不只看書,連Google都仰賴的「索引」系統,如何跨時代打造我們的知識體系?
不只看書,連Google都仰賴的「索引」系統,如何跨時代打造我們的知識體系?

卡爾維諾的《如果在冬夜,一個旅人》(If on a Winter’s Night a Traveller)裡,小說因為工廠裝訂錯誤而發展出的錯亂多重敘事呼應了人物角色的心理;其中一條線是小說家賽拉斯.佛拉納利迷上他理想中的美女讀者魯德米拉。

之後某日,女子拜訪佛拉納利,可惜她並非魯德米拉,而是雙胞胎姊妹的另一人羅塔利亞。這對患上相思病的小說家構成很大的問題。魯德米拉是《如果在冬夜》的讀者公認的女主角,她視創作過程為充滿生命力的果實,將作家比喻為瓜藤、作品是藤蔓結出的南瓜,甜美又多汁。知道女方這種觀點以後,佛拉納利的感情更加深刻。

相較於魯德米拉的豐潤想法,她的孿生姊妹則顯得十分尖刻,評論文學的角度切斷了作者與讀者之間曖昧動人的關係。佛拉納利覺得寫作是對讀者的挑逗或示愛,羅塔利亞卻無動於衷,因為她不讀書,而是分析書。更精確來說,她以機器代替自己「閱讀」,由機器輸出她需要知道的內容。佛拉納利將自己撰寫的小說借給羅塔利亞,後來詢問她是否讀過,羅塔利亞道歉說自己還沒機會,因為那段時間她沒回去使用電腦。

羅塔利亞解釋了自己如何閱讀:安裝了合適軟體的電腦,幾分鐘就能讀完一部小說,並將其中所有字詞製成表格,還會標示每個詞彙出現的頻率,「從表格一眼就能看出怎麼研究那本書。」稀鬆平常的詞語,像冠詞、代名詞、助詞,就不值得她付出時間心力。羅塔利亞進一步解釋:「以五萬到十萬字的小說而言……我建議立刻查看重複超過二十次的詞條。」舉例而言:

看這邊,重複十九次的詞有:血、子彈帶、指揮官、做、有、立刻、它、生命、看見、哨兵、開槍、蜘蛛、牙齒、一起、你的……
「十八次的有: 男孩們、棒球帽、來、死、吃、夠、傍晚、法國人、去、英俊、新、通過、期間、馬鈴薯、那些、直到……

「主軸很清楚了不是嗎?」羅塔利亞說:「毫無疑問是本戰爭小說,很多動作場面,風格乾淨俐落,有一定程度的暴力內容,表面的敘事比較多。」

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圖/ Likoper via shutterstock

《如果在冬夜》大部分的橋段是俏皮風格,反觀這個場景則沒有表面那麼簡單。讀者從中意識到自己不應該認同羅塔利亞和分析式閱讀,理由之一是孿生姊妹之間對比強烈。然而,卡爾維諾這樣聰明的作者又怎會不在這件事情做文章,挑動心理矛盾?看看羅塔利亞舉的例子,電腦輸出的詞彙表上有血、子彈帶、指揮官,讀者的預期完全如其所言;當她說「主軸很清楚了」的時候,大家確實心裡有數,想必講的是戰爭,有動作場景,表象敘述多過情緒深度。

我們不願意贊同羅塔利亞的做法,卡爾維諾卻營造了兩難情境—說不定她真的說對了。想要反對羅塔利亞得從別的角度下手:雖然機器或字母排序的詞彙表可以呈現書籍的部分內容,但那並非完整的閱讀體驗。不過這樣主張的同時,我們便與近世以來的批判者站上同一陣線,畢竟伊拉斯謨和格斯納都埋怨過索引導致學生不讀書,卡克斯頓也警告讀者別錯將地圖當作疆域。

Google自動搜尋稱霸,但沒擊潰傳統索引業

《如果在冬夜》出版於1970年代尾聲,當時機器生成的語彙索引、詞彙頻率表逐漸進入文學評論領域,「紙張」這種專業索引編輯運用了七個世紀的工具,慢慢轉換為「位元組」。

此現象有其科技脈絡,也反映出20世紀後期文學界遭電腦入侵所引發的不安。不過說穿了這種現象只是舊日情緒的重新演繹,一如基督堂學院古典派人士謾罵嘲弄賓特利博士和他的「字母讀書」,甚至可以追溯到蘇格拉底警告費德魯斯不專注的閱讀導致「徒具表象沒有實質的智慧」。我們對機器閱讀感到忐忑,還有部分是源於自古以來對於審查的焦慮。

即便現代社會也質疑Google演算法是否有黑箱作業,擔心搜尋結果並不清白,背後藏有我們不樂見的偏誤,放大某些聲音又打壓特定立場,就像約翰.奧彌森在艾柯德的書後面動手腳,18世紀小冊作家發現之後也無法接受。美國前總統川普在推特說:「Google 和其他平臺壓制保守派的聲音……他們控制了我們能看見什麼又不能看見什麼。」他無意間將古老的恐慌帶進數位場域,代表21世紀共和黨學著麥考利大叫:「我的《歷史》不給該死的托利黨編索引!」值得留意的是,搜尋引擎很快就被免除罪責了。

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圖/ maxim ibragimov via Shutterstock

儘管如此, 觀察電腦與索引兩種技術結合的過程,不難察覺對於閱讀和專注、努力和便利、直接與間接體驗等等傳自先人的疑慮情結比以往更加浮上檯面 。而我認為,瞭解歷史脈絡才不會那麼糾結。

這種說法並非否認時代帶來改變。看看現在我們如何利用字串搜尋處理數位文件,本質與羅塔利亞的閱讀機器很接近,基本單位不是概念而是字母。 索引發展歷史的前面一大半都被主題索引給占據;到了21世紀的網路搜尋年代以後,卻反過來是自動化的語彙索引稱霸。 可是網際網路未能消滅所有實體書,主題索引和索引編輯依舊在閱讀生活中扮演重要角色。專業索引人員比起印刷術還早一個多世紀出現,教會紀錄裡自1320年代就有編纂索引的費用支付,家用電腦普及不但沒有擊潰這行業,反倒造就很多實務上的進步革新,簡化許多勞務以節省腦力資源。對本就隱身幕後的索引編輯而言,最重要的是工作方式變得乾淨清爽太多。

《索引,知識的鑰匙》立體書封
圖/ 商周出版

本文授權轉載自《索引,知識的鑰匙》,Dennis Duncan著,商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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