有了信任,才能與SARS共處
有了信任,才能與SARS共處
2003.05.15 |

不管跟中世紀的黑死病或1918年的全球大流感相比,SARS不管在罹病人數和死亡人數方面,其實都算輕微。以傳染病來講,全球目前最大殺手之一是肺結核;依照WHO資料,全世界每天平均也有3000兒童因感染瘧疾而死亡,比SARS多太多了,但媒體並沒有天天報導。從風險管控的角度來說,公眾的確要防範SARS,但卻沒必要像現在這樣過度恐慌,甚至嚴重影響正常生活;民眾可能承受的風險沒有那麼大,卻有恐慌引起抗爭等過度反應現象。
台灣官方和媒體的很多作法,是民眾恐慌的來源。例如衛生署最早將SARS比喻成匪諜,它激起了民眾的注意,但卻把SARS和SARS帶原者比擬成帶有陰謀的、有意潛伏要害人的壞蛋,把病人和帶原者污名化,對防疫工作是有害的,可能得病的人更不敢去檢查。媒體也是,這次很多的消息和報導都沒有經過查證,大家搶新聞,24小時都要有畫面,沒有經過仔細編輯和核對,就把接收到的恐慌和謠言放大數倍,透過大眾媒體傳播。
在這次的抗疫過程中,很多人會以新加坡為例,認為台灣就是太民主,所以無法控制疫情。
事實上,政府的民主或威權與否,不是抗疫工作是否做的好的唯一判準;與其說新加坡的政府比較威權,所以做的比較好,不如說因為新加坡的社會安全作的好,政府對人民的醫療照顧和相關管控有經驗,系統和資訊完整,加上行政效率高、國家面積小,所以疫情容易控制。
我們看中國,同樣是威權國家,抗疫並沒有比較成功。

**接受適度的集體治療

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1947年紐約爆發天花時的抗疫過程,很值得我們參考。那一次市政府面對來自墨西哥的帶原者,並沒有刻意用很渲染、誇張的方式對大眾做宣導。那時候很多民眾並沒有接種疫苗,帶原者甚至坐車橫越了大半個美國,發病前還在紐約逛街,住進醫院後還感染給其他病患。但那時的衛生官員用不慍不火的語氣勸告大家接種,加上剛結束二次大戰,許多民眾有面對危機時自我組織的義工精神,很快動員起來,有高達600萬的人極有秩序地完成接種,解除危機。
在進行防疫工作時,「信任」很重要。人民對政府能力的信任、對專業醫療機構的信任,還有人民與人民之間的信任,其實是對抗傳染病能否成功的關鍵;如果這些信任受到侵蝕,對驚惶失措的大眾動用再多公權力,可能也無法有效控制疫情。短期來看,SARS對台灣社會衝擊很大,大眾的焦慮和恐慌需要適當的撫平;但從人類長期與疾病相處的歷史來看,文明的適應力是很強的,1918年爆發的流行性感冒,全世界有超過2000萬人喪命,到現在幾乎沒人記得。SARS可能短期不會完全消失,或許會變成類似腸病毒的疾病,每隔一段時間就流行一陣,我們也會找到和SARS共處的模式,把這個一開始看來是很嚇人的未知疾病常規化,社會也會發展出適當的儀式,來釋放大眾的集體不安。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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