想看深度新聞就要看?
想看深度新聞就要看?
2006.03.15 |

Pajamas Media——部落格的睡衣派對
雖然有著嘻皮的名字和可愛的商標,骨子裡可是有料的維基新聞台。成立於2004年,從一開始的定位就是成為部落格新聞的集散地,其做法是在網路上四處與獨立的部落格結盟,並且每天從這些部落格中精選一定數量的文章供網友閱讀。有人批評此網站和Technorati(全球最大的部落格搜尋引擎)很像,其實不然, 因為這個網站不只幫你找部落格,還幫你將文章整理好,比較像是針對部落格內容設計的加值服務。目前已經有超過一百位網路上最知名的部落客在 上面貢獻內容,想看最優質的網路文章就到這邊來。

網址:www.indybay.org
維基指數:四顆半
資料多元性:四顆星
易讀指數:五顆星
圖檔名稱: Blog fever 01

Wikinews——最正宗的維基新聞
若要談論維基新聞,這是絕對不能被忽略的網站。和網路上知名的威基百科(Wikipedia)一樣,都是屬於Wikimedia公司底下的服務。Wikinews不僅率先將純正的共同創作概念導入網路新聞,也是執行的最徹底的,每天刊登在網站上的新聞,都是由全世界的網友自由發布,完全打破了傳統的知識階級概念。除此之外,Wikinews的功能最完整,支援多國語言,每天會有專職編輯將新聞整理成PDF日報形式,甚至還可以下載收聽新聞播客。逛一趟Wikinews,就會發現其內容之多、範圍之廣,絕對遠超乎你對新聞網站既有的想像。
網址:en.wikinews.org/wiki/Main_Page
維基指數:五顆星
資料多元性:四顆半
易讀指數:三顆半
圖檔名稱: Blog fever 02

Opinion Republic——大眾意見的風向球
新聞看多了,很多人總會有自己的看法想要發表,但是又不想花太多力氣。Opinion Republic是一個「線上投票所」,專門針對最新的議題設計網路問卷調查,讓網友自由投票。雖然不提供新聞,但是Opinion Republic也比照新聞網站的做法,將問題按照商業、政治、科技等類別來區分。除了投票表達自己的心聲,此網站也提供註冊的使用者設計自己的問卷。觀察時事之際,若想要了解大眾對於某些議題的反應,來Opinion Republic是最好的選擇。
網址:www.opinionrepublic.com
維基指數:三顆半
資料多元性:四顆
易讀指數:五顆星
圖檔名稱: Blog fever 03

Global Voices Online——聽見世界的聲音

Global Voices Online是一個由哈佛大學法律學院柏肯曼網路與社會研究中心(Berkman Center for Internet and Society)成立的非營利組織,為了要研究網路和媒體之間的交互發展,這個機構設置了這個網站,蒐集全世界各地具有影響力的部落格,運用維基、播客(Podcast)、標籤分類(Tagging)等最新的網路技術,製作了一個「部落格資料庫」供民眾或是媒體工作者使用。更難得的是,為了不讓世界其他國家的聲音被主流價值觀淹沒,該團隊刻意避開所有的美國部落格(在這邊找不到一篇美國人寫的文章)。來Global Voices Online一趟,你可以發現連路透社或美聯社都不知道的新聞題材。
網址:www.globalvoicesonline.org
維基指數:四顆半
資料多元性:四顆星
易讀指數:五顆星
圖檔名稱: Blog fever 04

不要以為這些是網站的工作人員,他們其實是最主要的部落客寫手,點照片就可以看到他們的自我介紹。
這邊是不同國家的標籤,點進去就可以瀏覽特定國家的文章。仔細一瞧,台灣也在裡面喔!
此區有不同議題的標籤,字體越大表示該議題被討論的程度越熱烈。
想要訂閱Global Voices Online電子報嗎?來這邊輸入你的Email。
這麼讚的部落格得獎是很正常的事情,Global Voices Online在2005年獲得歐洲知名媒體德國之聲(Deutsche Welle)的最佳英文新聞類部落格大賞。
懶的看文章就用聽的吧!點這邊就可以收聽播客。
這裡有過去諸多媒體的報導集錦,想知道Global Voices Online的豐功偉業就到這兒來。
這一長串,就是此部落格的主要寫手名單。仔細觀察,會發現此部落格根本就是地球村,部落客來自全世界各地。

什麼是維基?
維基(Wiki)一詞原本在夏威夷語中意為「快」、「促進」的意思,後來被引用到網路業界,泛指一種「共同創作」(collaborative)的網路技術和應用。使用維基環境的網站,允許網友們自由創作和修改任何內容,破除了以往具有階級意識的管理方式,以群體自治的精神來豐富網站內容。目前維基的應用已經延伸到新聞網站,這些由無數市民記者共同建構出來的資訊,論質論量,都足以媲美專業的媒體。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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