「剝除了成績和學歷,台灣學生還剩下甚麼?」15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義
「剝除了成績和學歷,台灣學生還剩下甚麼?」15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義

「一開始只是想為妹妹寫個網頁。」周奕勳回想 6 年前妹妹剛出生,9 歲的他開始自學程式語言,就此意外地走出人生的另一條路。

周奕勳(Max)是誰?他曾因為找不到教育的意義,在學校和家中都被視為「就是不讀書的壞小孩」。但現年 15 歲的他,自行組隊到北京參加 AWS 技術峰會比賽、曾經在美國和中國拿到 3 個工程師的工作機會、還破格申請上位於矽谷的 Foothill 學院的獨特入學名額。

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周奕勳受訪時,一件灰色的素色襯衫加上簡單的運動褲,配上稚氣未脫的笑容和削瘦的身材,很難把他跟那位去美國矽谷跟Google工程師暢聊程式語言的人物連結成同一個人。
圖/ 吳秉諭/拍攝

不適應傳統教育

「國一我是在一間升學率比較高的學校,父母希望我讀雄中(高雄中學)和台大。」周奕勳回想那段備受學校和父母期望壓力的日子,「老師有『不讀書就是廢物』的觀念,雖然我段考念到校排前 50,但段考完我就不知道自己幹嘛讀書。」老師和父母重視的「前 50 名」對他來說卻不具意義,漸漸地,他開始把時間從「為了考試而讀書」挪到自己想學的項目上頭,成績也因此下滑。

「台灣很多學生都會按照著父母的期望;被期待進入好高中、進去高中之後,又按照著父母的期望考上好大學,接著是好的研究所或好工作。」
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圖/ 吳秉諭/拍攝

雖然感受到來自家庭和學校的壓力,但他還是堅持要把時間花在更感興趣的程式語言和寫網頁上。在一次的機緣,他得到前往台大教授葉丙成工作坊實習的機會。在那裡沒有看不起他的人,而是讓他對自己的能力有更高的自信,甚至在存下一些錢之後,他毅然買了機票,飛往耳聞已久的矽谷。

追求創新與相信人才的矽谷文化

今年 4 月第一次前往矽谷的周奕勳,被矽谷的生命力狠狠的震懾了一頓,雖然只是短短的兩個禮拜,他卻覺得在矽谷看見了真正的自己。在這兩周,他去了 Google 和 Facebook 總部參訪,英文只有基本程度的他,進步到能跟美國人對談閒聊。更重要的是他發現,「在美國,放眼望去都是各種名校畢業生,但他們不會因為自己的學歷而自豪。」脫下了學歷的壓力,周奕勳彷彿可以重新呼吸。「在矽谷,不管你現在有沒有成就,你以後都有可能創業成功,矽谷人都會勸你放手一搏。」他說。

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圖/ 吳秉諭/拍攝

在第二次矽谷行中,和周奕勳巧遇的簡有成,是一位隻身前往矽谷的台灣人,看到周奕勳積極地用不怎麼流利的英文四處找人攀談,深受感動。「有一次他從舊金山打給我,說他一個人在那裡跑了十幾家銀行,終於有銀行肯讓他辦金融卡。」簡有成覺得非常神奇,明明才 15 歲的年紀,又是短期居留,竟然申請得到卡?「但他就是做到了。」

回台之後,周奕勳想將矽谷所學所聞分享給家鄉,就這麼跟幾位有志一同的國高中生聯合成立了 Silicon Trip 團隊,招募對寫程式和矽谷文化有興趣的台灣學生,與他們分享矽谷的點點滴滴。周奕勳說:「比起分享專業,我更希望他們有獨立思考的能力。」

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圖/ 吳秉諭/拍攝

勇於犯錯並處理錯誤

兩次與周奕勳一同前往矽谷,既是朋友又是帶領者角色的薛仲翔, 2015 年在高雄行動科技應用開發者年會中認識周奕勳,也看出了周奕勳的潛力:「比起能力,我更看重他的態度。」薛仲翔說:「第一次去矽谷時,SIM 卡我早就辦好了。」本來也想幫周奕勳辦 SIM 卡,但當時英文還相當生疏的周奕勳卻毫不猶豫自己去線上蒐集資料,最後甚至找到比薛仲翔還便宜 5 美元的 SIM 卡。

「雖然他花了太多時間,但這種大量蒐集並消化英文資訊的能力是非常難得的,我到了研究所才真正學會,15 歲的他竟然就已經練就這種能力。」薛仲翔感到非常驚訝。

此外,他對於周奕勳勇於犯錯,對創業、程式語言的熱誠也印象深刻。薛仲翔笑道:「所以我也會毫不猶豫的鞭策他。」例如 Silicon Trip 籌辦時,出現成本過度理想化、籌備過程宣傳太晚導致報名人數太少等問題,薛仲翔說:「不過這也是因為他還年輕,經驗不多,這樣的錯誤也在期待之中,我也不會全部提醒他,有些跤要讓他自己跌。」

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圖/ 吳秉諭/拍攝

「走出自己的路」

後來,周奕勳參加北京 AWS 技術峰會比賽,又在台灣申請上美國 Y Combinator 新創學校(Startup School)課程,於 2016 年 9 月二度前往矽谷。

已經從高中休學的周奕勳,目前擔任台灣一間 App 開發公司的實習全端工程師。「請不要把我寫成自學程式語言的人。」在訪問的尾聲,他忽然提出了這樣的要求。原本以為是謙虛,但他卻語重心長的表示,不想再把自己自學的這條路打造成另一條「循規蹈矩」的路。「很多人都會問我,去美國或去哪裡實習的秘訣。」他其實很反對這類問題,因為就如同按照傳統教育不一定會成功一樣,他認為依循他的路去走,結果也未必相同。

「方法正確與否只看方向對不對,不是別人有沒有做過。」

「剝除了成績和學歷之後,我們學生還剩下甚麼?」這是周奕勳不斷追求的解答,也是他認為每一個人都該問自己的問題。

Max歷史圖
圖/ 吳秉諭/拍攝、後製

(校稿編輯:何佩珊)

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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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