愛因斯坦的創新箴言
愛因斯坦的創新箴言
2006.05.15 |

最近一次高中同學聚會,一桌人算起來竟然有近半是念物理系的,記得1969那年物理還是理工科系的最高分,而去年2005年正值相對論發表100周年,也是愛因斯坦逝世50周年。1905年愛因斯坦發表了5篇論文,改變了我們對世界的認識,從空間、時間、物質與能量等古典物理概念都被革命性地顛覆了。
德國將2005年定為愛因斯坦年,特別紀念這位持續讓我們對物理世界著迷與啟發的大師。愛因斯坦不只是一位傑出的物理學家,也是難得的思想家、和平主義者及世界主義者。今天我們紀念愛因斯坦,除了他在物理學上的成就,主要是他還提醒了我們創新兩個最核心的特質:「思考」與「發現」的能力。

追根究柢不停發問

在小學的時候,愛因斯坦就敢去思考老師沒有問的問題,這樣的做學問態度讓他能與眾不同,挑戰並改寫了物理學的基礎。他說:「我沒有特別的天份,我只是熱中追根究柢而已」、「最重要的是不要停止發問,好奇心自有它存在的理由」、「如果我們知道我們在做什麼,那就不叫『研究』了」。若以目前國科會研究計畫的申請辦法,愛因斯坦的計畫大概無法過關,因前無古人的題目,沒有太多文獻的想法,評審不易判斷。
他一生對知識、創意、想像、理解、衡量、真理等概念留下很多發人深省的箴言,像是「思考比知識重要」、「沒有犯過錯的人一定是沒有做過任何新嘗試的人」。「容忍錯誤」是創新很重要的態度,理查.佛羅里達(Richard Florida )在《創意新貴》(The Rise of The Creative Class)一書中研究比較創新的城市,強調的也是容忍異己(Tolerance)。
「唯一有價值的東西是直覺」、「經驗是知識唯一的來源」,這兩個「唯一」是否太武斷?但許多直覺其實是日有所思、夜有所夢,不斷尋尋覓覓所累積下的產物。「創意的秘訣是知道如何去隱藏你的來源」,蘋果電腦的執行長賈伯斯也說:「藝術家多是複製抄襲,偉大的藝術家則是用偷的」,賈伯斯從不諱言圖形介面的概念是從全錄「偷」來的。
「假如你要將真理描述出來,就把優雅交給裁縫師」;「現實僅是幻影,但卻很固執」;「這個世界最難理解的是就是它都能被理解」;「每件事都應該愈簡單愈好,但不是『更簡單』而已」,像愛因斯坦的E=MC2,就是這麼簡潔有力。
「不是每件重要的事都能被衡量,不是每件能被衡量的事都重要」,這句話聽說掛在普林斯頓大學愛因斯坦研究室的門口。我在科技人文社會課堂上也討論類似的議題:「凡無法測量的就不值得去做」或「可以衡量的東西通常沒有什麼價值」,他的說法似乎比我要來得精準一些。 愛因斯坦這些有關創新的箴言都言簡意賅、充滿哲理。「學而不思則罔,思而不學則殆」,原來「學問」就是不斷地追問問題,去挑戰傳統一些似是而非的說法。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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