趨勢專家,用點菜學六國語言
趨勢專家,用點菜學六國語言
2002.08.15 | 人物

蔡康永 藉著節目,我不斷接受刺激,被迫認識我自己。
我喜歡看書,在現實遇到挫折找一本書躲進去,然後在書裡得到撫慰,其實那是懦弱的,別人卻覺得讀書是件高尚事情。談讀書,第一件重要的事情是認識自己。
唯有認識自己,才能把力氣花在刀口上,沒有把力氣花在關鍵位置,會有幾個結果:一個是你做不好;一個是你做的不錯,但是不開心。這兩個結果歸咎起來,都是人生裡不快樂的事情。認識自己才會找到適合自己發揮的地方,藉由學習認識自己是件好事。
我主持「真情指數」的時候,有許多來賓下了節目不肯走,他們可以在我的節目裡講許多別人不想聽,或平時不敢講的事情,主要是因為他們得到認識自己的樂趣。舉兩個電視上常見的人物做學習的例子,不過,這不代表我反對或認同他們。

**給方法而不是給結論

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第一個是李敖,他展現了淵博、腦中有豐富的事實,這些事實供他運用來證明他的論點,最後歸結都是證明他的偉大。在我看來這並不是學習,學校之所以讓我們失去學習的胃口,是因為學校專門把事實塞到我們胃裡,有人做這件事情引以為樂,比如李敖。其實我並不是反駁李敖,但他是一個例子。
另一位是陳文茜,節目開始時,她對事情會找到一個切入角度,然後一直切入,最後得到結論。一個禮拜後,同一件事情,她可能找另一個角度,然後得到不同的答案。在我看來,這樣比較像學習。陳文茜的學習過程比較明確、有效率,她呈現理解事情的方法,而不是找到單一的答案。
學習有兩件事情很重要,第一是學習呈現理解事情的方法;第二,學習不會傷害你的胃口,如果令你失去對世界的神秘與好奇,絕不是學習。
這就是為什麼我們寧願讀紅樓夢,而不是公民道德課本。紅樓夢不會給答案,而公民課本只會給你指示。所以當學習是給方法而不是結論,我覺得這樣的學習是比較正確。
學習是終生的概念,沒有一件事情可以學習一輩子,除了認識自己,如果哪天人類可以活300歲,大概還是花最多時間在認識自己。
做「真情指數」節目時,我訪問很多人,有些人很難纏,有些人甚至是「騙子」。但不管那個人如何,每次都有觀眾告訴我,他們從訪談中得到活下去的力量,其實觀眾是藉著節目裡的故事去認識自己。藉著節目,我自己也不斷接受刺激,被迫認識我自己,所以其實閱讀不是學習唯一的途徑。

**回歸普世的標準

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我自己在學習過程過程中,發現三個字:「真、善、美」。這樣講雖然有違我惡童的品味(〈真善美〉也是我討厭的電影),但「真善美」這三個字恐怕是檢驗學習最好的標準。學習是真的假的、善良或邪惡、美的或醜的,一旦你對真假善惡美醜沒有判斷基礎,其實也失去學習的基本動力。
人類學習除了改良自己之外,還想創造美好世界,創造美好世界並不是唱高調,只是想讓日子過得更好。也許在下大雪的午夜,你聽到普契尼(義大利歌劇巨匠)的詠歎調可能會哭,儘管你不認識普契尼,不管是上海人、塞內加爾人,都可能有一樣的反應,這就是普世的標準。當我們終於學習到美,就會發現美的重要。
譬如蓋房子,如果你覺得陽光比金錢還重要,即使要多花200萬,陽光才會照進屋子裡,你大概也不會省這200萬。義大利人相當重視美,所以才會建那麼多漂亮教堂。人為什麼會為美付出這麼多?這是因為學習而來。
有沒有比美更重要的事情?有!恐怕是善良。納粹軍官在屠殺猶太人之後,去歌劇院聽華格納歌劇而感動落淚;日本軍閥可能在屠殺中國人之後,還能揮灑出優美詩句或山水畫。美和邪惡不必然相抵觸,所以真善美三者的順序,是需要學習的。
工作上感到不足的學習是比較功利性,偏向技能性的學習。技能當然值得學習,學習的「習」大概是指技能的練習,但學習的「學」是指學問,技能發揮到了極致,人生仍感覺空虛、不安穩,就需要靠真善美的學習來發揮功效了。
所以,真善美提供你學習的檢驗標準,暫時性的學習,可以幫助你暫時度過難關,更長久的學習,則可以讓你的人生滿足而有成就感。

**詹宏志 我們不可能理解所有事情,所以有「亂讀」的自由。
**小時候我們被打被罵,然後被送入一個專事改造的機制——學校,這些機制現在看起來滿過時的,而大部分人在學校裡學到是對學習脫離胃口,這是舊機制隱藏的較大問題,所以,新時代的學習要記得這慘痛的教訓。
現在世界變化得很快,發現我們跟不上世界變化的速度,是一件很正常的事情,也沒有人有辦法可以料理。學習含有改良自己的動機,不僅是上進而已,就像選擇配偶,會找條件比自己好的對象,這也是改良自己。學習雖然不需要像尋找配偶一樣複雜,也不需要等下一代、兩代,個人能立刻通過學習改良自己,讓自我感覺良好一些。

**丟掉框架,順性而讀

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學習並不是神聖的,因為所有重要的壞事都需要複雜知識——安隆案(美國公司會計重大醜聞)就是個例子,知識本身跟人變好變壞沒有關係,當然道德是另一件需要培養的事,讀書只是按照意識去改良自己。讀書也不應有順序,比如從小到大,大概聽過一千次「現在先不要看這種書,等你數學讀好、英文學好……」,這是不對的,因為等讀完這些,你也不想讀書了。
讀書應該是因緣巧合,不應該為了某個目的而讀書。回想自己現在看到一本書會想要讀,那是因為我在童年時候,有過讀書的美好經驗,因為那時讀書很愉快,所以我會找下一本書來讀,甚至連別人覺得不好看的書,也讀得很愉快。
所以,學習的第一步是把那些奇奇怪怪的框架丟掉,順著自己的性子去讀,找到一個有效的學習方法。
舉例來說,我能說的外語種類很少,但是能用來點菜的語言很多,因為我覺得學點菜是投資報酬率最高的,每學一個菜名單字,就能吃到一道菜。如果只看食物類單字,我的日文程度算相當好,所以只看菜名的話,你會以為我是六國語言人才,可惜菜名以外的單字卻通通不會說。
我的意思是說,去設計一種可以讓自己很快得到報酬的學習方式。
我大學時學英文,為了讓自己這個鄉下小孩很快學好,我去中山北路買香豔綺情小說、科幻小說或推理小說,讓自己可以一頁一頁看下去。我這樣還算純正,吳念真透露,他是透過A片學英文,這樣能不能學我不知道,因為A片裡面好像都沒有看到「字」。樂趣是學習的一個重要關鍵。

**用「想」促成量的質變

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黑格爾說,果實是花的一種否定形式,但又是花的結果。它否定它的原來,卻又從花而生,這個理論有助於我們理解浩如星海的知識。我們永遠不可能理解所有的事,這允許我們有「亂讀」的自由。只要知道這個「讀」在所有書目中的位置,層層的亂讀積累,會使我們有進一步的體會,至於讀的是什麼知識,看來並沒這麼嚴重。
現在我們每天10大張報紙,按字數來說,10大張40頁,一天是40到50萬字,一個月1500萬字,一年就得料理1億8千萬字。你一年讀的報紙就比孔子一生讀的書都多!那為什麼孔子的思想比你厲害?顯然,量不是問題。
如果讓我們讀過的大量的書產生質變,那個力量是我們沒有見識過的,為什麼我們的閱讀,還沒產生核融合式的效果?我認為,有數量之後有可能產生質變,但是數量積累後的自我演化,促成的是「想」而不是「讀」。

**給他們一個書目式的知識

**
70歲的院士說,「現在小孩作文都寫不好」,50歲的老師說,「現在的小孩都不喜歡唸書」,這大概都是真的,因為大部分人真的都不喜歡唸書。但如果現在有一個小孩突然想多讀一點書,他不僅會有書,而且有一個通往全世界的工具——Internet(網際網路)。
未來我們會看到一群年紀很小卻很博學的人,他們現在可能在各個角落,但他們會需要一種幫助,而這幫助不會是學校教育。他們每天上網,看到的不是一篇文章、一本書,而是幾千個Hyper Link。
我們應該給他們一個書目式的知識,而不是知識本身。讓他們看到某一個東西時,會知道它在人類知識體系裡,佔據什麼樣的位置,以及過去人們曾經嘗試努力解決過哪些問題。給他們一個知識光譜、一個架構,過一陣子,他們會拼出一個大架構來。
網際網路像是一本一萬頁的書,沒有頁碼、沒有目錄,卻被打散在地上,你需要自己找出你的目錄。真正改變學習的是,學習再也沒有單一的來源,這是網際網路為學習帶來的最大改變。

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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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