進修,是蛻變的開始!
進修,是蛻變的開始!
2005.09.15 | 人物

相信有不少男人和我一樣,當兵退伍後那十年,最常做的事,就是把過去在小學、中學、高中、大學的所學,逐一掏出來檢視,然後把三分之二的記憶扔掉。因為不這樣,簡直無法料理眼前的生活。
舉例而言,當時的我事隔十多年居然還背得出「翳惟總統,武嶺蔣公,巍巍蕩蕩,民無能名」起首的〈總統蔣公紀念歌〉全文,因為這是我國中考高中的模擬考題;但你如到了80年代末期還真相信有任何政治人物能「民無能名」,你肯定只能到今天已解散的警備總部上班。 政治知識的自我成長,和生活大環境相關,相對容易;但背來的歷史、地理、三民主義、物理、化學、數學公式,卻根深蒂固地黏在腦海裡,仍主宰著思維。更糟糕的是:「背」這個思想習慣要改掉,看起來容易,實質上則是無比艱難;相對而言,我有很長一段時間,不曉得如何讓自己有「創意」,因為「背」過的東西和「背」本身,絲毫沒有給你任何索引。
這就是台灣教育的本質──你所有「權威們」認為你應該要學的(所以一旦權威不權威了,你就慘了!),卻從不啟蒙你「如何自我發現」,進而「自我學習」,直到進入社會,企業要你掏心挖肺地貢獻出你的創意,這才發覺:我是誰、是哪樣的人(或虛榮點說:「人才」)連自己都不太清楚;眼前一片冷感的事物,我如何對它有創意?
所以,當你痛苦地開始知道「揚棄」,上帝就會給你些回報──慢慢地,你開始體會到如何吸收、裝填、潤發。有一天,從睡夢中驚醒:我終於會「學習」了,因為在這樣或那樣的學習裡、在廢寢忘食的投入中,你感到眼前知識與自己互動的私密愉悅,而這一年,我三十二歲。 即使時到今日,政治解嚴、知識開放、教改啟動,但類似我這種「發現的焦慮」,仍常存在我的朋友、同學、同事,甚至採訪對象的心裡。「我是誰?我從哪兒來?我將往何處去?」這著名的畫家高更提問,仍深深糾結在現代工作者心中,因為不管經濟如何富裕、政治怎麼民主,台灣教育仍是各種脫胎換骨版的「文憑主義」,仍然只問:「你該學什麼!」,而不問:「你想學什麼?」
對於已就業多年的工作者,該如何解消這不易啟齒的焦慮?最好的方法,就是「進修」,而且是離開生活軌道、拋鄉別子的「異地進修」,這是一種半強迫自己的「揚棄」,自己創造出一種新的生命情境,強要求自己由「非台灣人的眼光」看世界,然後由世界的角度,回頭探尋自己的渴望,進而瞭解自己。
對邁向創意經濟的台灣來說,已經很多人感受到「沒創意」的真實苦澀,該怎麼辦,我的建議是:找個國外學校的課程,出國去吧──進修,是蛻變的開始;發現,是成長的發端!

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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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