[蘇文鈺] 把軟體當作是台灣的未來,這件事是危險的
[蘇文鈺] 把軟體當作是台灣的未來,這件事是危險的
2016.08.31 |

編按:上週因為唐鳳入閣成為政務委員,網站刊登了一篇「當自學程式的唐鳳入閣,我們如何把程式教育做得更好?」的文章,近來積極推動偏鄉程式教育的成大資工系教授蘇文鈺,對此議題也提供他的觀察。

伴隨著107課綱即將上路,我其實不擔心優勢學校與家庭的學生在面對新的資訊科技部分要怎麼辦,這些學校多半集中在都市裡,師資也不會是問題。舉例來說,Scratch課程在高雄市早在十年前上下就有人在教了,例如我自己小孩讀的學校最近才有此課程,但是教得不多。而同是在高雄市行政區內,我相信還是有很多地區的家長或老師認為,孩子連國文與英文都學不好了,不用再學什麼程式了。如文中所言,若是偏鄉沒有被照顧到,這下子的城鄉落差恐怕遠大過過去所有的學科了。

所謂的偏鄉的偏,是偏頗的偏,不是偏遠的偏,所以我說的不是城鄉差距。假如不是這樣, Program the world兒童與少年程式設計教學計劃就一直留在鄉下就好,何必搞什麼開放免費教材,而且還要到都市裡呢?

那麼,我難道就不擔心優勢學校的學生在這方面的學習嗎?其實是擔心的。過度強調程式,甚至把軟體當作是台灣的未來這件事是危險的。我不只一次在演說中提到,這次要是沒弄好,台灣只不過從硬體代工變成軟體代工,最可怕的事是,連軟體代工的案子都接不到。我並非說代工就全然不好,台灣總要有人做代工,但是也要有人帶頭自己創新,不是嗎?

程式設計是從眾多現在學生習慣的思考模式裡面,增加另一種有效率且具備規則性的思考模式而已,程式設計所帶起的所謂運算思維並不一定可以打遍天下的。事實上很多創新是來自跳躍式思考的,這種模式表面上看來雜亂無章,事實上卻很可能帶起一個領域的大生意,因為這是一般人做不到的。教育現場要培養的更重要的還是「看見問題,思考問題,解決問題與創造問題」的能力,並且學會與人溝通,與人合作的技巧。

圖說明

學習這件事應該是論述很多的,本不該由我這個沒修過教育學分的來多嘴,或者說我這個外行人應該吐不出象牙。但是厚話是我的缺點,孟子說好為人師大概就是指的我這種人。

對我來說,數學裡面幾何是我的弱項,還好我的大考期間,偏偏幾何考得少,算我狗屎運。小時,我也不知道學數學要幹什麼,就老師教什麼,我就唸什麼。我喜歡我的國中與高中數學老師,所以即使唸起來不知所以,不討厭就是。現行的高中數學裡的線性組合要做什麼?為什麼必考,我舉Maclaurin Series 這個泰勒展開的一個特例為例。

我依稀記得這個在我高中時沒列入正式範圍,可是卻在老師的補充教材裡面出現,老師會教是因為有些題目用這個來找答案很方便,大考時也許會用得上。以這個series來說,其用途在於有些非線性函數很方便用它來逼近。多年以後,我知道了他的其中一個用途,那就是在電腦裡面,如果要計算這些函數的直,用Maclaurin Series是一個普遍的用法。

不管工程用計算機,或是電腦裡,算三角函數算是很常用的了。問題是算三角函數要幹嘛?還是不知道。後來,學了電路學與傅立葉轉換等等,知道這些都會用到三角函數,但是學了電路學與傅立葉轉換要幹麻?還是不知道。因為學了電路學我還是不會設計電路,學了傅立葉就更不知所謂了。這就像是連環套,或是俄羅斯娃娃,要一直等到進了研究所才知道要幹嘛以及能幹嘛。算算七八年過去了。還好,我夠堅持,不然撐不到初嚐甜美果實的時候。但是這過程苦啊!雖然這都要怪自己智商不到180。

這就像是一個木工學徒,老師叫他拿刨刀,一直刨一個平面,然後再用各式不同的刀具把一片木板修成不同的樣子,就是不知道這麼做要幹嘛。終於等到一天,開始用工具做一張簡單桌子的時候,才算是有一點知道過去那些基本功要幹嘛了。可是當木工要當得好,一定要會磨刀具,甚至是有一天自己設計自己的刀具,並且用原來的刀具製作自己想要的刀具。而刀具卻是另外一們學問。

圖說明

那這個跟線性組合有啥關係?知道怎麼對一個問題找到series的係數有一點像你要決定刀具要磨得多利,但是要真正登堂入室,你非得了解什麼是線性組合不可,因為唯有你真的瞭解了,你才有辦法自己做出自己合用的刀具,而線性組合就是前人已經製作好的工具,你不過是站在巨人的肩膀,要用它來做新的工具罷了。難道不懂線性組合就不懂得用Maclaurin Series嗎?也不至於,只是懂得不夠完整而已。

有的人,天生是對數學本身是感到興趣的,所以他是把數學本身當作自己的學習目的,而在很多地方,數學只是工具,只會數學是做不出好應用的,打個比方,就是刀具師父。有的人,天生喜歡做作品,他只要很懂怎麼用刀具就好,不必自己做刀具,用買的就行,甚至連磨刀都請人代勞。你要是叫他自己磨刀,甚至自己做刀具,那是會翻臉的。只有很少數人,既是木工大師,也是刀具大師。

若是你一定要說數學是工具,電機是作品,那麼,沒有工具,作品怎麼出來?那豈不是要回到尼安德塔人之前了嗎?撇開這些現實利益不看,千古留名的多半是數學家,而不是「電機學家」或是「電腦學家」。走在巴黎的街頭,多的是以數學家命名的道路,如Laplace,Lagrange與Fourier等等,因為真正影響世界的是這些數學家。沒有Laplace,控制理論可能會走不下去,那麼哪來的機器人。沒有Fourier,也就不會有我現在正在從事的音樂分析,更不會有Youtube。更進一步地說,這些數學目前多半都是以電腦程式來應用在各個領域。

「無用之用是為大用」。很多人視學科為無用(當然包含數學),但是這些看來目下除了用來考試之外根本用不到的學科,若是學得好是真正有大用的,只有把眼光放遠,才會看到它們真正的大用。

教學很難,但是把教學搞好方向,讓學生知道學這個到底要幹嘛,至少學習起來不會不知所以,逃兵也應該會少一點才對。所以若是把演算法這東西也像線性組合一樣移植過去,後果會是什麼呢?基本的問題是要教甚麼,要怎麼教,但在本國,此非課綱層次,更大的影響因素是:教師教學技能的僵固與大學考招的箝制。

我多次在本系提出特殊選材方案,簡單總結來說,就是,關門,拔掉網路線,考個12小時。Jserv級的大概2小時就可以過關。打通關就進來念。為的就是讓程式專長的學生得以進入本系就讀。我是誠摯地關心學生的。難道大學資訊系會不清楚自己系所需要的人才是哪一種嗎?

政府要怎麼做,我插不上嘴。我是大學老師,深受其害。但是我不想就這麼接受(其實接受了近20年)。結果當然很辛苦。我沒有反程式,更沒有反運算思維,我反一窩蜂,反搞不清楚狀況。所以 Program the world兒童與少年程式設計教學計劃 很積極要培訓老師、開發課程,政府若是真的動起來,歡迎接收所有成果,反正我們的經費多數來自捐款,所以教材多數是免費的。取之於大眾,用之於大眾。若有這麼一天, Program the world兒童與少年程式設計教學計劃就可以去做其他有意義的事了。

我們必須給老師好好解構重組教材的時間,教材好好編老師才有辦法可以好好教。課程安排要讓學生知道學這些要幹什麼,而要知道這點,就是要設計問題,把學問融入進去這個很難,但是做得到的話,台灣就制霸了。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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