北市疫苗庫存最多?一張表看懂各縣市疫苗庫存剩多少、接種進度?國網中心打造疫情地圖
北市疫苗庫存最多?一張表看懂各縣市疫苗庫存剩多少、接種進度?國網中心打造疫情地圖

疫苗議題備受關注,國研院國網中心的全球即時疫情地圖新增疫苗接種頁面,貼心整理疾管署數據,用簡易的電池電量百分比方式,讓民眾一眼就能看懂各縣市疫苗接種進度。

科技部轄下財團法人國家實驗研究院國家高速網路與計算中心(國研院國網中心)串接約翰霍普金斯大學與台灣衛福部資料,去年3月自發建置「COVID-19全球即時疫情地圖」。

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國研院國網中心的全球即時疫情地圖新增疫苗頁面,可以看到各縣市人口數、新增接種人數、累計配送疫苗劑數等。
圖/ 國研院國網中心

疫情地圖一方面讓民眾了解疫情最新發展,另一方面也透過網站彙整原始資料,讓有興趣的研究人員再為資料加值,幕後推手就是國研院國網中心物聯生醫組研究員莊朝鈞與工程師楊嘉麗。

本土疫情5月後明顯升溫,網站瀏覽數也反映使用者的關切程度,從去年每天3000至4000次不重複IP瀏覽量,5月中旬後,每天不重複IP瀏覽量約有5萬筆紀錄,最高也曾達到1天15萬筆。

國研院國網中心物聯生醫組組長王聿泰代表接受中央社記者採訪時指出,年初跟莊朝鈞就曾討論到,隨著疫情發展,關注重點可能會從確診數漸漸轉到疫苗接種進度上,團隊也開始留意各方的疫苗資訊。

中央流行疫情指揮中心
6月起陸續有疫苗抵台,配發跟施打率將有地圖可總覽。
圖/ 中央流行疫情指揮中心

王聿泰指出,隨著近期疫情升溫,團隊發現有些爭議源自指揮中心跟縣市政府提出來的庫存數據有落差,團隊猜想,可能是疫苗分配施打過程中,不同階段時間差所造成的差異。

王聿泰指出,團隊透過API(應用程式介面)方式串接衛福部疾管署的資料,也就是說當原始資料更新時,網站讀取後也會自動更新數字,成員費時整整一天,完成疫苗網頁,並標註數據來源,目的就是希望可以讓大家用科學客觀的方式討論,讓數據可進一步驗證。

網站也透過視覺設計讓資料更清楚易懂。在疫苗頁面可以依序看到各縣市的人口數、新增接種人數、累計配送疫苗劑數等,網頁巧妙運用電池電量百分比的圖示方式,讓人一眼明瞭疫苗接種率的進度。

事實上,網站的設立來自研究人員的自發熱情,早在去年3月底網站就已上線,中間也不時更新功能。

例如,團隊曾觀察到民眾關切能否出國,參考台大公衛學院提出各國解封指數,製作出「國際社交距離計步器」,用紅綠燈概念表現「出國停看聽」,讓民眾簡單看懂各國恢復交流的門檻。

團隊持續收到一些使用者回饋,也有人在臉書留言稱讚網站做得很好,太晚發現這個資源。王聿泰指出,這些回饋令開發人員非常鼓舞,網站也提供資料下載功能,讓國內研究者可以快速找到原始資料。

疫情、疫苗相關資料都在持續變化中,後續還可能新增哪些功能。王聿泰表示,原始資料已經開始收整為縣市鄉鎮的疫情資訊,網站預計後續會用地理方式呈現,讓使用者更細緻觀察到自己所在鄉鎮的變化。

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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