[鄭志凱] 從私有財到公共財──智慧是否可以共享?
[鄭志凱] 從私有財到公共財──智慧是否可以共享?
2016.07.07 | 科技

依隆馬斯克(Elon Musk)可以說是21世紀的創業奇葩。他以一抵三,同時經營三家公司。特斯拉,開電動車風氣之先,有機會在30年後 成為全球最大的汽車公司;太陽城(SolarCity),在全美屋頂上廣建太陽能發電站,即將被特斯拉以28億美金併購,到時候,特斯拉車主開車就不再需要消耗任何地球能源;SpaceX,追求人類往返太空旅行甚至移民外太空的天方夜譚(依隆曾經宣稱他準備到火星退休)。

Elon Musk

幾年前,當加州居民在為修建從舊金山到洛杉磯的高速鐵路爭論不休的時候,依隆又異想天開,提出了另一個科技神話──超迴高速膠囊列車(Hyperloop)

「超迴」的構想是在兩個城市間建築一個金屬管,裡面接近真空,乘客乘坐在一個小膠囊裡,在管內穿梭,時速可以高達每小時1,000公里,跟波音777的速度相當,從舊金山到洛杉磯只需要半小時。

「超迴」結合三種概念:磁軌砲(railgun)、超音速協和號飛機、和桌擲球(air hockey table)。如果成功,堪稱是人類在火車、汽車、輪船、飛機之後發明的第五種運輸工具。本來大家還在半信半疑,美國太空總署NASA卻公開背書了「超迴」的技術可行性,更是引起各路人馬的好奇。

協力創新的開發模式

根據依隆豐富的創業經歷來判斷,他是否又要開始第4個追月(moonshot)計劃呢?沒想到,他一開始就把「超迴」的構想公諸群眾,一則他在經營三家公司之外再沒有多餘的時間,二則這種劃時代的新交通工具需要各種不同技術的整合、無比的財力和耐心、以及公共政策的配合。再說,自己的夢,由別人來圓有何不可?

依隆出招之後,果然有兩家新創公司接招,開始了一場長跑競賽。

Hyperloop One (原名 Hyperloop Technologies)是一家典型的新創公司,募集了9,260萬美金(投資人包括大陸天使投資人徐小平),組織了一個明星團隊。另一家公司Hyperloop Transportation Technologies (簡稱HTT)卻別出心裁,創辦人廣發英雄帖,一方面透過群眾募資,找到了600位投資人,一方面採取群眾協力創新發明的方式,在全球號召了520位各領域的技術專家,每人只要承諾每週工作10小時以上,便發給認股權證,卻不給予任何現金酬勞。

Hyperloop One 公開測試影片

像HTT這樣大規模的技術發展專案,採用協力創新的方式是否能夠成功,現在時間還早,很難驟下斷論。不過因為互聯網通訊發達,雲端計算和儲存無遠弗屆,組織間的高牆逐漸拆除,利用組織外群眾的力量來彌補組織內專業或資源不足,已經成為研發的正常選項之一,無論協力創新、或開源研發都將會是未來的趨勢。

開源共享的軟件世界

以軟件而言,開源碼運動已經勢不可擋。多年來,軟件圈子受夠了微軟、甲骨文等軟林霸主予取予求的商業模式,終於揭竿而起,主張一切軟件都可以變成人類公共資產,於是成立了Open Software Initiative之類的非盈利組織,推廣集體開發、共同維護、大家享用的軟件創新模式。

最近軟件創新的速度越來越快,有一部份的原因應該跟開源碼的流行有關。目前領先技術前緣的軟件,基本上都建構在開源碼的平台上。例如:

  • Apache Hadoop:分散式資料儲存和計算平台,是處理大數據的基本工具。最初構想從2003年谷歌發表的一篇論文開始,經過谷歌、雅虎、臉書各公司的支持,正式V1.0版本在2012年推出。

  • Docker :開發出軟件集裝箱(software container)的概念,簡化一般運用程式在數據中心(data center)推出時所需要的各種資源。最早的想法在法國提出,2013推出V1.0 版本。負責推廣Docker 軟件的公司(也稱為Docker)一共募集了1億8千萬美金,是當前最熱門的軟件新創公司。

Docker

  • Blender:這個軟件早在1995年便開始開發,經過軟件圈多年來的共同努力,已經成為處理3D模型最受歡迎的軟件,不但功能廣泛,而且免費。負責推廣及維持的Blender 基金會,總部設在阿姆斯特丹。

  • ROS(Robot Operating System):2007年史坦福大學一個參加太陽能自動車競賽的團隊,開發出一系列的軟件,以方便機器人的設計和操作。雖然計劃並不成功,卻培養了許多人才,目前許多開發機器人的新創公司,都來自這個團隊,而當初開發的ROS軟件,也成了所有機器人公司第一步的踏腳板。

以上只是整個開源碼運動裡極為少數的例子,類似的軟件不計其數,顯示了開源碼運動背後的潮流和時代意義。

開源碼源於智慧開放、全民共享的理想,實際的執行經驗也證明成效卓著。因此許多大型資料分析及資訊服務公司,如IBM或GE,都很明確地表示,未來軟件開發一律採用開源碼的技術平台,封閉性的軟件不再加以考慮。

硬體設備也能開放

其實開放共享的作法不只適用於軟件,在硬件圈子裡也逐漸蔚為風氣。以下也簡單介紹幾個較為知名的開放硬件。

  • Arduino:這張單晶片微控制卡大概是最成功的開源硬件設計,估計每年將近100萬張Arduino卡被用在各式各類的產品裡,扮演大腦的功能。
  • Raspberry Pi:當硬件越來越智能化後,許多硬件產品都內藏一片主機板,這便是Raspberry Pi的設計出發點。這張主機板只有信用卡大小,可以用來教學、設計原型機、或是少量生產。英國最知名的Raspberry Pi供應商Premier Farnell剛以接近9億美元的價格被收購。

Raspberry

照片來自:Herbfargus分享於Wikipedia, cc by 4.0
  • OpenROV:這個海底無人車由兩位工程師設計, 所有設計圖在網路上都可以下載,經過授權便可以合法生產。

OpenROV海底無人車

照片來自: OpenROV

對非硬件工程師而言,這幾家公司或許不代表太大的意義。對圈內的硬件工程師而言,開源硬件代表了機會,也帶來了挑戰,當重要的新產品趨勢,例如3D 打印機、 無人機設計、機器人設計,全部都有開源社群進行研發時,技術開發的價值何在?

過去30年,知識經濟崛起,智慧財產權成為最有力的競爭利器,所有的科技公司都以專利為護城河,專有技術(know-how) 為城牆,無論軟件硬件設計都是無比珍貴的私有珍寶,必須以重兵保護,避免被人掠奪。但在開源運動之下, 遊戲規則被徹底顛覆,私有財變成了共有財,智慧不是沒有價值,只是要被公眾分享,這對人類的科技發展意味了什麼,對台灣而言有哪些啟示?

開放智慧,台灣欲迎欲拒,是喜是憂?

追根究底,人類智慧來自於群體,最終應該回歸群體,這是所有智慧財產保護都有期限的原因。不過在資本主義推動下,過度保護已經成為全球競爭中先馳得點、贏者通吃現象的根本原因,開源運動正好扭轉了這個趨勢。

台灣的產業結構硬重軟輕,兩者比重懸殊。全球軟件的開源運動對台灣來說是個千載難逢的機會,現在起步還不算太晚。只是在開源社群裡,光享受不貢獻,便無法得到尊敬,如果只知道下載各種由社群共同開發的軟件,卻把改善後的版本據為己有,不回饋到社群,這種搭免費便車的投機客,是開源社群中最為不齒的心態。

但對硬件產業而言,乍看之下,硬件開源運動似乎是一個具體的威脅, 如果人人都能取得免費的硬體設計,台灣廠商的貢獻何在?

不過從另外一個角度思維,其實台灣硬體產業真正的價值是製造技術,原創技術本來不是台灣的長項。許多設計不是由客戶提供,就是競爭者之間的差異有限,在這種狀況下,台灣的自主設計跟開源硬件的差別不大。同時開源硬件通常是模組件(module),用它作為一個起點,可以加速進入市場的速度,也可以迫使公司將資源投入真正能夠掌握獨特價值的方向。

智慧財產權是知識經濟背後一隻看不見的手。開源運動拿開了這隻手,未來知識經濟的運作模式想必非常不同,技術先進公司和技術落後公司的距離必將拉近。到那個時候,彼此會有更密切的合作?還是產生更激烈的競爭?當技術更容易取得時,我們會創造更大的價值?還是價值被嚴重稀釋?如果科技發展因此更為迅速,人類會用來解決更重大更長遠的問題?還是設計出聰明聽話的人工智慧取代冥頑不靈的血肉之軀?

顯然這些都是沒有現成答案的問題,不過,當鐘擺開始由獨佔智慧向共享智慧擺動的時候,我們最好做好準備,別被鐘擺砸壞了後腦勺。

@@BOOKID:126785@@

原始來源:獨立評論@天下,《數位時代》正式取得「獨立評論@天下」授權刊登。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長800至1000字,兩天內會回覆是否採用,文章會經編輯潤飾,如需改標會與您討論。
往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓