當兩噸重的灰犀牛衝過來時,選擇原地站立不動的人能夠全身而退嗎?
當兩噸重的灰犀牛衝過來時,選擇原地站立不動的人能夠全身而退嗎?

本文摘自:《灰犀牛:危機就在眼前,為何我們選擇視而不見?》,天下文化出版

灰犀牛是很可能出現、衝擊力極大的威脅:就像一頭兩噸重、朝向我們衝過來的犀牛,我們不可能看不見。你會想,這龐然大物應該會讓我們繃緊神經、緊盯著牠。其實,恰恰相反。我們常常一再疏忽了顯而易見而且必然會發生的重大災難。所有掌權者,如企業或組織的執行長,竟然也和我們所有的人一樣,面對突然衝來的灰犀牛和危機,也是呆若木雞。

犀牛若是已朝著你的方向衝去,什麼都不做絕對是下下策。但這確實是常見的悲劇。危險很少來自完全的意外。先前,我們已有很多機會可以預防、可以注意警示,想辦法因應,只是我們都錯過了。在威脅當下,人往往難以動彈。有時,我們就是否認問題就在眼前,覺得什麼都不必做。更糟的是,在市場泡沫即將破滅的前夕,我們的所作所為反而是危險的。想想那些颶風來前不肯撤離的人家、戒不了菸的老菸槍、就算手被剁掉還是要賭的賭鬼等。

問題不是災難是否會來,而是何時會來

塔雷伯在《黑天鵝效應》一書探討極罕見但會帶來巨大衝擊的意外事件。由於這樣的事例在人們的預期之外,甚至無可想像,因此心理毫無防備。以前,歐洲人只見過白天鵝,完全不知道黑天鵝的存在,直到親眼目睹黑天鵝。作者因而用黑天鵝來比喻超乎我們預期與經驗的意外事件。儘管黑天鵝很罕見,會帶來巨大的衝擊,而且無可預測,但回顧這類事件,引發這類事件的因素倒是清晰可見。

黑天鵝無法預知,灰犀牛則是顯而易見的威脅,只是我們常常閉上眼,以為看不到,問題就不存在了。大多數的灰犀牛並不是微弱的警示,而是我們故意疏忽,不予回應。即使是面對最明顯的威脅,有人總是固執自己,故意視若無睹。如果你頭腦清楚,面對這樣的威脅,就知道:這是灰犀牛,不是黑天鵝。

乍看之下,灰犀牛是可怕的威脅,其實是禍是福還很難說,視你看問題的角度和因應而定。例如網際網路對電視台是一大威脅,但對雅虎和Google來說,則是機會。電視台花了一段時間之後,才了解如何把網路化為業務助力。高油價對高耗油的汽車是威脅,卻是油電混合車打入市場的契機。至少理論上是如此,只是消費者和汽車製造商的反應仍慢了半拍。

看見灰犀牛

領導人擔心的應是灰犀牛,而不是黑天鵝,而且必須面對現實,不能有鴕鳥心態,並且必須改變誘因系統,才能及時反應。他們必須著眼於過去的危機,建立防災系統,以抵禦龍捲風、海嘯、颶風、流感等災難,以救人活命。最好在事前就有一套自動防故障的措施,以免領導人否認威脅存在,失去解決問題的機會。有先見之明的策略可以改變不當誘因,鼓勵領導人早一點採取行動,且讓我們克服人性弱點,以採取正確的做法。

2001年3月,我來到布宜諾斯艾利斯,隨即感到山雨欲來風滿樓:很多商家門口掛著「停止營業」的牌子;計程車司機一再用聳動的語言描述國內經濟困頓;阿根廷國內一本重要雜誌封面是戴著食人魔漢尼拔面具的財政部長,讓人聯想到電影「沉默的羔羊」。封面上寫著:「難道他非得把國家吃下去,才能救亡圖存?」

如果你看過阿根廷的經濟數據,就知道這個國家完了:外債高築、美元出走、外匯存底不斷探底,金融重組也無濟於事。由於阿根廷實行本國貨幣批索與美元掛鉤的固定匯率制,難以靠貨幣貶值來刺激經濟。投資人紛紛拋售阿根廷國債,儘管價格下跌,還能拿回八成。但是你不必看數字,也能得到這樣的結論。

我是鑽研拉丁美洲經濟的財經記者。幾週後,我寫了一篇專文,提議讓阿根廷減債30%,以免阿根廷無力還債,債權人將蒙受更大損失。九個月後,噩夢成真。阿根廷批索狂貶,不願放棄30%債權的銀行,最後賠了70%。

2011年韓國的全球人力論壇以人力資源的挑戰為焦點,請我參加他們11月在首爾舉辦的會議,討論世界是否將面臨新的經濟危機。我告訴他們,自2008年金融海嘯以來,世界還沒恢復,爛攤子仍待收拾。不只是希臘,歐洲還有許多國家面臨財政和貿易失衡的問題,歐元區可能解體,拖累全球經濟。從美國人的觀點來看,歐洲領導人似乎在危機中踟躕,沒能狠下決定,一舉脫困。因此,我在論壇中提到,就全球經濟的重大問題,我們不免左右為難,難以抉擇,但無論如何,我們仍需做出決定。

希臘政府與私人債權人完成換債之後,阿根廷和希臘的對比讓我開始思索以下問題:這兩者差異何在?希臘和私人債權人的協議是不是所謂的「及時一針」,免得希臘垮了,危及全歐洲?

我開始尋找灰犀牛的案例,發現過去有很多重大危機在事發之初已有明顯的威脅,只是被人忽視,而當今最大的挑戰同樣顯而易見,卻被視而不見。這些危險卻被忽略的證據,比比皆是,如氣候變遷、金融危機、全球政策、重塑整個產業的破壞性創新科技(包括數位科技對媒體的影響、很多工作、公司因此消失,但同時也孕育出新一代的億萬富翁)以及對個人生活產生重大衝擊的問題等。我們不知有多少次錯過因應威脅的時機:卡崔娜颶風、2008年金融危機、2007年明尼蘇達大橋崩塌、網路駭客、森林大火、水資源短缺等災難。

死亡陷阱

2014年1月,一個下雨的週六,我寫稿累了,正在看推特。突然間,推文此起彼落,說警察出現在我住的公寓附近。街區封鎖,警車、救護車急駛至現場。原來是死亡車禍。9歲大的庫柏.史塔克(Cooper Stock)和父親在家門前的斑馬線等待通行,綠燈亮了,才一起過馬路。沒想到一部計程車衝過來,撞上這對父子。受了傷的父親,眼睜睜看著兒子在輪下斷氣。

不到一個小時前,兩條街外的一部遊覽車,撞上了74歲的艾力克斯.希爾(Alex Shear)。希爾是知名的美國文物收藏家,被譽為「美國夢的吹笛手」。據說當時希爾闖紅燈,遊覽車司機因視線死角並沒有發現,他被拖行了一段距離,乘客尖叫,司機才停下來。

幾天後,26歲的醫學生莎曼莎.李(Samantha Lee)在百老匯大街和96街交會口穿越馬路時,被救護車撞飛橫躺在馬路上,接著又被疾駛而來的車子輾斃。新聞起先報導,她利用穿越分隔島過馬路,後來監視錄影帶顯示,她走的是行人穿越道。

以衝擊性而言,也許死亡車禍和本書提到的許多重大危機無法相提並論,但是就死者家屬受到的影響來說,等於是世界末日。從個人遭遇的不幸來看灰犀牛,可幫助我們了解人性和政府的缺點會造成何種悲慘的結果。

上述三個行人的喪生凸顯這樣的問題早就存在卻遭忽視:交通設計不良,甚至交流道出口就在中學附近,而且撞死行人的司機只是受到輕微的告誡(以撞死庫柏的計程車司機來說,只是以「未禮讓行人」的罪名被傳喚)。直到發生這一連串怵目驚心的車禍,市政府官員才注意到問題的嚴重性。

在連串悲劇發生之後,當局的做法令人震驚,包括嚴加取締不守交通規則的行人。一名84歲的華人老翁,疑似因為闖紅燈又言語不通,與攔截開罰的警察發生拉扯,被警方打到頭破血流。自1月至2月中旬,被開罰單的行人增加了八倍,而被開單的駕駛人反而減少。

2014年2月,紐約市長白思豪(Bill de Blasio)根據瑞典的零願景模式(零交通死亡事故)提出了一份42頁的計畫書,希望不再有行人或駕駛喪生。他誓言將嚴格執法,取締違規駕駛。

只是,在他發表這份計畫書的兩天後,記者捕捉到他開車超速的畫面。過了幾天,《紐約郵報》的攝影記者又逮到他過馬路時不守交通規則。這顯示積習難改,就算才剛經歷危機,也很容易忘記。

如果我們拙於辨識威脅,反應不及,該怎麼辦?萬一我們不能改變呢?雖然改變自我不是件易事,我們仍可從了解人性下手。洞悉人性的弱點,我們才知道如何決定,進而拿出行動。近年來,行為經濟學家研究了許多企業、組織、社群和政府,告訴我們該如何辨識顯而易見的威脅並及時回應。

躲避灰犀牛有幾層意義。除了指面對威脅,把危機化為轉機,也代表避免傷害,把傷害減到最小。及時行動往往可化險為夷,至少可避免危機惡化。即使傷害已經造成,暫時無法回到正常狀態,如果能阻止更多的災禍,也是一大進步。保持現狀,不思求變,往往是死路一條。

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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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