你真的想要一座智慧城市嗎?
你真的想要一座智慧城市嗎?

《科學人》最新一期的報導〈關於智慧城市,人們不願面對的真相〉,整理了最近智慧城市的重要新聞:比爾.蓋茲(Bill Gates)11月13日宣布,要在美國亞利桑那州沙漠裡買下2萬5千畝土地,從無到有打造一座智慧城市。美國EasyPark公布了全球2017智慧城市索引(2017 Smart City Index),台北名列第57名,第一名是哥本哈根。

然而這篇文章的作者史密斯(Kendra Smith)卻宛如「國王的新衣」般直接指出:「當前的智慧城市現實是,根本沒有一座城市稱得上智慧。」

作者認為,截至目前為止,我們所謂的智慧城市其實只是個別的智慧專案計畫,無論是匹茲堡費城交通局花費3千萬美元推動、能夠自動因應車流狀況調整的智慧號誌系統,坎薩斯市政府投資1千5百萬美元打造智慧照明計畫,透過內建感應器在沒有行人與車子時自動關閉街燈來節能省電,預計減少兩成到三成的電力浪費。這些個別的亮點專案都展現了智慧城市科技的「潛能」,但卻無法代表網路相連、點對點的規劃每一個角落街廓、完整的智慧城市。

「智慧城市潛能與現實之間脫鉤的一個很大的原因是:智慧城市是數位世界混合匯流之處,但是可能也是與非數位世界的『撞擊之處』。非數位議題包括傳統治理、社會正義、政治、意識形態、隱私與財務成分,當智慧城市規畫開始變成重要的因子時,這些都不是那麼聰明、有效率或能夠彈性適應。任何一個不聰明元素都可以搖身變成攔路虎,而且當與其他城市中的長期問題結合時,比重成長得愈來愈巨大。」

其實這後面是我們自己對未來描述模式,所造成邏輯問題的反撲。我們選擇性地用某些「可以變聰明」的元件,來代表整個數位化城市的全貌。卻沒有考慮那些被忽略的元件,在長期忽視與醞釀下的連動影響。

這樣的聲音不是第一次被聽見。在倫敦政經學院(LSE)城市計畫中資深研究員、美國的都市分析專業者格林菲爾德(Adam Greenfield)長期扮演著烏鴉的角色,認為智慧城市這個概念把科技擺在民眾前面,忽略了那些最基本讓我們作為人的基本要素。他對科技沒有意見,也是先進技術的早期倡議者,但是他認為對所謂智慧作業系統、資料分析與演算法將是影響我們未來的關鍵這個看法,目前已經有來自全球各地的疑慮與批判我們不能忽略。

2014年的LSE報導〈把智慧城市變笨吧!〉,與他的著作《反對智慧城市》(Against the Smart City),認為這個問題不只是智慧城市的修辭學與話術出了問題,媒體無法揭露這是一個大型科技公司的行銷利多現象,報導智慧城市但是卻沒有辦法批判思考與討論後台政治的種種連動關係,這些也讓智慧城市的「智慧」遮蔽了人們的雙眼。格林菲爾德自己本身也是物聯網社會影響與設計的最早論述者之一,除了不再用鳥瞰的方式、而是用「由下而上」的觀點來重新檢視智慧城市之外,近年來更轉向思考與檢驗哪些「激進的科技」,例如區塊鏈,可以合作形塑城市的未來。

智慧城市不是新的故事,而對智慧城市的批判也已經有其歷史。只是長久以來,這些論述分屬不同的陣營,各自有一套看法與觀點。我好奇的是,為何是現在?為何現在我們在社交媒體上聽見愈來愈多人在關注這樣的意見看法交峰?當《科學人》這樣的推廣科學與技術觀點的科普讀物,都開始反省智慧城市的時候,代表著什麼意義?

我覺得可以跟OTT線上影音串流服務喧囂塵土的使用現象一起思考而獲得啟發。作為剪線大軍的一員,OTT的使用者是什麼樣的人?是不再付費給任何廣播電視節目的寬頻網際網路使用者。這些人跟傳統的廣播電視節目用戶已經完全不同。當網際網路的使用者數量不斷增長,他們不會再回到傳統的使用情境時,新的議題與需求便將取而代之,成為資訊社會新的主流議題。

智慧城市也將面對這樣的轉變。傳統使用者不依賴網路,需要傳統的服務來銜接這些公民的日常生活──而這些想像就是過去智慧城市主流概念的核心情境。一但人們遭逢愈來愈多先進的應用,傳統服務不再能夠滿足大家時,也將帶來智慧城市的改版與升級契機:「這個時候」我們就需要更包容性的智慧城市概念來引導人們前行。

我的書包裡總是擺著一本令人反覆翻閱解讀的城市與科技著作,安東尼.湯森(Anthony Townsend)的《城市的未來,應該要是什麼樣子?》。在未來的智慧新風貌中,公民的參與會是最重要的關鍵。唯有認同,才會參與,而今日我們所要形塑的智慧城市文化是什麼?我們的智慧,怎麼照顧那孕育眾人的土壤與文化?數位文化怎麼跟傳統文化攜手並進?

「讚嘆智慧,感恩智慧」,這些沒有標準答案的申論題,會是未來智慧城市升級版的新挑戰。

智慧化以後的城市,台北與台中、高雄,跟上海,東京,紐約,哥本哈根或者吉隆坡、雅加達,有什麼不同?

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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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