[書介]《別讓科技科技統治你》：我們身在何方？|數位時代 BusinessNext

你記得你走進唱片行買cd是幾時的事嗎？你多久走進電影院看電影一次？還是上班路上戴著耳機聽著從朋友那裡拷貝來的mp3、週末上網搜尋某某影片線上免費看？我不知道搭公車時，你是否抬眼好好看看車窗外的街景？亦或是忙著傳Line、回覆Facebook留言？在網路上跟著大家一起「讚」出來，享受著與眾多人「同在一起」的熱力感，但真正能約出來碰面談心的朋友卻還得歪頭想一下？

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這樣老掉牙的問題，在這個世界全面進入數位網路化時代之下，還在反科技？矽谷的願景家、也是虛擬實境技術之父傑容．藍尼爾（Jaron Lanier）在《別讓科技科技統治你》一書裡，他卻要提醒大家「人」的意義。

由一位資深的電腦科學家來寫這樣一本看起來像是反科技的書，非常具有衝擊又有說服力。

作者在書中不斷探討人的重要性，但在科技快速往前發展的情況下，人類似乎越來越依賴透過科技來取代人的一切，就以1997年「深藍」（Deep Blue）電腦打敗世界西洋棋冠軍這件事為例，它所引發大眾強烈的焦慮，一部電腦卻打敗了人們認為最能表達精緻智慧的表徵，一部電腦就能讓棋藝比人類還要出神入化。

「深藍」電腦給人類的挫敗，越來越反應在往後科技時代裡。正如這陣子機器人與人工智慧發展的議題，未來許多職業將被機器人取代，而它所引發的討論與徬徨，不也正反應了人是否獨特？是否就要和電腦平起平做的焦慮。

《別讓科技科技統治你》共分為五個部分、14章節。第一部分就從「人」開始探討起，第二部分探討在雲端運算基礎之下，所促成的經濟世界會變成什麼樣子。第三部分談到Web2.0潮流下，扁平化的文化所產生的乏味與空洞。第四部分與第五部分則轉以正面態度去看待在新數位人本主義之下人的價值。

那麼在數位網路時代裡，人是什麼？人與人的關係怎麼存在？作者提到，「隨著Web 2.0的興起，網際網路世界也發生類似教會化約主義的事情……Facebook甚至更進一步，用單選題把人分門別類，而維基百科則致力於徹底消滅個人觀點。」

這種被化約的關係與情感，作者就舉例：「當你收到一群朋友情感狀態報告資訊，你要學會以資訊的方式思考，才會覺得這份報告值得一讀。」在簡化我們自己的同時，是否曾想過在Facebook上累積百名、千名朋友的意涵是否也等同於一種簡化友誼的模式。「因為真正的有友誼應該是透過真心交流挖掘彼此。但在社群網路這種經過資料庫過濾之下所串起來的友誼，讓我們每個認識的人都像外星人。」因此，作者提到社群網路裡的友誼觀念既空洞又簡化。

面對「網路世代」的憂心，他以「抽象的人模糊了真實的人」的標題試圖點出，在崇拜Facebook、Twitter、維基百科、免費／開放的創用CC等新數位意識型態混合搭配的這些年輕人身上，作者震驚「他們加諸自己的無盡壓力。他們必須不斷經營自己的網路聲譽，躲避群體智慧怪物不斷四處搜尋的邪惡眼睛，它隨時會挑上某一個人找碴。一個突然在網路上遭到羞辱的『Facebook世代』年輕人找不到出口，因為全世界只有一個群體智慧。」

這段話，讓我想到了時下許多網路酸民、人肉搜索的行為，是否形塑了另一種的群眾暴力？鄉民的正義是真的正義嗎？還是只要「人多」就是正義？所謂的群眾智慧，是因為有多數人來「評斷」資訊的價值性就等於專業？就能論斷是非？

因此，作者也提到「最成功的Facebook年輕使用者，其實是最擅長在網路上建立自我假象的人……他們悉心照料他們的分身。他們必須像政治人物一樣，在宴會裡謹慎處理不友善的評論，在鏡頭前保持自然不做作。虛與委蛇有賞，赤子真誠卻會留下一生的污點。沒錯，在網路出現之前，這條規則就以某種樣貌存在於青少年生活，只是沒有現在這樣活生生、血淋淋。」

除了探討人的價值，本書也花了許多篇幅在講述，隨著網路的普及與數位化的便利，產生了大量「免費」的文化，可是當大家都只聽線上音樂、在網路上瀏覽影片、閱讀網路上的文字，是否也正在扼殺創作者？扼殺文化創意呢？「在群眾智慧的虔誠信徒眼裡，一級創作和衍生創作沒什麼差別。」作者意指，越來越多人在網路上把文字、影像、音樂重製、修改，越來越少的原創內容，當網路在摧毀舊媒體的同時，對於內容原創的創造力卻正在面臨蝕老本的文化。

傑容．藍尼爾一再強調他並非反網路份子，他要強調的是，發明程式、創造網路或雲端這些是「人」，不是軟體、不是資訊技術，沒有人類「親身」的體驗，這些都不會存在。而在努力透過科技便利生活、工作的時代之下，人與人的關係、人存在的價值與意義、人與世界的關聯性，都需要回歸「人」的本質來思考，或許才能減少落入越來越空洞與乏味的關係裡。

(作者Jasmine,曾擔任科技媒體記者，現為Readmoo特約作者。)

《別讓科技科技統治你》

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」。

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。

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。

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。