【數位書介】不公平的代價:破解階級對立的金權結構
【數位書介】不公平的代價:破解階級對立的金權結構
2013.03.31 | 科技

2011年秋天,我與家人來到美國紐約旅行,下榻的飯店剛好距離華爾街一個街口,出入時,還可以聽到華爾街傳來群眾的鼓譟聲,不時還有音樂聲響起,我意識到,這就是新聞事件:「占領華爾街」。

看著新聞事件,在自己的眼前轉變成真正的「動詞」,是一個十分有趣的經歷,聚集的群眾不是特別激動,只是溫和地向世界表達他們對華爾街金融市場的不滿,對照著嚴陣以待的拒馬及森嚴的出入管制,總讓人覺得有那麼一絲絲的不相稱。

華爾街,一條狹小略顯陰暗的街道,那時只有那些脖子上掛了工作證的上班族,才能通過檢查順利進入……。即使只有數步之遙,我仍無緣親見那象徵著金融市場繁榮昌盛的華爾街銅牛。

日前,在Facebook上不經意看到朋友遊歷紐約傳回來的照片;一群人開心的與這隻銅牛合照,讓我又想起了幾年前的這段記憶。現在的華爾街,抗議的民眾早已散去,也重拾繁華容貌,讓人不禁懷疑:難道,那年與那年之前的金融動盪,都沒為這世界留下些什麼?

在看了這本 《不公平的代價:破解階級對立的金權結構》 後,我釋懷了,至少這場波濤,還催生了這本書!

這是諾貝爾經濟學獎得主史迪格里茲(Joseph E. Stiglitz)的最新著作,作者序開宗明義就宣示:「低成長不是問題,『分配不均』才是」。在他來看,美國向來引以為傲的美國夢──一個人人機會均等,力爭就能上游的夢想,如今,也真的只是個夢想。因為太多的事實證明,美國已是個「1%所有、1%所治、1%所享」的國家。

所謂的「1%所有、1%所治、1%所享」指得是社會向頂層1%階層傾斜,這群人取走企業及社會獲利的大部、擁有完善的醫療保障、從小栽培自己的孩子,送入知名私立學府,然後持續透過財富所累積的政治影響力,遊說政府與社會用稅制與法律,繼續維持優勢地位。這些人獲得的酬庸遠高於他們的付出,即使,許多人最初是靠著政府的補貼與機運而起,他們仍大言不慚宣稱這些皆源於自己超乎常人的「付出」。

圍繞著「尋租」概念,作者娓娓陳述他的不公平論述:

「我們將當前政治犧牲眾人、圖利富人的許多方式,稱之為『尋租』。尋租有多種形式,包括來自政府的隱藏性和公開移轉與補貼、減低市場競爭的法律、現有競爭法執行不力、法令規定允許企業損人利己,或者將成本轉嫁給社會,」而「頂層過得那麼好的原因之一就是尋租,取走比較大的一塊派,也讓派比原來該有的尺寸還小。」

作者認為,美國目前面臨的分配不均,不只是由次貸危機和其後的景氣不振而來,而是過去30多年政府積年累月的不作為而產生。財富分配不均之所以影響重大,就在於「財富分配不均不像所得那樣年復一年波動,」一旦形成就很難改變,而且這也將造成資源運用的無效率,並破壞社會凝聚力與民主政治的核心。

有趣的是,雖然作者描述的是美國的經濟、社會現況,但我卻在其中找到了不少台灣的影子。台灣與美國一樣,面臨著公立大學學費日益飆高、企業肥貓充斥、工資原地踏步等問題,就連作者在書中極力呼籲要避免媒體趨向壟斷而缺乏觀念競爭的狀況,在台灣也已然出現。

史迪格里茲的論述,為許多社會問題找到了解答。這個年代的台灣年輕工作者,擁有許多的不平與憤怒,我不諱言自己也是如此,許多時候,這種憤怒抑慍在心,始終找不到原因,而終於,我靠著這本書找到了答案:許多的不平,就來自於「不公平」,少了向上流動的機會!

雖然書中提出的建言未必都適合台灣,但我認為,了解與定義問題也是解決問題最重要的一步,透過本書,這就會是有力而堅實的一步!

線上試讀: https://readmoo.com/reader/preview.html#210001418000101

[何宛芳]曾擔任科技媒體記者多年,現任職於Readmoo電子書店

關鍵字: #數位書選
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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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