[許子謙]從創意總監的親身事件，看台灣教育扼殺創造力的能力|數位時代 BusinessNext

高一，我念了二次，這次是在1990或1989 我不太確定。
班導師叫我帶幾位同學重新粉刷教室牆壁，那是夏天，好熱，教室裡沒有冷氣，只有年紀比我還大的三支電風扇而已。

我越刷越沒耐心。

教室裡原本的配色就是上白下藍。藍色切齊腰線，白色在上，上下水平的兩層，應該全校六十幾班都是這個長相吧，頂多是藍色的深淺度不同，或是腰線的高低略有差異。

班導師給了我一罐淺藍色油漆和一罐白色油漆。忘了為什麼選上我的？（很可能是偷抽煙被抓吧，在週末刷油漆對青少年來說肯定是種懲罰行為。）

用軟毛毛的刷子漆「水平線」真的好難，我一直搞的歪曲不齊，也一直無法控制毛刷上的漆量，白漆過少會太乾，沾粘起來很難刷，若過多，又會一直往下流到藍色區域。

後來我不管了，因為我真的很沒耐心，就開始任由上方的白色，一條一條流下去，二條、三條、四條、五條，有長有短。突然，我感到有點開心，因為我覺得空氣開始變涼了。那些隨機流下的白色線條，看起來，像極了正在融化的冰淇淋，我設法讓那些緩緩往下滴的白色，流的更自然一些，我們像待在一個融化中的冰庫裡。

那時候我還不知道「創意可以改變世界」的道理，但因為那一份「視覺上的涼爽感」，我決定讓整間教室都變成這樣。

另一位同學看到我的創舉，流露出欣賞之意，就展開了他的表演（這位同學後來也是一個歹囝仔）。他用水桶調出好多比原本更淺的天藍色，10分鐘後，教室的一面牆壁，出現許多白色的隨機點點，有雲、有鳥，還有飄雪的模樣。

我幫他完成那面牆壁，然後，我們又一起畫了一座山頂帶雪的富士山，我們邊畫邊傻笑，只差沒有斷背的劇情。

刷油漆一組六人，另外四人都還堅持著「上白下藍水平、切齊腰線」的漆法，看著我們亂玩亂刷，有點看傻了眼。但我們仍刷的不亦樂乎。不曉得是其中哪一人，看到我們這種「失序」的狀況之後，就跑去報告老師。

老師把我叫到外面，立正罰站。並把其他幾位同學全都叫回家。他讓我一個人，在無論身心靈都應該只屬於西門町的週末下午，把整間教室重新刷成「上白下藍水平、切齊腰線」的樣子。

一週後，我得到一支小過。我很禮貌的，因為「不服從師長命令」上台和全班同學和老師道歉。

如果不是我天生反骨，在求學時期堅持「歹囝仔」路線。我相信，台灣的教育絕對不會讓我走上創意工作這條路，也不可能對我的成功有什麼幫助。

我以前就算再壞，也不曾動手打過師長。但假如我的兒女遇上這種老師，那，我們該怎麼面對呢？

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（圖說：富士山造型的面紙套。圖片來源：http://www.shincho-shop.jp/）

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（圖說：把啤酒倒進去就可以欣賞到富士山的啤酒杯。圖片來源：http://elleshop.jp/）

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（圖說：沙灘上巨大的融化冰淇淋。圖片來源：http://blog.redlinetsc.com/）

（本文獲作者授權刊登，未經同意請勿轉載）

AI正以驚人速度重塑世界樣貌，金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一，不僅積極擁抱創新變革，更透過開放分享促進產業共好：在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」，揭示多代理（Multi-Agent）雲端協作架構，讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴，拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎，加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務（AI as a Service）提出的關鍵技術框架，歷經一年的發展，不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出：「隨著代理式AI技術崛起，我們在今年提出GAIA 2.0技術框架，目標是讓AI助理（Assistant）進化成AI Agent，可以跨單位整合工具、數據與分工，實現真正的智慧協作。」

舉例來說，為深化集團員工運用AI提升工作效率，我們打造員工AI助手—Agia，協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務，提升效率與生產力；另外，透過AI自助開發平台—GAIA Studio，讓員工以No Code工具，連結內部知識庫，並以視覺化介面或Prompt快速自主開發，打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務（包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等）。

在技術面，具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組，包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」，以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」，以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示：「接下來，我們將以GAIA為引擎，打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用，如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務，一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈，型塑智慧金融新格局。」

舉例來說，隨著生成式AI普及，客戶對於數位（助理）服務的期待更高，國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務，包含「升級版」智能助理–阿發，滿足客戶詢問複雜問題的需求，無論客戶提出什麼問題，都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結，讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示：「除了升級版阿發，另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋（CUBE Search）』，就像把行員放到CUBE App一樣，讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務，讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地，加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力，是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出：「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識，國際通用模型並不適用，必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台，發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型，方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充：「本地大型語言模型的成功關鍵，不僅是掌握充足且高品質的數據，還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型，藉此提升答案的精準度，尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功，除了應用場景、模型，算力也扮演至關緊要角色，對此，鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示：「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過，他也強調，AI算力快速迭代且進入門檻高，不是每一間企業都可以自建算力，因此，亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心，讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力，解決資料共享等敏感問題，加速金融AI應用的多元發展。

產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用，左起為：國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗

圖／數位時代

總的來說，從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動，可以清楚看到，國泰金控正由內而外推動全面AI創新：強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗，並透過技術開放與跨域合作，為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。