尋找中國的新女生
尋找中國的新女生
2005.09.15 |

我在台大念書的時候,曾經組織過一個女性主義學生團體,叫「台大女研社」。當時我們出版了一份校園刊物,取名為「新女聲」。這個名字,其實是五四時代一個女性刊物的名稱。 80年代後期的台灣社會,因為許多在政治、社會領域竄起的新女聲,戲劇性地改變了既有的性別關係。反觀中國,共產黨一向高舉「婦女能頂半邊天」,婦女幾乎是「自然而然」地全力全力投入在工作上頭,整個社會渾然不知「家庭主婦」為何物。在中國的雙薪家庭中,夫妻共同分擔家務,包括做飯和帶孩子,都是社會習慣。中國社會不需要為特別主婦伸張正義,也不需要「新好男人」運動。龍應台為文大肆稱讚「上海男人」,反而搞得他們不知所措,以為自己被罵了。
但是在大陸一切進步口號的背後,「不用爭取」、「不許爭取」也許正是問題所在。在一個缺少質疑的社會,社會不存在自我定義的空間。
然而人們總有些難以被滿足的慾望,總有想突破些什麼的衝動。90年代末以尹麗川為首出的「下半身寫作」浪潮,弄得文壇一片不自在。不過文學的閱讀人口不算多,絕大部分無以名之、沛然莫之能禦的能量,是泛濫在網路裡,從木子美到芙蓉姐姐。

那個跳樓自殺的北大女生

此外,也有苦悶的極致。2005年春天,一個北大中文系女生從教學樓的屋頂跳下,當場死亡。教室裡都是同學,但除了聽到一聲悶響外,天井裡的景象似乎平靜地不自然。女生沒有流太多的血,沒有想像中的恐怖場面。她就靜靜地死了。在她跳樓前,北大的BBS上流傳著一封遺書,引起廣泛的討論。出事後,相關文章都被刪被封了,無法斷定死者到底是不是作者。但這封遺書,讓所有看過的人無法忘記。
我列出一張單子,左邊寫著活下去的理由,右邊寫著離開世界的理由,我在右邊寫了很多很多,卻發現左邊基本上沒有什麼可以寫的……是的,二十年,但是卻無法忍受這種行屍走肉一般的生活,覺得生活如同死水泥潭一般,而我自己其中,猥瑣、渺小而悲哀,不可能再做出任何改變……人應該有選擇死亡的權利……
非關生活困苦,非關人權,甚至非關愛情傷痛。我把她的遺書存在電腦檔裡,看著就想哭,始終很難打開,真的寫些什麼。

有自己主張的新生代女生

這半年來,「超級女聲」風靡大陸。因為內容太像「American Idol」了,我始終覺得肉麻,完全沒看。但最近在新聞報導裡,我看到在決賽裡脫穎而出的李宇春,眼睛不由得一亮。怎麼也不會想到,冠軍是個男孩模樣的女生,唱歌的時候有王子般燦爛自信的笑容。她在決賽當日的手機短訊投票得到三百多萬票的支援,而且已經在全中國有上百萬自稱「玉米」的「宇迷」。全中國的大人,尤其男人,都不知道這些小孩在瘋什麼,隱隱覺得不對勁之際,也只能罵罵年輕一代淺薄。
完全的消費時代,庸俗的市場運作——但我忍不住要微笑。這場「民主造星」的大戲彙聚了少女們身體的慾望和反叛。大家借力使力,享受了一刻跳出死水泥潭的暢快。快樂一點,也許她們會在不知不覺之間,改變世界。

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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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