「能和不同領域的人定期meeting,是發現自己不足最有效的方法」
「能和不同領域的人定期meeting,是發現自己不足最有效的方法」
2007.01.15 |

「能和不同領域的人定期meeting,是發現自己不足最有效的方法,」今年就讀台大電子所博七的林建志指出。從博二到博七超過五年的時間,林建志都是台大與聯發科技整合無線通訊實驗室的一員,實驗室從草創初期到揚名國際的這段過程,幾乎就等於他博士班的經歷。 每月兩次與實驗室指導教授們的進度會議,是他快速累積專業知識的來源。跟一般博士班學生只跟著指導教授做論文的方式不同,這個實驗室結合了各領域專長不同的教授,每次的進度會議大約都有五到六名教授主持。

**自己得給自己壓力

** 以林建志為例,他的研究領域主要在無線硬體部分,但包括高頻、訊號、系統等方面,每次的會議都必須準備充分,才能面對各領域不同教授的問題,「meeting是壓力的來源,但這些壓力是自己給的,」他指出,透過每次的會議,不僅能從教授們提出的問題中找到自己思考的盲點,更能因此督促自己涉獵更多領域的知識,「各教授都有不同的專長與方法,每次往來都可能是一次新的學習經驗。」正由於五年來紮實的學術訓練,二○○五年,由他做的關於超寬頻的研究論文,獲選為ISSCC(國際固態電路會議)論文。 除了在本身學術的研究之外,身為實驗室的一員,最大的收穫則來自國際交流。林建志指出,除了不定期邀請國際級的大師來演講之外,每年也會定期到國際各大學做國際訪問,「國際訪問其實對研究本身幫助不大,但學習的是國外大學討論的方式,」他指出。 印象最深的,是之前參訪美國柏克萊大學的經驗,他們非常重視「圓桌討論」,不同專長背景的學生會組成小組,從各自的領域提出對問題的解答。此外,美國大學也非常重視文獻探討,從文獻蒐集、討論、分析,再從既有文獻中找到創新的想法,進而針對創新想法做全新研究,產生原創數據,相對地,台灣因受限於研究資源與條件,往往只能拿國外的數據來模擬找出可行的方法,研究原創性較為不足。 這套重視討論的做研究方式,隨後也成為實驗室中的重要精神。由學生們自主式的討論,從各自領域中提出解答,讓研究更完整,他舉例,曾經和三、四位同學一起研究過3G系統,貢獻各自專長彼此交流後,不僅解決問題,更因此建立起多元的能力。

**一切得靠個人摸索

** 「當博士生一開始會很迷惘,既找不到論文方向,對未來也無所適從,」林建志指出剛念博士班的心情。由於相較於碩士班,博士班的時間更長,畢業論文的要求更高,也不像碩士班時期有學長帶頭做研究,一切要靠自己探索。 他指出,過去幾年,大約每學期會與聯發科相關人員正式開會一次,由指導教授提出未來想做的研究領域與聯發科討論,聯發科也會提出本身在產業中看到的機會,但短期內暫時不會投入人力的研究領域,雙方討論後,也讓他漸漸找到論文的方向。 透過學術與產業交流,也可讓他建立起對未來科技發展更寬闊的視野。聯發科技設計技術、資訊暨製造工程副總經理張垂弘就指出,當面臨實際產業內的問題,會回過頭來請實驗室的教授與學生進行論文研討(paper study),從學術上已有的理論中找出可行方案,協助解決實務面的問題。 林建志指出,透過這樣的模式,一方面可以了解產業最新動態以及廠商關心的重點,慢慢修正自己的研究方向讓成果更有價值,另一方面,也可因此讓自己更清楚未來的發展。 經歷過台大電子所博士班七年的學習與訓練,在未來的職場與人生的發展上,林建志比別人更多了一份信心。

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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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