至於寫程式,這是很低順位的事了
至於寫程式,這是很低順位的事了
2019.01.24 | 生活

假如我今年只有40歲,在資訊科技教育上,一定會採取最酷炫的軟硬體設備以及最新潮高階的領域「試圖」引領風潮,兩年前我確實也還這麼迷惘著。尤其最近一年來,我深刻體會到我要走的路不需要酷炫的軟硬體設備與其他類似的事。

PTWA(愛自造者學習協會,Program The World Association,簡稱PTWA)為什麼從偏鄉開始?因為有天,我的一位學生對我說,「既然寫程式比較容易賺到錢,我覺得我們應該去幫助弱勢的孩子脫貧!」

學生這句話的重點不是「寫程式」,而是「幫助弱勢」。那個時候,我以為弱勢就是偏鄉,後來我才知道都市裡一樣有弱勢。所以重點不是「偏鄉」,而是「弱勢」。其他與這件事關聯不大的都可以放下了。

在PTWA的夥伴以及許多朋友的協助下,我還花了超過五年才想通這些道理。對於資訊電機也許我在行,但是對於人心,我還早得很。非常感謝所有幫助過我們的人們!

認清了面對日新月異的軟硬體,即使是資訊系的教授也無法跟得上所有潮流的事實,PTWA回到這個根本,從最基礎的課程規劃起,協助課輔老師們把孩子最基礎的語言文字與算數顧好,行有餘力再來談程式設計。

課程再也不是希望經由幾天短短的課程讓孩子就看來好棒棒但其實都不太會,重新修改課程的目的是希望用緩慢悠長的步調陪孩子長大。

孩子確實長得很快,所以對於資訊有興趣的孩子,在高中這個階段我們在台南有課程會接住他們,然後希望他們接下來有理想的學校可以念。很貧窮的孩子上了大學願意回鄉教更小的孩子,我們給他們工作讓他們養活自己。

你會說,那麼對資訊不感興趣的孩子呢?沒關係,PTWA的很多活動與課程都是為了接住更多孩子而設計,例如,「看見家鄉」,「科技輔助運動」,「老屋文化」,「城鄉共學」,「阿飛起飛」等等,正在一個接著一個成形。

所以厲害的PTWA志工會說,我們可以讓孩子學物聯網,樹莓派,人工智慧,好嗎?也有志工問,我是文組的怕學不會,不能教好孩子,怎麼辦?我說,我每次開一們新的課,也都是在學習,到第三年結束了才「開始」理解這門課該怎麼教,而學得最好的往往是第一年我教得最爛的時候的學生。

其實只有一個重點,「陪孩子長大」。

孩子並不需要我們教他們什麼,我們要做的只不過是把他們帶到學習的道路的入口就好,剩下的他們會自己學會。孩子如同箭,我們就是弓,上天的手彎了弓把箭射出去,我們能做的也許只是奮力彎腰就可以了。

你陪孩子的這段時間要讓孩子安心,成為孩子的典範,等孩子度過了高中階段就會是個好人,遇到困難跌倒,就能積聚力量爬起來繼續往前。他們會用妳的方式來帶領他們自己的孩子,行有餘力,會幫忙帶不是自己的孩子的孩子。

我們需要多久才可以看到這天的到來呢?其實不久,就20~30年吧!30年看似很長,其實一下子就過去了。

PTWA的夥伴志工們,作為一個教育志工,其實只有一個重點,那就是「陪孩子長大」如果還要再加上一句的話,我的想像會是「成為孩子的典範」。

至於寫程式,那是很低順位的事了。

本文由蘇文鈺授權轉載自其Facebook

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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