解決剛果採鈷童工問題,福特、LG從區塊鏈找解方
解決剛果採鈷童工問題,福特、LG從區塊鏈找解方
2019.01.18 | IBM

汽車電動化已經成為未來的發展趨勢,再加上大量不斷推陳出新的電子產品,電池在全球的需求持續上揚,而「鈷(Cobalt)」就是生產鋰電池的關鍵原料,但許多生產鈷礦的礦場都有雇用童工的情況。為了解決這項問題,IBM 推出以區塊鏈技術為基礎的「鈷供應鏈」追蹤計畫,與汽車製造商福特(Ford)及LG化學攜手,透過科技的力量瓦解礦場雇用童工的問題。

宛如現代石油,「鈷」為什麼重要?

首先我們必須了解這項化學元素背後的龐大利益,鈷(Cobalt)是生產鋰電池的關鍵原料,目前的鋰電池大致有「鎳鈷鎂」、「鎳鈷鋁」兩種組成形式,幾乎可以說是現代石油,「鈷」之所以重要,是因為具有穩定物質、增加能量密度的特性,能夠確保電池壽命以及充電速度,因此短期內電池產業都無法棄「鈷」而不用。

根據加拿大第一鈷業(First Cobalt )計算,目前全球每年有超過50%的鈷產量用於鋰電池,預計2020年比重將超過60%,而全球三分之二的「鈷」都來自非洲的剛果共和國,然而剛果因為雇用童工採礦而惡名昭彰,過去時常引起國際人權組織的關注。

鈷
全球三分之二的「鈷」都來自非洲的剛果共和國,然而剛果因為雇用童工採礦而惡名昭彰。
圖/ shutterstock

根據國際特赦組織在2016年所公布的報告,蘋果、三星在中國的供應商都向雇用童工的礦場採購鈷礦,顯然對於童工保障不夠周全。2017年蘋果首度公開旗下產品使用的鈷礦來源,表示雇用童工的的礦場需要「保護措施完善」才會重啟合作,確保所有礦場都能保障員工的基本安全,避免公司形象沾染血汗惡名。

IBM區塊鏈技術,讓產業鏈流程透明化

鈷礦從開採到被製成電池,會經過一連串的流程。以福特電動車使用的電池為例,從剛果礦場被開採出來的鈷,首先會被運往中國精煉,接著會到韓國的電池廠製程電池,最後運到美國福特的汽車工廠組裝,整趟流程需要歷經五個月。不過各產業鏈的資訊流通並不透明,過去的作法幾乎難以追蹤。

為確保鈷礦來源,IBM 宣布要用區塊鏈技術,來管理採礦和金屬產業的供應鏈。這套系統會以IBM 區塊鏈平台為基礎,搭配Linux Foundation 的 Hyperledger Fabric ,以分散式帳本讓供應鏈資訊數位化,讓產業鏈中所有的參與者,都可以查閱、紀錄鈷礦的每一個歷程,確保來源符合經濟合作暨發展組織(OECD)標準。

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IBM 宣布要用區塊鏈技術,來管理採礦和金屬產業的供應鏈。
圖/ shutterstock

IBM目前跟福特汽車、韓國 LG 化學以及中國華友鈷業合作,IBM表示,未來這套平台還可以用來追蹤不同的金屬,預計在今年年中會展開測試。

確保資訊正確無虞,IBM怎麼做?

許多產業、公司都說要用區塊鏈技術,讓流程公開透明且無法被竄改,不過一個根本的問題,是必須確保輸入區塊鏈平台上的資訊正確無虞。

IBM表示,他們的合作伙伴英國顧問公司RCS Global,過去很長一段時間都負責監控非洲金屬礦山的採礦流程,他們會派員工到現場,只要開採過程合法,就會在礦石袋貼上條碼標籤註記,就能了解鈷礦是來自哪個礦場,以及開採過程是否有爭議。一旦被發現有非法童工狀況,就會被註記在系統中,RCS Global總部便會收到警告,並通知相關合作的出口商。

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區塊鏈平台上的資料,除了可以讓供應鏈中參與的相關廠商查閱,也可以提供外部的非營利組織、監管單位、政府檢視。
圖/ shutterstock

在放置完監控條碼後,RCS Global的工作人員就不需要一直守在現場,會由合作的礦廠人員負責將資料與條碼上傳到雲端,存在分散式帳本中,每個在現場負責監控的工作人員都會負責一個節點(node),之後會由RCS Global總部的人員負責審核資料,審核報告則會存在鏈下的IBM伺服器中。這些存在區塊鏈上的資料,除了可以讓供應鏈中參與的相關廠商查閱,也可以提供外部的非營利組織、監管單位、政府檢視。

拚落地應用,積極布局供應鏈溯源

IBM將區塊鏈應用在供應鏈溯源已有許多經驗,像是去年(2018)IBM與船運公司快桅(Maersk),共同開發一套區塊鏈船運資料交換系統TradeLens,將全球船運資料數位化。

以區塊鏈為基礎開發的TradeLens,利用區塊鏈容易回溯追蹤的特性,讓全球船運公司、貿易公司,都能透過這套系統掌握包括目前位置、預計抵達時間、海關文件等運輸資料,過去一年已經獲得94個公司組織參與,預估可以因此節省15%的物流成本。

IBM blockchain
跟沃爾瑪合作的蔬果供應商,都會在IBM Food Trust框架下合作,區塊鏈上的每一個節點,就代表一個正在輸送蔬菜的實體,只要一查就可以知道來自那個產地或農夫。
圖/ IBM

此外也與零售巨頭沃爾瑪(Walmart)合作,要求旗下所有的山姆會員店(Sam's),以及沃爾瑪超市的蔬果供應商,通通要在2019年九月前採用IBM開發的分散式帳本,並將資料上傳區塊鏈,區塊鏈上的每一個節點,代表一個正在輸送蔬菜的實體,只要一查就可以知道來自那個產地或農夫對所有食品的即時追蹤,來應對各種食品安全問題。

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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
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

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。

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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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