你的一票關係台灣未來!4個網站幫你複習政見做決定
你的一票關係台灣未來!4個網站幫你複習政見做決定
2020.01.11 |

大選進入倒數階段,總統、政黨、區域立委這三票,都想好要投給誰了嗎?如果擔心自己不夠關心政治、這些網站將幫助你快速複習投票資訊、政見內容:

延伸閱讀:2020大選開票直播懶人包

中央選舉委員會

今年約有118萬名首投族,不管是第一次投票、或是不清楚該到哪一個投票所,中選會官網提供兩種方式查詢:

  1. 輸入地址。至少提供選舉人身分、戶籍縣市、行政區三項條件,加上「村里、鄰」等細節,就能得知準確的投開票所位置。舉例來說,若住在新北市板橋區留侯里,系統會顯示投開票所在林園大廈電影城一樓,附上地址,並提供Google地圖上所在位置。

  2. 輸入身分證。提供身分證字號與出生日期兩項資訊,網頁會顯示投開票所地點與各區域選委會電話。

中選會
圖/ 中選會

網站上也提供了送至選民家中的「選舉公報」,可快速查詢選人政見。由於各候選人需事前申報財務狀況,中選會也建立公告區方便選民查詢。

值得注意的是,不只有總統、副總統政見發表會才能在網路上看得到,包含區域立委、原住民立委候選人的政見,都會被收錄各地的公辦發表會影片中,每場時間1至3小時不等。

選前大補帖

選前大補帖
圖/ 選前大補帖

選前大補帖團隊成員來自設計、資工、行銷等領域,在2019年5月發跡於g0v零時政府所舉辦的黑客松。團隊成員強調是自發性行為、無償製作,並且開放所有原始碼內容。

他們認為,選民需要一個公開透明的資訊整合平台,因此提供現任立委的出席、質詢、提案紀錄,並整理所有候選人的競選資訊。此外,網站也加入「法案議題」的質性資料,讓選民依照自己關注的議題對照立委提出法案,理性判斷候選人和政黨。

特別的是,他們也結合Facebook粉專廣告投放數據,整理候選人投放廣告貼文數量、單一貼文平均金額花費與曝光、競選期間花費等。

若是現任立委參選,則相關資料更豐富,串接立法院國會圖書館與公督盟資訊,呈現提案修法、質詢次數等內容。

燃點投票指南

燃點投票指南
圖/ 燃點投票指南

燃點投票指南由燃點協會的65位高階專業經理人與活力千禧世代共同打造;協會前身為393公民平台。

燃點提供總統與立法委員候選人公開透明資訊的電子選舉公報。希望提供候選人與選民直接溝通、不吵架、不抹黑、資訊確實、把決定權還給選民、符合21世紀網路時代選舉需求的資訊平台。

除整合候選人財產、提案、現任立委出席發言外,燃點主打「立委給問」與「關鍵議題」專區;前者開發民眾主動發問,後者則是給選民觀察自己對特定議題的立場與候選人是否相同。

台灣事實查核中心

台灣事實查核中心由台灣媒體觀察教育基金會與優質新聞發展協會共同支持成立,儘管查核內容領域不限於政治、選舉,但2020總統大選電視辯論會後,中心也針對三黨候選人發言推出查核報告

中心強調:

  1. 希望透過查核候選人之發言,驗證發言之事實依據,提供選民充分的資訊。
  2. 本報告並不評價每一位候選人之發言表現。對每一位候選人之評價,應是由選民自行評斷。
  3. 此報告的查核結果,不能簡化為個別候選人發言之「正確」與「錯誤」次數,次數加總並無意義。

責任編輯:蕭閔云

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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