程式衝撞未來,做沒人做但有趣的事:野生的程式學習者 TonyQ
程式衝撞未來,做沒人做但有趣的事:野生的程式學習者 TonyQ
2016.08.01 |

在資訊圈,王景弘(TonyQ)這個名字赫赫有名。當他協助台北市長柯文哲打贏選戰、加入蔡玉玲政委辦公室擔任研究員之後,知名度更從資訊圈擴及普羅大眾。然而,回到起點,王景弘是如何開始接觸程式,運用它扭轉人生的呢?

「小學的時候,我非常缺乏社交關係。如果用直白的話來講,就是沒朋友。」回憶童年,王景弘劈頭就說,「我在班上只有一兩個朋友,然後家裡有一台電腦,所以大部分時間都在玩電腦,包含學一些指令啊、跟它對話,還有控制程式的記憶體使用。那些事情對我來講就跟遊戲一樣,為當時的我帶來很多樂趣。那時候如果要我跟其他人打交道,我不太願意。但是如果要我透過程式去跟其他人打交道,好像滿好的。」

圖說明

今年30歲的王景弘,雖然早已是業界名人,但是提到小時候與程式的相遇,平靜無波的臉上就會突然綻放出男孩般的笑容,像在回憶當年最好的夥伴一樣。

因應政府數位化政策,九零年代開始,幾乎每位公務員都被配發電腦做為公務使用。王景弘的父親是基層公務員,當時也被派去上電腦課。父親隨後買了一台電腦和一些電腦書回家,沒想到從此替年幼的王景弘開啟一個嶄新世界,「我爸本來想自己學,但那些全部都被我吸收了。」他呵呵大笑。

後來,父親的電腦難題總是靠王景弘解決,「我突然意識到,好像這件事情是跟真實世界有界接的。」於是慢慢開始試著做一些應用,又或者自己想一些題目來做。「所以我算是還滿野生的。當時純粹是因為無聊,所以深陷其中玩得很開心。小時候也沒有太功利的想法,覺得學了之後會怎麼樣,只是因為很有趣,就一直玩下去。」

第一次接案,是為了解決生計

十歲時,王景弘替自己立下三個志向,其中一個就是程式設計師。大學填志願的時候,他填了資工、資管相關科系,後來進入元智大學資管系。

原本就對程式設計有興趣的他,上大學後更是如魚得水。進入資管系前,他從學長姐那裡得知系上要學Java,暑假期間花了整整三天建置Java環境。開學後,他很快就超前系上進度。「我印象很深刻的是,因為我是很喜歡問問題的人,第四堂Java課的時候,老師跟我說:『如果你已經看到這裡,可以問這些問題,那接下來的課可以不用來,考試有過就好了。』」

不過,因為父親賭博的關係,從高中開始,家中財務每況愈下。到了大一下學期,經濟狀況跌到谷底,不得不自己想辦法謀生。「那是我人生很重要的轉捩點。」

那時連續三個月沒有從家裡拿到生活費,每個月必須將生活所需壓到一兩千元,甚至得硬著頭皮跟人借錢過日子。眼看這個家已經沒有經濟能力支撐他,再算算自己已滿18歲,最好的選擇就是靠自己走下去了。因為身材瘦弱,去便利商店應徵沒人敢要,於是跑到學校行政單位詢問工讀,「我不好意思把自己的情況講出來,支支吾吾地說『我真的很需要這份工作』。他們沒有多問,就說『好,我們找事情給你做。』」

沒人做但有趣的事情更值得

雖然工讀酬勞穩定,但是他自認這份工作「沒辦法累積專業和credit」,於是思考如何將專長和工作結合。碰巧在大二那年,他在Ptt接案版看到一份原文書進口商的行事曆系統維修案。他當時從沒寫過動態網頁,卻在半天內完成案子,並且順利拿到5千元報酬。「那時候就覺得,哇,一天賺了過去要兩個月才能賺的錢。生活的擔子少了一大半,挺好的。」到了大四,他開始全職上班,正式展開工程師的職涯。

王景弘從資訊圈跨足政治參與,現在又回業界擔任資訊長。儘管已打拼多年,至今從未停下腳步。「我在工作上已經幾乎不寫程式了,都是做管理和任務分派。自己的專案雖然還是會寫,但是都是不收錢的。我一個月大概花6至7千元租伺服器,做自己想做的事。」包括2013年的Facebook廣告社團檢查器、2014年的跳針留言小幫手,再到最近的好友邀請小幫手,都是他近年來的作品。

「重點是題目啦。」王景弘說,地點都不是問題,只要有空檔,不管咖啡店、火車上都可以寫,有沒有網路也不太重要。不過,還是要夠「有趣」才能打動他。

對他來說,什麼樣才能稱得上是有趣的題目?「沒有太多人做過,或是大家覺得會失敗,但是失敗也沒關係的東西。」他補充,「能做的事情很多,但是『能做的事』不等於『重要的事』。我會優先處理『能做的事』裡『有趣的事情』,再從裡面找重要的事情來補。但是我不覺得重不重要是一個關鍵的要素。我覺得,重要的事情只要有人做就好,去做『沒有人做但有趣的事情』對我來說更重要。而且有時候,反而因為你做了,所以它變重要了。」他輕輕說。

王景弘 TonyQ
出生年|1986年
學經歷|元智大學資訊管理系。JavaScript.tw社群創辦人、JSDC論壇共同發起人。曾任柯文哲競選團隊網路部工程師、蔡玉玲政委辦公室研究員。現為集善地國際科技資訊長。
會寫哪些程式語言|專精JAVA、PHP、Javascript,但幾乎所有程式語言都接觸過。


圖說明

攝影/郭涵羚

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關鍵字: #工程師文化
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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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