[鄭國威]為何台灣不討論未來?
[鄭國威]為何台灣不討論未來?

最近有機會代表我跟我的組織,面對面見到幾位政府高層官員,深入與他們討論我所知道的網民想法,並從我的角度告訴他們政府在溝通策略上出的嚴重問題。先不管你喜不喜歡現在這個政府(我先講,我不喜歡),我認為更大的問題在於這個政府不討論未來,而且也不知道怎麼邀請外部人士參與討論。

當然,他們會討論台灣的歲入歲出差距讓人心驚、討論台灣持續高升的老年人口比率跟持續減少的新生兒,或是很棘手的能源議題跟兩岸問題,也常常找企業大佬或國外洋佬來對談。這些都跟「未來」有關,但若要更精準描述他們的說法,其實他們的談法,是跟「不知道還有沒有未來」有關。這就是問題,他們談論台灣未來的方式在在表現出他們很憂心、很操煩、很畏懼未來,大部分的討論可以簡化為:「未來會有很多問題,我們要想辦法解決。」

台灣媒體很喜歡刻意讓台灣的官員呈現出很愚蠢的樣貌,而且台灣的鄉民也很愛媒體這一套,因為這讓他們可以罵政治人物罵得很輕鬆,就像罵條狗一樣。我一直反對這種媒體操作,也不認為台灣的官員真那麼差,差到沒有意願或能力面對目前我們的困境。但我還是得說實話,台灣官員對外溝通真的有很大的問題,他們看待未來的方式彷彿面對一個恐怖箱,裡頭可能有蛇有豪豬有大便,自己得伸手進去摸,雖然認命,但是沒有什麼期待。我認為這就是政府跟網民溝通出問題的基本原因。

未來當然有很多問題要解決,但未來同時也有很多未知等著我們探索、等著我們改變。這思考的背後是不同的假設:你希望這國家變得更好、超級好,還是沒事就好?

我與我的夥伴經營的各個媒體或創業計畫,在創立之前,都會經歷一段長期的摸索,找到做這件事的「宗旨」,而這宗旨必須是具有積極未來性的,或做這件事將能夠催化對社會、產業有益的改變。我們的作法是把我們要做的事情先條列出來,然後歸納出抽象層次較高的理念,再找很多事例來挑戰這個理念,直到我們認為這個理念顛簸不破,有高說服力,能夠獲得社群支持。

而這只是開始,等到產品上線,就是得持續不斷地用自己的實踐去替這個理念辯護,同時也積極接受意見、尋求意見,讓我們的理念可以被完善。但通常理念不會有太大改變,要變的只是溝通手法。理念若被接受,就代表我們想看見共同的未來,並且想插手,自己去打造未來。溝通手法很多元,但態度只有一個:「既然我們都想要見到這樣的未來,我開始動手做了,雖然不盡善盡美,有著明顯的漏洞,但你願意一同加入打造這未來的行列嗎?」

我衷心希望,經過幾次溝通,能看見政府開始注意到這點。同時也希望政府外的我們,能夠一起推著政府往這樣的溝通方式前進。我們得讓他們知道我們希望他們怎麼講話,調教政府,人人有責。(原文刊於數位時代雜誌2014年6月號)

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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