罵罵年輕人!
罵罵年輕人!
2005.04.15 |

年過四十,最痛苦的職場經驗,莫過於和「不敢成長」的夥伴工作。而這種對成長的怯懦,老實說──在六、七年級身上,似乎有著愈來愈高的普遍性。

**不敢成長的六七年級

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什麼是「不敢成長」?一個堪稱精準的描述,就是「安於自己的習慣、偏好和趣味」,並進而產生一種以「Me」為中心的「對人對事對物」簡易價值體系。由於高等教育的普及,他(她)們或都擁有不錯的學歷,但看似雄辯滔滔的觀念闡述背後,實則都是一些常民生活裡處處可見的套套邏輯(例如「劈腿即不忠」、「不忠即劈腿」的同義反覆),因而其意見和行動的可行與有效也難以相關。由於深刻自戀自己的觀念和價值,因此他(她)們往往拒絕或難以進入他者的生活脈絡,碰到對其工作內容稍有要求的客戶和主管,則動輒以「豬頭」兩字伺候之。
「不敢成長」世代的另一外顯特徵,是永遠「只讀自己看得懂的書」,而且重複地「讀自己愛讀的主題」,老是看「同一關鍵字標題」的電影,而且只買自己會「哼得出副歌」的CD唱片,他(她)們一丁點都不敢往陌生的地方靠近,一絲心都不想理解乍看下難以辨識的事物,正如旅行一定要參加那種以「消費地點」為招徠訴求的旅行團,因為唯有世界同一規格的消費場所,才能讓他(她)們「覺得像家裡般自在」。

**缺乏實踐自由的強健體質

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台灣高等教育的抽象化、競爭化和去個人脈絡化,是不是造成「怯懦六、七年級」的主要原因?倒是可以來探究的。在我們的那個年代,成長過程少不了填鴨、體罰和競爭,我們幾乎每個人都在求學過程裡付出了「不自由」的代價。但或許也正是有這種青春期的切膚之痛,我們在反抗或接受那外在威權之際,就比較能動員起自己的反思之心,在一次次的折磨裡,知曉自己的渺小、他者的獨特性和行動範圍之有限。但也正因此,我們也比較敢向未知的領域去挑戰(因為退此一步,即無死所)。但這一代的「不自由」卻是少的,能衝破重重關卡而叩上國立大學之門的,不僅在信心上是自由的,連在行動的開展上也是自由的。如果說我們半百世代的「壓抑青春期」是一種悲欣交集的成長過程,當今六、七年級工作者的青年啟蒙則恰好是在一種全然幸福的悲劇狀態下完成,他(她)們擁有無限自由(包含著我們當年難以擁有的「消費自由」),卻缺乏去實踐這自由可能性的強健自我,於是在無邊自由中,他(她)們轉向為「逃避自由」。
在現代社會裡,「自由」雖然是主流價值,但要享有它,卻也得付出「安全感」(security)的代價,假如無法由他人來驗證自己有「創作獨特自我」的能耐,那倒不如停留在自己熟悉的小世界裡,用白天的犬儒來撫慰夜晚的存在焦慮。德國哲學家康德在他著名的演講〈何謂啟蒙〉中指出:「啟蒙,就是脫離自己強加於己的未成年狀態」,康德當年所謂的「未成年」,意味著沒人給你食譜,你就不懂如何點菜,沒人教你閱讀,你就不會閱讀一本新書;但對今日的年輕人來說,如何才能體會到自己的「未成年」呢?
上個月,一位來面試的年輕女生跟我們說:上班前,能否讓她先去印度、中亞和新疆做一趟單人自助旅行?你說:我們會不願意等她嗎?

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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