢除了。 (專家說很安全我才不信) 專家說核電廠比搭飛機還安全。而且新的核電廠有全新的安全設計。 (專家說的你都不信,你要信誰?)
環保 核廢料無法處理,不環保。 不用核電用火電,火力發電排碳也一樣不環保。
效率 若加上廢爐、處理核廢料的成本,核能發電成本遠超過目前估計,其實一點也不划算。 核電發電成本最低,最有效率。而且台電的核能發電成本,有把處理核廢料估計進去了。
經濟 願意漲電價,此外可以節約能源,來彌補廢除核能減少的發電量。 不要漲價,而且電力變貴,台灣經濟就會差,未來大家還不是一起吃苦。

ps.這裡純粹比較「支持/反對核能」雙方,不處理「我支持核能,但反對核四」的意見。大概沒人會相信核四(如果有的話)是一個可以安全運作的發電廠(嗯……除了台電本身啦──我想麥當勞也很堅持自己的餐點非常健康)。 

扯遠了,我們回到表格裡。有關核能的環保、效率、經濟議題,正反兩方都提出很多意見,我們暫且置而不論。不過我心裡始終有個問號縈繞不去,就是「核能發電到底安不安全?」這個問題。 

白話來說,一聽到「核電廠很危險」,大部分永和派(擁核人士最新的網路稱號)會告訴你:專家說,發生某某災難的機率是幾千萬分之一(或幾百萬分之一、幾十萬分之一,總之是很大分之一就對了),比你搭飛機還安全,比你買樂透中獎的機率還低,所以不用擔心。說核電有多恐怖都是騙你的,不信專家你要信誰? 

聽起來挺有道理的。 

然而,除了重複引用「核電廠比搭飛機還安全」的這個比喻之外,我們並沒有真正去了解「某某災難」的定義是什麼(核電廠爆炸?爐心熔毀?還是……);以及「幾十萬百萬千萬分之一」的機率,到底是怎麼來的,詳細的數字又是多少? 

其實,目前所有關於核能電廠的安全評估,最早的資料來自於1975年,美國核能管制委員會(Nuclear Regulatory Commission)一份名為「WASH-1400」的報告(參考維基百科:http://en.wikipedia.org/wiki/WASH-1400;此外還可以下載報告原文,這是用打字機打的報告,十分懷舊)。 

這份研究計畫是由麻省理工教授Norman Rasmussen主持,運用系統安全工程分析方法,花了70個人一年的工作量完成。報告中估計,一座反應爐運轉一年,發生「爐心熔毀」的機率大約是200萬分之1,差不多和一個人活一輩子被隕石砸死的機率相等。 


圖1:著名的WASH-1400報告,也是「核電廠比搭飛機安全」的故事來源。

不過這份報告很快引來許多批評。1976年,憂思科學家聯盟(Union of Concerned Scientists)就發表了150頁的文章來批評WASH-1400報告,包括它沒有估計到人為因素、低估系統運作的複雜性等等。而在1979年,美國核能管制委員會也宣布,不再支持或背書WASH-1400的任何一項結論。 

此後,美國核能管制委員會又分別在1982、1991年進行了核能電廠的風險評估(參考連結),把安全標準提高到「每人每年因反應爐事故直接死亡的機率要在2000萬分之1以下」「因事故造成的癌症死亡率要在500萬分之1以下」。但不久後又再度宣布不再為這些標準背書,理由是「採用過度保守的分析,以致於無法應付劇烈災變」,因此正在研擬最新的核災風險估計,但直至目前,還沒有任何結果。 

現在我們知道,真正的專家,對於目前核能電廠的安全是沒有任何保證的。那些百萬分之一、千萬分之一的機率,不再有任何單位提供背書。 至於台灣呢?1999年,台電在「核四再評估會議」所提供的分析資料顯示,現存的三座核電廠可能發生爐心熔毀的機率,平均是每萬爐年有3.3次;而核四的安全標準將會是「每10萬爐年發生1次爐心熔毀」。 這個數字到底可不可信?自從1956年第一座商業核能發電廠啟用以來,至今57年(目前全球有435座反應爐在工作中),其中就發生了3次爐心熔毀事件:車諾比、三哩島、福島──那幾萬、幾十萬、幾百萬分之一的機率,為什麼變成3/57? 

《黑天鵝效應》書中引用了一個故事:拉斯維加斯賭場的「風險控管」,通常是專注在避免被賭客大贏錢,由於賭場內所有遊戲的勝敗機率都可以算出,只要控制好「大鯨魚」級的百萬賭客,其他小賭客的輸贏不過是九牛一毛。引此,賭場裝備了電影般的監視系統,好好監督賭客的一舉一動,防止詐賭。 

然而,其實賭場的風險遠跟它的業務無關。有史以來,拉斯維加斯發生的4大賭場損失,分別是:

1.一名無可取代的演員,在主秀中被老虎咬成殘障,讓賭場損失了一億美元左右。直到出事之前,沒人懷疑過這隻老虎會反撲跟它睡在同一間臥室的主人,賭場甚至觀眾保險,卻沒有為這為演員保險。

2.一位承包商在飯店擴建工程時受傷,卻對和解條件非常不滿,因此企圖把賭場炸掉,在地下室的柱子放置炸藥。

3.賭場員工因為某個完全無法解釋的理由,把必須交給國稅局的表格壓在自己的抽屜裡,賭場逃漏稅持續了好幾年卻沒人發現──直到某天收到吊銷執照的命令,最後付了一筆龐大的罰款了事。

4.賭場老闆的女兒被綁架,老闆為了籌措贖金,違反賭博法盜用保險箱裡的鉅額金錢。 

造成賭場最大損失的事件,往往是在賭場的「風險評估」之外。而且,這些重大事件造成的損失金額,遠遠超過模式內風險的1000倍以上。依照核電廠的規格設計,爐心熔毀的機率是幾萬分之一。然而,我們該怎麼估計「某個毫無理由逃漏稅的員工」或「電廠組員被綁架」「包商報復放炸藥」的風險? 

如果我丟一枚公平的硬幣(意思是正面、反面的機率各一半),連續99次都出現正面,我問:「第100次出現反面的機率是?」專家會告訴你:「機率是50%,因為你已經假設這是公平的硬幣,而且每次投擲都是獨立事件。」賭徒則會說:「你要不就是在鬼扯,要不就是笨蛋,才會相信50%這種事。這個銅板一定動過手腳,這不可能是公平的遊戲。」 

專家只在框子內思考,賭徒幾乎完全在框子外思考。我不知道核電廠究竟多安全,但我能肯定,那機率絕對比十萬、百萬、千萬分之一,大上非常多。

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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。

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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%。

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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。

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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。

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