「動作快,但不能搞砸!」微軟堅守負責任創新原則,來自一封比爾蓋茲的關鍵信
「動作快,但不能搞砸!」微軟堅守負責任創新原則,來自一封比爾蓋茲的關鍵信

科技圈有一句經典名言:「動作快,搞砸沒關係。」(Move fast and break things.)這句話出自創業家馬克.祖克柏(Mark Zuckerberg),曾經激勵Facebook 團隊,後來幾乎風靡整個科技業,鼓勵大家敢於冒險,追求更大的回報。

如果科技公司規模還小、還很靈活,社會影響力也不大,這套玩法確實很有道理。以前測試新技術最好的方法,往往是直接丟到市場,反正影響的範圍有限,就算搞砸了,也能趕快撤回修正,傷害不大。但現在情況完全不同了,尤其是那些規模大、影響力也大的科技巨頭,搞砸的代價恐怕非常高。

微軟追求創新的路上,學到了不少教訓。本章先簡單回顧微軟的五大轉型,再來分享四大成功關鍵,描述微軟如何一步步蛻變,落實負責任的設計。

這裡先澄清一下, 所謂負責任的創新,不代表動作慢,也不等於漸進式的創新 。科技創新一定要快,步伐也要大。科技業競爭這麼激烈,如果創新步伐太保守,很快就會喪失競爭力,甚至被市場淘汰。還記得第六章談到的Bing 嗎? Google 搶先發展搜尋引擎,微軟到現在還很難追上。iPhone 重新定義手機後,雖然Windows Mobile(前身是「pocket PC」)曾經領先多年,最後還是被淘汰了。

創新得負起責任,不可以一味衝刺,盲目跟其他科技巨頭較勁。

舉個例子,2022年,OpenAI 的AI圖片生成模型DALL.E2訓練完畢,只要輸入幾個字或幾句話,就會生成超逼真的圖像。微軟和OpenAI 共同開發時,同步落實「負責任的AI」(Responsible Artificial Intelligence,RAI),以免DALL.E2模型生成不雅、偏頗或危險的內容。

但就在這個時候,新創企業Stability AI 搶先發布Stable Diffusion,這是一款功能齊全的AI圖像生成模型,卻沒有做好安全把關。更誇張的是,他們的模型直接開源,就算未來出了大問題,也無法撤回。

負責任的創新,最大的矛盾就在這裡!如果你走得慢,別人卻因為不負責任而跑得超級快,你到底有沒有負責任,市場根本不在意。等你準備好產品,市場早就被人搶走了。因此,解決辦法只有一個,那就是動作快,但也要好好負起責任。

微軟想出一套方法,可以兼顧創新速度和責任,也就是說, 動作快,但不能搞砸 。這裡所謂的責任,定義非常廣泛,包括:針對使用者、合作夥伴、其他利益關係人,想辦法提升他們的安全和福祉,甚至要保護自然環境。

這不只是微軟內部的經驗,也是各個產業都應該重視的課題。事實上,這不只是課題,還是責任。現在我們進入生成式AI的時代,這場變革的速度可能比工業革命還要快。快速創新會帶來優勢,但風險與意外也同樣驚人。未來幾十年,任何企業想立足市場,甚至持續成長,負責任的創新都是不可或缺的核心能力。

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微軟的五大轉型:打造安全、無障礙、隱私至上的科技生態

2002年,蓋茲寫了一封影響深遠的備忘錄,標題是「值得信賴的運算」(Trustworthy Computing)。他寫這封信之前,業界爆發幾起重大的資安事件,例如紅色代碼(Code Red)和Nimba病毒。收信人是微軟的全體員工,通篇的重點只有一個:如何把運算變得更安全、更值得信賴,不僅很迫切,也很重要,因為電腦不安全,實用性就會大打折扣。

對蓋茲來說, 安全性比其他功能或產品開發都重要 。這句話出自當時最有影響力的軟體公司,絕對是重磅宣言。

這封備忘錄象徵著微軟的一大轉捩點,從那時起,微軟從設計階段開始,就把安全擺在第一位。

微軟創新解密
圖/ 商周出版

微軟按照這封備忘錄的指示,全盤考慮軟體安全的做法,其中最大的成果就是建立「安全性開發生命週期」(Security Development Lifecycle,SDL)。這是一種軟體開發流程,從最初設計到最終發布,甚至產品上線後,都把安全擺在第一位。微軟特地舉辦一系列的培訓計畫,確保每一位開發人員都懂得如何寫安全的程式碼。同時,公司也導入各種工具、流程和指導方針,在產品交到客戶手上之前,提早發現潛在的安全漏洞,並且及時修正。

後來,SDL成為業界的標竿,展現微軟對軟體安全的承諾,開發軟體時,不只要好用、容易操作,也要從根本確保安全無虞。

無障礙的設計微軟希望讓每個人都能輕鬆使用,一直持續把無障礙設計融入旗艦產品,尤其是Windows作業系統,內建許多輔助工具,例如:「放大鏡」(Magnifier)和朗讀程式(Narrator),給視覺障礙人士大大的方便。放大鏡能放大文字和影像,朗讀程式會唸出螢幕上的內容。

微軟不只在原有的軟體增加無障礙功能,甚至專為身障者開發應用程式,例如有一款手機應用程式叫做「Seeing AI」,這就是善用智慧型手機的相機,來辨識周圍的環境、物品和人物,然後向視障人士口頭描述。

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Seeing AI透過智慧型手機的相機,可辨識視障人士周遭環境、物品和人物,然後以口頭描述回答。
圖/ Microsoft官網

微軟也針對行動不便人士, 設計許多特殊的功能, 例如「螢幕小鍵盤」(On-ScreenKeyboard),方便使用者輸入文字和數位互動。微軟對無障礙設計的投入,不限於自家產品,也擴及開發者社群,提供完整的開發指引以及最佳策略,確保開發者設計應用程式與內容時,從頭到尾都會把無障礙放在心上,而非等到事後才來修補。

微軟「軟硬」兼顧,無障礙體驗更全面

微軟不只在軟體下功夫, 也推出無障礙的硬體產品, 像是Xbox 無障礙控制器(XboxAdaptive Controller),專為行動不便的玩家打造。這充分體現包容性設計(inclusive design)的精神,使用者可以自訂介面,帶來更無障礙的遊戲體驗。

微軟延續安全領域的成功模式,特別開設專業的培訓課程,幫助開發人員了解無障礙設計的難處和解決方案。微軟也不斷改良工具和開發流程,例如: Office 無障礙檢測套件(Accessibility Checker)以及包容性設計工具(Inclusive Design Toolkit),協助開發者設計更無障礙的產品。有了如此全方位的策略,無障礙考量已經是開發流程的一環,產品不僅要符合無障礙標準,也要為人人創造絕佳的使用體驗。

注重隱私的設計微軟預見全球對隱私的要求越來越高,早在2018年歐盟通過《一般資料保護規則》(GDPR)之前,就主動落實這些規則。微軟不只是為了符合歐洲公民的規範,換句話說,微軟的目標不是合法,而是把這個標準推廣到全球,為資料管理樹立新標竿。

為了迎接《一般資料保護規則》,微軟做了大量的準備,全面提升產品、服務和合約內容,不只要達標,還要超標。這種積極進取的作風,反映出微軟一貫的理念。隱私不是靠事後補救,而是一開始就該內建的產品功能。

微軟推出一系列隱私管理工具,讓個人和企業使用者妥善管理自己的數據。這些工具的重點在於透明度,清楚列出各種選項,使用者可以依照個人需要,修改資料、匯出資料,甚至完全刪除資料。舉例來說,微軟的隱私權設定(Privacy Dashboard)提供整合式管理,使用者可以一次查看個資的使用情況,並且自由調整。

就連微軟內部的開發流程,也相當注重隱私,確保每個產品從設計開始就符合隱私標準。舉例來說,微軟會定期展開「隱私影響評估」(Privacy Impact Assessments,PIA),確認各種業務的個資保護是否到位。此外,微軟也在業界倡導隱私權,提倡負責任的數據使用方式,推動相關立法,全力保護使用者的隱私權。

設計負責任的AI第四個重大轉型跟負責任的AI(RAI)有關。什麼是負責任的AI?對微軟來說,就是開發AI系統的時候,要預先考慮潛在風險,設法降低對使用者和社會的傷害。事實上,微軟早就在研究這個領域了,只不過,到了2010年代中期,AI才逐漸走出研究實驗室,融入各種尖端軟體產品,這個課題就變得更重要。

2017年,微軟召集內部的RAI專家,成立Aether 委員會(AI Ethics and Effects in Engineering and Research),專門研究AI倫理及其對工程和研究的影響,為產品團隊提供建議。2019年,微軟更進一步成立「RAI辦公室」(Office of Responsible AI,ORA),負責統整RAI法規與實踐,把一切加以系統化。2020年,Azure 雲端團隊成立了專門工程團隊,設計能嵌入開發流程的工具,確保所有AI技術都符合RAI標準。到了2023年,微軟有350名員工的職責跟RAI有關,其中129人的工作,甚至是全職投入RAI領域。

微軟對RAI提早布局,正是日後跟OpenAI 合作的重要基礎。OpenAI 也把RAI的核
心概念融入治理原則。

隨著GPT|4上線,生成式AI時代正式來臨,如何快速創新並負起責任,已經是這兩家公司的核心策略。

RAI這個領域特別棘手,因為AI的發展速度前所未見,甚至是人類歷史上發展最快的科技。此外,AI技術是把雙面刃,既可以造福社會,也有可能傷害社會。舉例來說,AI有助於發現新藥,但相同的技術也可以設計生化武器。AI對話流暢,卻可能散播假訊息。微軟接下來的挑戰,就是如何快速推動AI創新,同時兼顧安全和責任。

從負碳排到水資源正值,微軟如何「綠」到底?

永續設計微軟早在數十年前,就開始投入永續發展的研究與發展,一路上不斷展開行動,涵蓋技術、策略和市場等層面,履行一系列與時俱進的公開承諾。

說到微軟在環境永續的成果,2020年是關鍵的轉折點,公司高層宣布一系列大膽的永續目標。其中最大的目標,正是2030年達成「負碳排」(carbon negative),2050年要從大氣移除微軟自1975年成立以來排放的二氧化碳,包含直接排放以及用電產生的碳排。

2030年實現「水資源正值」(water positive)、「零廢棄」(zero waste),而且公司所保護的土地面積要超過實際使用的土地面積。

為了履行這些承諾, 微軟斥資十億美元, 成立「 氣候創新基金」(Climate Innovation Fund),專門投資各種科技解決方案,包括綠色能源、雨水收集、低碳材料等領域。此外,微軟也積極參與各種產業聯盟,例如水資源恢復力聯盟(WRC)、為地球而努力聯盟(Playing for the Planet)、綠色軟體基金會(GSF)。

即便做了這麼多努力,攜手客戶和夥伴推動永續發展,微軟在永續設計的路上,其實才剛剛起步。這條路會面臨下列三個挑戰,所以比其他領域更複雜、更模糊、更充滿未知。

一、永續的範圍超乎想像: 其他領域關注的重點,大多是對人類有什麼影響,但永續發展不只是人類的事,而是涵蓋所有生命形態,甚至整個地球生態系的循環再生能力。換句話說,要做到真正的永續創新,必須全面整合各種複雜多變的系統。

二、環境的反應速度很慢: 創新的過程,回饋是關鍵,它讓我們察覺意料之外的影響,然後持續學習和更迭。一般消費者的意見,有社群媒體或其他抒發管道,一下子就能反應出來,但是環境的變化,恐怕要幾十年甚至幾百年才看得出來,例如物種滅絕、水資源缺乏、極端天氣。科技產品有問題,可以透過更新或召回來修正,但是對環境的破壞,並沒有修補或撤回這回事。自然界的恢復力很強,但適應與復原都需要時間。

三、因果關係偏向間接: 隱私、安全、AI責任的影響很直接,使用者可以立刻感受產品帶來的衝擊,但企業對永續發展的影響往往是間接的,甚至是發生在供應鏈和使用者端的某個環節,而不是企業直接造成的。以微軟來說,間接影響分成兩個層面,一是供應商為微軟生產的碳排放(上游),二是消費者使用微軟產品的碳排放(下游)。非營利組織「碳揭露計畫」(CDP)調查顯示,企業間接的排放平均是直接排放的5.5倍,但微軟這個數字高達25倍。

這就是為什麼永續發展不容易突破,不只是微軟,所有企業都面對同樣的挑戰。這件事的規模太大,所以微軟制定六大核心原則,來加速學習和進步:

  • 設定永續目標時,要有科學根據。
  • 讓永續發展融入企業文化中。
  • 建立完善的治理和問責機制。
  • 發揮所有人的影響力(包括客戶、供應商、投資人、員工、政策倡導者、產業創新夥伴)。
  • 把永續發展納入每項業務的核心。
  • 清楚報告每件事(包括成果、學到的經驗、成功案例,甚至是挑戰)。

這六個原則不只是針對永續設計,也適用其他負責任的創新設計。接下來,我們要聊聊四大成功關鍵,這條路雖然不簡單,但絕對做得到,無論哪個產業、哪家公司,都可以跟著做!

延伸閱讀:微軟明明業績很好,為什麼裁員不手軟?一封給員工的信透露科技巨頭策略

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圖/ 商周出版

本文授權轉載自《微軟創新解密:成立半世紀的科技巨頭,從Xbox到Bing的策略布局與進化之路》,Dean Carignan, JoAnn Garbin著,商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #微軟 #企業管理
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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