唐鳳私房書單大公開!天才政委親揭速讀密技,她的「不下判斷」心法是什麼?
唐鳳私房書單大公開!天才政委親揭速讀密技,她的「不下判斷」心法是什麼?

對唐鳳來說,開放,是他一貫的理念,這也展現在他的閱讀習慣上,不拘於紙本、數位載具、某位作家、某個作品,而是跳脫形式,去理解一個概念、一個字詞或是不同語言,甚至連語言都不是傳統的言語定義,可能還包含視覺圖像、程式碼等等。唐鳳的閱讀沒有限制,連睡覺都是他吸收知識的時間。

Q:談談您的閱讀習慣?您覺得實體閱讀和數位閱讀最大的差別是?

我大概在12歲接觸到古騰堡計畫(編按:Project Gutenberg,美國伊利諾大學學生Michael Hart於1971年發起,將文化作品數位化和歸檔,由志工參與,鼓勵創作和發行電子書,是最早的數位圖書館)

當時已經有全文檢索,我很小就這樣看書,也非常依賴全文檢索,但紙本沒有這個功能,所以我幾乎沒辦法用紙本閱讀。我看資料非常快,大概蒐集每頁的一些關鍵字,等到我睡一覺醒來,腦中就有大致的結構,如果要回想作者講了什麼,靠這些關鍵字就可以想到。其實你如果寫過程式,寫程式的人看程式碼就是這樣看的,是在腦裡建立抽象結構,不可能一行行念出來。

Q:您曾在其他採訪時提到自己的「睡眠學習法」,是睡前看資料、睡覺時消化吸收?

是,但我看書、資料的速度很快,是因為不先下判斷,不被腦裡的聲音帶走,資料看不快的原因是腦袋會一直產生判斷。

就像我在看政府各部會資料時,都有不同的立場,如果看第一個部會的資料,已經產生判斷,看下一個資料時,就會受到前一個影響,所以我必須在睡前都看過,但是都不下判斷,醒來才有共同的價值出現。困難的並不是怎麼運用睡眠、加快閱讀速度,而是看的時候不要下判斷。

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圖/ file404 via shutterstock

Q:除了書、資訊,您還會讀詩?

對我來講,資訊是快速看過就好。但如果要我細讀、不只是吸收資訊,而是必須在我腦裡發出聲音,帶給我觸發或是感動等等,這就是詩的能力,具有功能、審美、藝術的作用,這時並不是單純理解它,而是要感受它。

Q:小時候喜歡的書或者是漫畫有哪些?

像蔡志忠有各種各樣的經典,他用漫畫的方式表現出來。我還看過一套世界歷史,也是用漫畫的方式表現,都滿喜歡的。《哆啦A夢》也看了不少,可能也因為這樣,對AI的想像是抱持著輔助人類的態度,並不是魔鬼終結者式的。

Q:欣賞的作家或近期讀的書?

前陣子在看《The Alignment Problem》,裡面寫如何確保AI能真正輔助人類,而不是透過自己沒有察覺的一些偏見,把人類社會帶到偏見被強化的那樣子。欣賞的作家是科幻小說作家姜峯楠,讀過他的《呼吸》《妳一生的預言》

Q:會重複看的書?

字典,例如萌典(數位化漢語詞典)。我看萌典的方式很隨興,想要了解某個概念時,點進去一個字後,可以探索各種相連的詞、意義層級,還有字音、字型等都可以進一步發想,有點像星系,也可以知道平常不習慣用的字,找出比較有哏的想法,達到觸類旁通。

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圖/ Ditty_about_summer via Shutterstock

像我之前跟日本筑波大學副教授、當代媒體藝術家落合陽一對談,他提出「境」這個字,最早有「疆界」的概念。這時就可以透過萌典,延伸至各種不同的語言,也可以連結到台語或是客家話,進一步找出各種俗語、諺語等,還能夠了解要如何用台語發音。

唐鳳的私房書單

《The Alignment Problem:Machine Learning and Human Values 》

作者 / Brian Christian
出版社 / W. W. Norton & Company
出版日期 / 2020.10

《呼吸》

作者 /  姜峯楠 (Ted Chiang)
出版社 / 鸚鵡螺文化
出版日期 / 2020.02

《萌典》

作者 / 唐鳳開發的數位化漢語詞典,是台灣開源社群g0v零時政府的專案之一。共收錄16萬筆國語、2萬筆台語、1萬4000筆客語條目。唐鳳拋棄此著作的著作權,將內容貢獻給公眾領域。

網站介紹 / 教育部國台客語辭典民間版,擁有iOS、Android與桌面應用程式等版本。原始資料來源為教育部《重編國語辭典修訂本》《臺灣閩南語常用詞辭典》及《臺灣客家語常用詞辭典》。

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本文授權轉載自:經理人

責任編輯:郭昱彣、蕭閔云

關鍵字: #數位學習 #唐鳳
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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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