一個台灣小子的親身觀察:全球最難進學校,原來這樣教學生!
一個台灣小子的親身觀察:全球最難進學校,原來這樣教學生!

本文摘自《MIT最精實思考創做力》,遠流出版

如果說MIT(麻省理工學院)在我研究領域內有一位我崇拜的偶像,那就是彼得,但在我研究領域之外的則是艾咪.史密斯(Amy Smith)了。艾咪是機械工程系的資深講師,年輕時曾經在非洲的波札那共和國工作了兩年,她在沙漠中忽然有了一個頓悟,她想為發展中國家做小型工程設計。

2002年,艾咪成立MIT的D-Lab,專門教MIT學生如何為發展中國家進行工程設計。這幾堂課在MIT非常熱門,每年都要經過申請或抽籤決定才能註冊。
我從烏干達回來之後,決心要到D-Lab上課,學習如何在發展中國家工作。而我很幸運地,在2010年9月成功註冊。

我上的課名叫「發展」,是D-Lab「發展、設計、創業」三部曲的第一堂課,主旨是介紹發展中國家的環境,以及如何為其做工程。

探索當地》憑空設計的科技,就是種浪費

寒假(一月)時,這堂課也會帶學生去某個發展中國家工作四星期,以實務來印證理論。一堂課約有六十位學生,因此分為八隊,各自去不同的國家(亞洲、非洲、中南美都有)。每支隊伍由七、八個學生及兩位D-Lab領隊共同組成。這趟旅程的目的是要教導學生如何聆聽發展中國家當地人的問題,然後一起設計解決方案。

「很多MIT學生都是科技迷,認為只要能把適當的科技空降到發展中國家,就能解決當地大部分的問題。」艾咪告訴我們,「可是憑空設計的科技只是浪費大家的時間。如果你能真心去了解當地的問題,有時候,你會有前所未有的見解。」

我聽了格外覺得心有戚戚焉。當初在烏干達,如果我們能多花一、兩個星期和當地家庭一起生活,或許就能更了解他們喝茶的習慣,也不會犯下那麼大的錯誤。

「為了避免盲目的探索,你們每個人可以選一種科技先做初期的研究了解,成為代表那項科技的使者和專家。」艾咪說,「但這並不表示你們研究的科技是當地所需要的。儘管如此,也許你們可以從與當地人的對話中,找出真正的問題及解決的方法。記住,你們首要的目標是探索與學習。」

我抽到的是迦納隊,領隊就是艾咪。我覺得自己實在太幸運了,不僅可以聆聽艾咪講課,還有機會在2011年一月和她一起去迦納學習。

之後,每個人都選了一項自己感興趣的科技去研究。我選擇研究一種稱為「連鎖磚」的東西。在非洲很多地方,房子都是用泥磚砌成的。磚與磚之間要鋪很多水泥。但水泥很貴,在鄉下也很稀有。連鎖磚本身就是凹凹凸凸的形狀,因此蓋房子就像堆樂高積木一樣把連鎖磚互相嵌合,如此便能降低水泥的需求量了。

2011年一月初,我們一組十人和二十幾件行李進了小貨車,一群人來到波士頓羅根機場,在阿姆斯特丹轉機後,於隔天晚上抵達悶熱潮溼的迦納首都阿克拉(Accra)。

一到當地,立刻就有人開車來接我們到庫馬西市(Kumasi)。一路上顛簸異常。我很睏,但是一睡著,腦袋就會撞上窗戶或車頂。就這樣一直晃到凌晨兩點多,我們終於到達了目的地。

在往後的幾天裡,我們都待在庫馬西市,購買或製作需要的各種零件。例如,我向庫馬西大學借了一台壓縮磚塊的機器,試著製作不同形狀的連鎖磚塊。

由於我的零件需求不多,一下子就搞定了,便去幫其他同學準備他們的零件。例如同學拉加西(Rajesh)要製作花生油的壓縮機,其中最棘手的部分是一個精密的螺旋錐。這種螺旋錐在美國到處都有,但我們找遍了庫馬西市都沒找到。最後,我們試著找當地的金屬工用砂模鑄造方式幫我們打造一支。

於是,我成為了那位金屬工的學徒及助手。我們先把帶來的樣本錐埋入砂箱中,然後小心翼翼地取出來,砂箱裡便有了一個螺旋錐形狀的洞。接著,金屬工把一些破銅爛鐵的廢物裝進一個他們親手打造的燒爐去熔化,然後把熔化的金屬倒進砂箱的洞裡,等到金屬冷卻加以清理過後,就變成螺旋錐模型。

我從來沒有看過熔化的金屬,也從未看過有人可以如此靈巧地操控金屬,覺得整個過程實在酷斃了!

在庫馬西的幾天,我們把所需的零件都準備好之後,便搭了兩個多小時的車來到一個小村莊。由於艾咪和當地的一位牧師很熟,因此每年她帶學生過來時,就會借住在牧師家裡。

這個村莊比我以前在烏干達待的診所簡樸了些。很多地方都沒電,因此晚上全靠手電筒及頭燈辦事。有時晚餐後大家會在漆黑的環境中聊天,只有爐子的紅色木炭隱隱發光,除非有人去攪動爐子,這時散發的火花才暫時照亮大家的臉龐。

聆聽需求》從研究磚頭,導出解決方案「蓋冰箱」

我在村裡用從庫馬西帶來的手動壓縮機製造了不同形狀的連鎖磚,同時也蓋了一個小型的牆來做測試。

我觀摩當地的建築和製磚業,發現當地的磚塊都是就地取材的黏土磚。這種磚塊的製造成本非常低,因此若要以較複雜的連鎖磚做市場競爭,是非常困難的。

另外我也發現,當地大部分的房子不是用水泥、而是用黏土建造而成的;這裡的房子大多是一層樓的茅頂屋,不需要十分堅實的結構。沒有了水泥的需求,連鎖磚也就無法發揮它的功用。因此我的結論是,連鎖磚在這村子並沒有什麼發展的機會。

在艾咪的建議下,我和掌控廚房的家庭主婦談了談。她們的難題是新鮮蔬果難以保鮮,因為沒有電,也就無法使用電冰箱。

「你的磚塊如果不是實心的,而是滲水的,是不是就可以造成一個自然的冰箱?」艾咪問我。

艾咪說的原理是指水氣蒸發時會帶走熱能。如果我用可以滲水的連鎖磚造成一個地窖似的容器,那麼當地家庭主婦只要把蔬果放入地窖內,然後每幾個小時在周圍的滲水圍牆澆水,那麼從周圍蒸發的水氣就可以冷卻圍牆裡的蔬果。

我不知這樣是否行得通,但我興奮地設計了一個地窖,並花一週時間蓋了一個簡單的冰箱模型。

測試後,發現裡面的溫度是冷了些,可是無法達到像冰箱裡的冷度。因為我們沒有溫度計,因此無法精確測量溫度。而且,這個地窖的功能是看天氣運作的,當雨天或溼度較高時,它就失去冷卻的功能。

最後我把這個「冰箱」留下來當做展示品,其他人若有興趣也可在自家建造。

我開始研究連鎖磚時,絕對想不到最後會用它來蓋冰箱。但這就是D-Lab教我們聆聽當地人需求之後而開發出來的產品。我從這個過程中領悟出,一個外地人其實很難在遠處就對當地情況有徹底了解,也無權把腦袋裡憑空設計出的科技,一股腦地就要求當地居民測試。有時候,必須先耐心聆聽他們的聲音和想法,才能印證想像中的問題是否存在。這是我在D-Lab「發展」課程中學到的最重要一件事。

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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