[數位觀點] 蔡英文說:「我們有務實可靠的工程師」,然後呢?
[數位觀點] 蔡英文說:「我們有務實可靠的工程師」,然後呢?
2016.05.20 |

一個新局開始了!今天蔡英文正式宣誓就職,成為中華民國第14 屆總統,今日眾所期待的演說,整體來說,四平八穩,沒有太多激情,在五大改革中,點出一個重點:改變年輕人的處境,就是改變國家的處境。其中關鍵是台灣的經濟結構轉型。

在蔡英文談到台灣的經濟優勢中,我對於「務實可靠的工程師文化 」這點,有些話想說。在過去許多國內外訪問中,許多人都談到這部分,看起來這的確是我們的優勢,但我想問的是,我們對於「工程師」的想像是什麼?可靠就夠了嗎?而什麼又是「工程師文化」?

蔡英文,民進黨黨部提供。

就最直覺的聯想,工程師應該指的是台灣科技業的工程師們,這群人從第一代施振榮、林百里、施崇棠開始,創造了台灣最驕傲的經濟榮景,而這群在園區的工程師們,也成為社會上最被認可的新貴典範,甚至在全球進入數位化的年代裡,他們是全球都在搶的資源。也因為這樣的潮流,程式教育成了一種顯學,在不久後要上路的107年新課綱中,程式教育也被列入其中。

作為一個家長,我肯定政策制定者看到數位化的趨勢,但另一方面我也擔憂,我們太窄化工程師的角色,以為會寫程式就是工程師。臺灣大學資工系副教授洪士灝就一直強調:程式設計課程,教的是基本科學和工程概念,啟發學生解決實務問題、做中學,培養跨領域的基本能力,不是教工具的使用。「很會寫程式,卻不會解決問題,甚至發現問題,那麼我們還是會淪為軟體代工國家,與過去的硬體代工,並無多大差異。」

那麼,工程師到底是什麼?就字面上的解釋,工程師指的是依據科學家觀察世界所發現的既定原則,從而利用數學和科學原理,解決技術問題,設計出實際物品, 在維基百科上有著這樣的一句話:「科學家問為什麼,工程師問為什麼不能。」(Scientists ask why, engineers ask why not?)

如果從這樣的角度,除了開發3C產品或網路服務的科技工程師之外,各領域都應該有工程師的思維與職位的存在,空間環境需要工程師、教育需要工程師、農業需要工程師、政治文化也需要工程師。既然各領域都需要工程師,我們社會也就該拋棄理工至上、人文無用的思維。前陣子跟幾位小學老師聊到,他們試圖透過專案的形式,帶領孩子改善校園或社區內的問題,結果被一些家長質疑,為什麼不把時間拿來教數理,而把時間花在公民參與的事情上?

當我們能先成為一個公民,再利用目前各種好用的數位工具,才有機會帶動專業領域的革新,進而推動國家的進步。

剛結束的第三屆零時政府年會(g0v.tw Summit),聚焦在如何以科技促進民主與參與效能為主軸,就是一個有意思的主題。會中談到的西非瘧疾救助、雅加達水災、或是透過公民科學家進行環境監測等,都頗具啟發意義。就算是近期常被談論不是「硬體」的軟體、網路、雲端、物聯網,其實都是「服務業」,除了硬底子的演算法、資料結構、數據分析能力之外,商業模式才是關鍵。所以從單純的科技到社會創新,我們得要先學會問為什麼。

擬定了大架構,從本質思考,才能對症下藥,目前很多的政策方案,往往是頭痛醫頭、腳痛醫腳,缺乏了中心思考,自然使不上力或吃力不討好。如果可以揉進ㄧ些人文的基底素養,掌握應用情境的想像跟描繪能力,才有辦法突變成賽局的改變者(game changer)

g0v summit 2016 主題配圖,數位時代翻攝自 g0v summit 官方網站
(g0v summit 2016 主題配圖,數位時代翻攝自 g0v summit 官方網站)

在這邊也批評一下,從就職大典的舞台設計由「建醮」紅色變成蒂芬妮藍,紅色雖然不盡理想,但還有些想法,換成藍色就是只為了換而換;還有今日典禮「台灣之光」表演,其實有點失望,且不論旁白的史觀問題備受爭議,表現的形式也未有突破,為什麼不試著讓科技與表演結合?數位藝術、互動設計,台灣人才並不缺,這樣不但有新意,也能在這個眾所矚目的場合真正展現台灣的軟硬實力。競選期間聶永真與一群科技人、設計師與工程師開創的新鮮感到哪去了?

這也就是為什麼我對於「務實可靠」的字眼,有那麼一點不安,務實可靠不是不好,但這也意味著台灣的工程師在可遵循的架構上,能夠使命必達,但如果今天沒有了架構呢?台灣產業面對的問題不是不會做,而是要做甚麼。

牽涉文化面較少的科技產品,也許可以參考既有成功的架構,更多的問題上,我們得學會長出自己的架構,而不是東拼西湊,該努力的方向不是成為全球第一,而是有特色的唯一。當我們自己過得好、有特色,我們自然會在全球的舞台有一個位置。以我目前另一個關心的教育議題為例,我們學美國、看德國、想芬蘭,但我們自己的處境跟人才,跟這些國家都不一樣,我們得回到使用者本身的需求,才能真正發揮工程師的價值。

當我們能夠用架構性的看問題,就會知道每個解決方案的資本投資、公司管理、工作設計,都會跟著修正,我們也就需要鼓勵新的工程師文化。就先以台灣最典型的科技工程師的日常來看,百萬名工程師,到底為何而戰?正因為務實可靠,在臉書的「靠北工程師」粉絲團裡,就可以看到許多的不滿,工作環境裡「一人當兩人用」的成本思維,老闆要求跟著別人做就好、不想冒險的心態,讓應該更有創造力的工程師,只能成為爆肝的魯宅,如果這樣的文化持續,隨著台灣科技業步入成長高原期,就算有再多的工程師,也沒辦法開創新路。除了鼓勵新創之外,可能必須思考,台灣的科技大廠如何開放一些空間,鼓勵大廠工程師內部創新。

圖說:只有讓工程師喜歡他們自己的工作,工作才會更有效率,價值才能發揮最大。
(圖說:只有讓工程師喜歡他們自己的工作,工作才會更有效率,價值才能發揮最大。)

曾經跟一個朋友聊到此事,台灣很多大叔工程師的實力的確很強,也想要做新東西,但現實是,大叔要照顧長輩、養小孩,加上社會上對於成功的定義單一,對於失敗過於苛責,大叔轉換社會成本很高,所以新創的吸引力是低的;而在內部創新,多數老闆們還是以短期績效的概念來評估新方案,同時對於「人才」用成本而不是資產概念看待,也因此,加班過勞、犧牲家庭,在在都耗損了工程師的能量。

只有營造友善的職場環境,鼓勵工程師們多想一點、多問為什麼不能,推動專業社群之間跨領域交流,讓工程師喜歡自己的工作,他們的產出才會更有品質,做為工程師的驕傲才能被看見與尊敬。

「演講要結束了,改革要開始了。這塊土地上的每一個人,都因為參與台灣的改變,而感到驕傲。」蔡英文在演說最後如此強調。我不知道新總統會不會更好,但當人民願意做出選擇不一樣的選擇,其實我們都是勇敢的。

關鍵字: #蔡英文
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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