唐鳳入列《時代》AI百大影響力人物！她如何讓全民決定AI，而不是少數工程師？|數位時代 BusinessNext

時代雜誌（TIME）公布「人工智慧（AI）領域百大影響力人物」（TIME 100/AI）名單，數位部長唐鳳雀屏中選，輝達執行長黃仁勳、創新工場創辦人李開復、台裔美國聯邦眾議員劉雲平也榜上有名。

時代雜誌AI領域百大影響力人物，唐鳳入榜「塑造者」類別

這份名單分為4大類，分別包括領導者（Leaders）、創新者（Innovators）、塑造者（Shapers）及思想家（Thinkers），唐鳳名列塑造者類別。

名單包含許多全球知名人物，例如人工智慧公司xAI創辦人馬斯克（Elon Musk）、聊天機器人ChatGPT研發公司OpenAI執行長阿特曼（Sam Altman）以及臉書（Facebook）母公司Meta首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun）。

「公民駭客」唐鳳轉型政府官員，任數發部長任務艱鉅

時代雜誌報導，唐鳳身為台灣數位發展部的首任部長，其任務可謂相當艱鉅。自2022年上任以來，這位由「公民駭客」轉型為政府官員的唐鳳不僅要努力確保台灣的「數位韌性」（digital resilience），還要設法應對人工智慧給台灣新興民主帶來的風險和機遇。

報導指出，儘管全球各地的許多政治人物都致力設法保護民主，免受人工智慧黑暗面的影響，但唐鳳正在探索如何利用AI來強化民主，特別是在人工智慧監管方面。

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今年稍早，她與國際非政府組織「集體智慧計畫」（Collective Intelligence Project, CIP）合作，並推出「對齊大會」（Alignment Assemblies）專案。這個線上論壇讓公民能夠參與討論一系列廣泛議題，包括人工智慧的用途、倫理、監管和影響等。

這個論壇使用類似ChatGPT的聊天機器人，參與者可挑選有興趣的主題來參與討論，並透過調查分享他們的觀點。調查將詢問參與者，他們是否同意「政府應放慢發展人工智慧的腳步」等。此外，數位部也將在台灣各地舉行AI相關議題的面對面討論。

唐鳳表示，這類合作計畫「使審議式民主（deliberative democracy）更具擴展性。它還可以讓人工智慧的發展更加民主，因為有權決定AI應該如何運作的不僅是頂尖實驗室的少數工程師，還有人們本身。」

報導指出，事實上，台灣政府過去也曾採用這種協商方式進行治理，最值得注意的案例是在2015年，Uber引發計程車司機強烈反對一案，政府最終將民眾建議納入政策。唐鳳任內出現了一種粗略共識，包括公民參與和徹底的透明。她參加的會議經常被錄音、轉錄，並直接上傳到數位部的官網。這已成為她治理的核心支柱。

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唐鳳說，「如果任何群體認為AI當前的發展路徑在某種程度造成傷害，導致我們所說的『知識不正義』（epistemic injustice）—也許他們是原住民族群，也許他們的學習方式與當前主流AI的訓練假設不同，也許他們有不同社會規範，那麼就要有一種方法，讓他們能達成粗略共識，就像我們針對Uber議題所做的那樣。」

他還說，「接下來，我們就可以重新訓練AI模型，或與AI服務供應商合作，量身訂做可滿足當地民眾需求的AI，而非要求民眾適應主流AI正在做的事情。」

Nvidia黃仁勳，推動AI革命微處理器

針對輝達執行長黃仁勳，時代雜誌報導，黃仁勳秉持著自小追求視覺效果的熱情，在1993年創立了輝達（NVIDIA）。該公司最初的使命是為日益奇幻且強調身歷其境感受的遊戲製造顯示卡。如今，位於加州聖克拉拉（Santa Clara）的輝達已成為推動AI革命微處理器的全球主要生產商，公司股價在過去一年中狂飆191%。今年8月底，輝達的市值甚至達到1.1兆美元。

隨著ChatGPT等大型語言模型的爆炸式成長，市場對輝達晶片的需求也大增，輝達於8月4日推出最新的GH200處理器，大幅縮短演算訓練時間。

黃仁勳今年5月在台北國際電腦展表示，「我們已經來到新運算時代的轉捩點，現在人人都是程式設計師，你只需要對電腦下達指令就可以了。」

本文授權轉載自：中央社

「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。

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%。

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。

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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