輸給AlphaGo的韓國棋王宣布退役，李世乭：「拿下第一名，我也不是冠軍。」|數位時代 BusinessNext

永無可能戰勝AI，李世乭萌生退意

然而，即使雖敗猶榮，依舊無法消弭他面對AI的挫敗感。11月19日，李世乭向韓國棋院遞交了退役申請，結束他24年的職業棋士生涯。根據《韓聯社》的訪談，他決定退役的原因，便是3年前與AlphaGo的一役中，感受到了AI在圍棋領域人類無法抗衡的強大。

「隨著AI進入圍棋世界，我理解到無論我再怎麼拚命拿下第一名，我也不是真正的冠軍。」李世乭說。

最初李世乭認為自己能大勝AlphaGo，然而一切並未如他所料，他壓倒性地輸給了AI，賽後他向對自己寄予厚望的民眾道歉，「我輸了，我很抱歉最後比賽以這樣的形式結束。」

當他被AlphaGo連下三城時，他感到非常低落，「坦白來說，比賽開始前我就嗅到了一絲落敗的可能性。Google的科學家們從一開始就表現得非常自信。」

雖然在比賽中落敗，世人對李世乭沒有一絲苛責，「當我連續輸給AlphaGo三場時，我很好奇人們在網路上的評價，但超乎預料地很少人批評我。」

「神之一手」奪全球讚賀，卻認為贏在系統錯誤

與AlphaGo的第四局比賽中，執白子的李世乭下出的第78手棋──這被譽為「神之一手」的一步棋，讓AlphaGo表現失常，進而逆轉局勢拿下比賽。這局棋為世人所稱頌。韓國棋手安永吉（An Younggil）聲稱，這場比賽是李世乭的最傑出的一局棋，一場足以流芳後世的經典對弈。

外界相信，這一局向全球揭示了人類勝過電腦的可能性，但李世乭認為，他能從AlphaGo手中拿下一勝，是因為AI在面對出乎預料棋步時的「缺陷」。

李世乭向《韓聯社》解釋，「我的白78手不是一個該直接對付的棋路。在絕藝（中國圍棋AI）中也有一樣的錯誤。即使讓人類兩子，絕藝也是位非常難以拿下的對手。但因為錯誤的原因，當它輸時會以非常奇怪的形式落敗。」

與AI對弈為棋士生涯畫下句點，李世乭：「我這次很可能也會輸。」

雖然與AlphaGo的對弈，是李世乭萌生退意的原因，作為棋士生涯的收尾，他計畫將與韓國IT公司NHN Entertainment的圍棋AI「HanDol」進行對弈。HanDol於2018年研發，出道短短1年已有擊敗韓國排名前五圍棋選手的出色戰績。

與HanDol的比賽中，第一場李世乭將被禮讓兩子，後續比賽是否會讓子則依據第一局的成績而定，「即使被讓兩子，我也不覺得自己能贏過HanDol。」

儘管對於能否獲勝沒有把握，屆臨退休的他對於勝負顯得相當坦然，「這陣子我甚至沒有關注圍棋界的新聞，我希望就像已經退休般，與HanDol輕鬆地下一局棋，當然我仍會全力以赴。」

對於李世乭退役的消息，DeepMind執行長德米斯．哈薩比斯（Demis Hassabis）聲稱，他在與AlphaGo的比賽中，展現出了真正的戰士精神，「我謹代表DeepMind AlphaGo團隊為李世乭的傳奇歲月致上敬意，並祝福他未來一切順利，我知道他將成為這一代最偉大的棋手之一。」

責任編輯：蕭閔云

1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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