打獵都講究公平,競爭怎能單邊?
打獵都講究公平,競爭怎能單邊?
2017.08.16 | 創投

一位加拿大特種部隊的狙擊手最近在伊拉克創下新的世界紀錄。他的子彈飛越3,540公尺距離,穿過摩蘇爾(Mosul)ISIS陣地的防線,成功地狙殺了一位ISIS戰士。

子彈飛行速度原本超過音速,因空氣阻力逐漸減緩,最後低於音速,因此飛越3,540公尺大約需要10秒鐘。10秒鐘前,被狙殺的ISIS戰士可能正在跟同袍無事閒話,或者無聊踱步,渾然不知3公里外一隻敵人的望遠鏡已經鎖定他為目標。敵人的子彈射出槍膛後,由於距離太遠,爆破聲無法傳達,即使能夠聽到,也在致命的子彈到達之後。

這是一個西方陣營優異戰力的證明。由於被射殺的是殺人無數惡名昭彰的ISIS戰士,讓人對戰勝極端的伊斯蘭狂熱組織產生一點信心。

但這隻長距離精準步槍的望遠鏡,也可以在3公里外鎖定一位自由世界的重量級政治人物,或是非洲草原裡毛色斑斕的獵豹,或是在蒙大拿州草原上徜徉的大麋鹿。這個時候,我們還會認為這世界受益於這樣精湛的射擊技術,而獲得更多的安全保障嗎?

如果再知道這隻型號為McMillan TAC-50的步槍,網路上一個平民可以用10,000元美金買到,會不會進一步覺得草木皆兵?

科學下的狙擊手

距離超過一公里的步槍射擊是一種精準的技術,除了如鷹隼般的眼力外,更需要分釐不差的科學計算。射擊者與目標間的準確距離是第一個變數,對3,540公尺的距離而言,子彈飛行拋物線的高度將近30公尺。地球自轉速度每秒460公尺,10秒的飛行時間,設計者和目標的經度緯度都成為重要參數。而最大的變數是溫度、空氣密度、和風速。最低的一級風也有一秒2公尺的速度,10秒的飛行時間便可能偏差20公尺的距離,何況在子彈飛行長達3公里的途徑上,風速不可能均勻一致。

科技讓這些不能控制的變數都成為可以調整的參數。再過10年,拜各種感測器、遠距遙控、人工智能之賜,摧毀任何目標,在彈指之間都可以完成。

我們還在意「公平狩獵」嗎?

在武器不發達的時代,打獵是一個獵人和獵物之間的生存競爭,從徒手、石頭、弓箭到子彈,武器越發達,人類越佔上風。後來獵物不再是人類食物的主要來源,打獵便轉變為貴族的休閒活動。既然是休閒,懸疑刺激的打獵經驗遠比獲得的獵物數目更為重要,因此產生了「公平狩獵」(Fair Chase)的觀念。

公平狩獵的基本原則是:獵人必須留給動物合理的逃生機會。例如陸上動物正在水中游泳,那就不可射殺,因為它沒有隱躲的空間;射擊距離不可太遠,讓動物可以發揮嗅覺、聽覺、視覺,感測到獵人的存在,有逃脫的時間。正因為這種種限制,提高了打獵的難度,獵人必須高明地偽裝,耐心地跟蹤, 打獵的樂趣因此提高。

從動物保育的角度,公平狩獵原則也有其必要。先古以來,原始部落緊遵古訓,不竭澤而漁,不殺懷孕中的母獸,不獵取超過食物需要以外的數量。然而隨著打獵工具的進步,地球上各種動物的品種和數量一天一天消失。高科技幫助人類克服肢體、感官的先天限制,延展了我們手腳所及,為我們裝置上千里眼、順風耳,因此使用高科技產品本身就是快感的來源。進步的射擊工具可以讓一位毫無打獵經驗的極客(geek)成為百發百中的獵人,也可以將一位熱血澎湃的青年訓練成殺人如打電遊的冷血戰士。對他們而言,公平狩獵原則是一個可笑的自我縛束。

國與國的競爭,更可能兩敗俱傷

人與獸對峙是一種情境,人與人的對峙卻是另一種截然不同的場景。人與獸間可以用「公平狩獵原則」調整實力的落差,人與人之間的休閒比賽如高爾夫,也有採用差點的慣例。但涉及到人與人之間的經濟競爭,甚至於你死我活的武力戰爭,誰還能講究風度呢?

競爭對手如果實力相當,雙方還能自制妥協,最後達成雙邊協議。但若雙方實力不對稱,強勢一方難免弱肉強食,採取單邊行動。

當強弱實力的懸殊日益加劇時,便賦予了弱勢者採取極端手段(革命、暴動、恐怖活動)的正當性。加之現代各種科技工具威力越來越強大,取得成本卻越來越低,不再是強勢者的獨門利器,弱勢者也可以透過各種管道獲取。如果強勢者恃強而驕,高調叫陣,雙方一觸即發,產生連鎖反應,後果便難以預測 (這是目前美國與北韓對峙的寫照)。

以上似乎在談武力科技,其實非武力科技亦可做如是觀。人工智能正以火箭般的速度爬升,未來必然將造成經濟競爭力的嚴重不對稱。經濟強勢者如果只知道採用單邊策略,總有一天會受到弱勢者的反撲,而自食惡果。

最近祖克柏與馬斯克對人工智慧是禍是福有所爭論。祖克柏認為人工智慧潛力無窮,只待人類開發,馬斯克卻譏笑祖克柏對人工智慧認知有限,不識其最終威脅。

其實,無論武力、國力、窮富,世間的差距將永遠存在。這世界上固然多數人有心改善差距,但總有少數人心懷怨氣,不惜單邊採取極端手段。祖克柏因前者而看到希望,馬斯克因後者而心生憂慮。面對既可載舟亦可覆舟的科技工具,人類一邊必須心懷謙卑,戒慎恐懼,一邊應該謹守「公平狩獵」的原則,留得空間和時間,彼此才有迴旋的餘地。

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。

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關鍵字: #人工智慧
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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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