PTT大當機!關於我的不焦慮的焦慮
PTT大當機!關於我的不焦慮的焦慮

10月30日晚間,萬聖節的前一天,PTT因多顆硬碟接續故障導致系統大當機,直到11月3日早上才修復重生。將近四天無法登入,讓許多鄉民痛苦難耐,直呼PTT戒斷症發作,甚至還有人獻上了自己的身體作祭品,只求PTT趕快復活!

不過,這次當機對我造成的衝擊似乎沒那麼大。

我的臉書好友中一些資深鄉民也是到當機第二、三天才提到這件事,或是跟我一樣「沒那麼絕望」。

這一方面可能血淋淋地反映了我恐怕也越來越跟不上鄉民的腳步外,另一方面,這不那麼絕望、焦慮的感覺,反而讓我擔心起另外一件事。

對於PTT掛了不焦慮的「焦慮 」

PTT掛了,但我的臉書還是不斷更新訊息,不斷餵食演算法決定的「有趣」貼文。雖然過去我常說,就算在臉書時代,PTT這個有著鄉民文化血脈的「老科技」也不會衰亡。但這次我對PTT當機的「不焦慮」讓我得重新思考這件事。

PTT也許不會走向沒落,但臉書帝國的擴張是不爭的事實。在爭奪注意力的時代,你電腦螢幕上常駐的、手機上最常開啟的,是臉書還是PTT?如果我們將臉書與PTT這類媒介看作是資訊傳播的重要管道,那麼,上述問題也正是問:我們的社會是以什麼樣的形式傳遞著資訊?

換言之,我對PTT當機的「不焦慮」,這件事情引發我的另一個憂慮:我們身處的這個資訊傳散系統,其結構如何受臉書影響而改變?又會對我們的社會產生什麼影響?

臉書是隨選視訊,PTT是報紙

資訊傳散看起來是個抽象概念,但我們可以試著以譬喻理解:臉書是隨選視訊,而PTT比較像傳統報紙。

這個有點莫名其妙的類比是要說:如同隨選視訊,臉書讓人們「看到想要看的」,而PTT則像傳統報紙,得在許多「無趣」之中找到感興趣的事情。

隨選視訊與傳統報紙之間的差異,並不是文字媒體與影音多媒體的差異,而是「資訊篩選可能性」的差異。

隨選視訊不像傳統的第四台,人們無需被其內容安排的框架綁住,可以完全只挑自己想看的節目、影集來看。甚至隨選視訊的系統還會「推薦」相關的節目、影集繼續看下去。但報紙不一樣,我們雖然可以選擇買哪家報社的報紙,也可以只看某幾個版面,但其上的內容無論有趣與否都會被我們看見。

臉書就像隨選視訊一樣。我們沒有清楚地意識到自身的選擇,但透過神祕的演算法,我們每一個按讚、留言或轉貼都成了某種評價分數,回過頭來決定我們能看到些什麼。然而,在PTT上,雖然我們也會推文、噓文但那並不構成任何篩選機制。

即便我針對仇女或反同內容的貼文噓再多次,每每進入八卦板,我都還是得忍受這些文章。這種經驗就好像在看報紙時,即便對著顯露某些特定價值類型的文章咒罵多遍,明天類似的標題還是會刺眼地躺在報架上。

「資訊篩選」是解藥還是毒藥?

許多人可能會覺得,這樣不正好嗎?有了類似隨選視訊這樣的篩選機制,我們在臉書上得以不再看到那些令人倒胃口、甚至感到被侵犯的言論。

「資訊篩選」對於阻絕歧視、壓迫性言論來說該是帖良藥吧?不過,美國知名法學學者,同時也曾是歐巴馬政府重要幕僚的桑斯汀(Cass Sunstein)卻不這麼想。

早在2001年,桑斯汀觀察網際網路的發展時,便已警告「資訊篩選」可能嚴重危害當代民主社會。

桑斯汀主張,一個健全的民主社會有賴社會充分傳散共同或異質經驗。這不僅是公共言論表達的自由,也是資訊接收者差異經驗、甚至不同立場之論述開放的義務。

然而資訊科技的強大又便利的資訊過濾與篩選機制,使人們很容易掉進「只看自己想看的」鏡像與回音之中,阻礙社會相互溝通與理解彼此的可能。

因此,有別於臉書偷偷地餵食著「資訊篩選」的毒藥,對我而言,PTT的重要性也在於,「它仍一定程度上保留著傳統報紙媒介的特性。」

用桑斯汀的話來說,在PTT上我們仍然可能接收到那些「非預期的」(差異的、不同立場的)資訊。

當然,在這些非預期的資訊當中,有許多可謂不堪入目的歧視、壓迫性的言論,這絕對是令人感到不安的部份。但是,同樣或甚至更加令人焦慮的是,在PTT掛掉以後,臉書上看似「一片和諧」的美好的、同溫層的世界。

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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
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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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