一位老師的反思:傳道、授業、解惑⋯當AI做得更好,我還能為學生做什麼?
一位老師的反思:傳道、授業、解惑⋯當AI做得更好,我還能為學生做什麼?

一年前,我還會很理直氣壯地跟同事、研習老師說:

放心啦,AI再怎麼強,也取代不了老師。
你看他解物理都還會解錯。
連孔明羽扇綸巾都畫不出來。

現在,我說不出這些話了。AI以指數等級的成長飛快長到我看不見的樣子。

作為一個重度AI使用者,我習慣在使用過程中與它搏擊,給出反方論點、找出破綻、用概念擊潰它。我以為只要保持這種批判性,我就不會被取代。

但現在,我開始害怕了。

我看見老師正在被取代。如果按照傳統定義,傳道、授業、解惑——這些工作完全可以被AI完成,而且做得更好。那老師還能幹嘛?

直到後來我發現——我問錯了。

真正的問題不是「老師還能做什麼」,而是: 如果有一天,人類什麼都不用做了,我們還能幸福嗎?

身為老師,當我感到「幸福」的那瞬間

想像一個萬能AI的時代。種田、捕魚、製造、物流,通通交給機器人。經濟由演算法調節,醫療由AI判讀,教育由雲端導師24小時在線。想吃什麼,外送機器人送到;需要情緒價值,有超擬真的帥哥美女陪伴機器人。整個社會像一台高度自動化的機器,而「人類」這個零件,慢慢變成可有可無。

你會因為這樣幸福嗎?

我們從小被教的是:「要有用,才有價值。」如果有一天,社會真的不需要我們的貢獻了,那怎麼辦?

我開始懷疑那句根深蒂固的信念:「幸福來自被需要。」

拆開來看,它其實只是三層東西堆在一起:演化的本能讓我們把「被需要」跟「安全」綁在一起;勞動文化讓我們相信不工作就沒有價值;資本主義把我們訓練成「人力資本」,習慣用產值衡量一切——包括自己。

AI的出現,只是把這個公式推到極限,逼我們問:如果我不再有用,我還能幸福嗎?

我問自己一個很簡單的問題:我什麼時候真的覺得幸福?

回想起來,那些時刻不是「我解決了一題很難的物理」,不是「我被很多人稱讚」,更不是「我賺到一大筆錢」,而是很具體、很日常的片刻。

小孩情緒失控了好一陣子,終於冷靜下來,把頭靠過來,傻笑一下。學生在課堂上一臉快放棄的樣子,十分鐘後突然眼睛一亮,說「喔原來是這樣」,露出微笑。

那一刻,我腦袋裡沒有在想「這是不是因為我」。我只是感受到:我在乎的人,此刻是幸福的。光是這個感知本身,就讓我幸福。

AI可以取代我們幾乎所有的功能,卻很難取代這種「在乎」。因為在乎不是任務,是一種存在方式——是我把注意力放在某個人身上,是我對他的狀態有感覺,是他笑的時候我心裡也鬆了一口氣。

AI沒有這個。

教育的目標

如果幸福來自「感知到我在乎的人是幸福的」,那很多事都要改寫。
教育的目標,不是「培養有用的人」,而是 讓學生有能力去在乎他人,對他人的狀態有感覺 。

這意味著,未來老師們更需要:

訓練注意力,練習「 真的看見 」另一個人。
允許脆弱 ,讓人可以承認自己被影響、被觸動,而不會被嘲笑。
不要把學生的時間和心力榨乾,讓他們有空間去感受。

照著這個模式練習,AI也許真的會把我們從「必須有用」的詛咒裡解放出來。

接下來的問題是:在不再被世界需要的前提下,我們還願不願意去在乎某些人,讓他們的幸福成為我們幸福的來源?

如果有一天,我在這個萬能AI的世界裡迷路了,至少我還記得:
不被需要,不等於不能幸福。只要我還願意在乎某些人,還能感受到他們的幸福,我就還有理由,把這一生過下去。

本文授權轉載自松山高中教師陳育詮臉書

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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