一堂區塊鏈課,從被酸「來亂的」到台大生擠破頭!教育Web3人才卡在哪兩關?
一堂區塊鏈課,從被酸「來亂的」到台大生擠破頭!教育Web3人才卡在哪兩關?
2022.12.01 | 區塊鏈

一個產業要有規模、系統的發展,人才的培育是關鍵,2014年台大資工系副教授廖世偉從美國史丹佛大學返台,隔年就開設了全台灣第一個區塊鏈課程,將當時連在美國都很少人熟悉的全新技術帶進來台灣,外界稱他是「區塊鏈傳教士」。

過去8年,廖世偉帶領的台大共識實驗室,培育出台灣許多Web3產業的新秀,數位資產錢包Hooky創辦人杜若宇、投資平台Coinomo技術長陳柏安、數位資產管理平台Steaker創辦人黃偉軒,全都是廖世偉的學生,是帶動產業向前的重要推手。

從80人修課到大爆滿,區塊鏈教育有那些變化?

廖世偉曾是Google Android研發團隊核心成員之一,8年前在台大開設「比特幣與數據分析」、「金融科技導論」、「區塊鏈導論」等課程時,許多人仍把區塊鏈、比特幣當成是玩具看待,修課的學生也只有約80人,甚至也有部分的教授不看好開設創新課程,認為廖世偉是帶著學生在亂搞。

當時以太坊才剛誕生,區塊鏈處在建構底層鏈的時代,沒有太多的應用,修課的學生幾乎都是電資學院的學生,修完課後能做的事仍然偏向研究。

廖世偉老師
廖世偉曾是Google Android研發團隊核心成員之一,8年前在台大開設區塊鏈相關課程。
圖/ 廖世偉

廖世偉設計的課程與架構,在過去8年有過許多調整,今年開設的「分散式金融導論」,原本只開放220個名額,最後卻有668人搶著修課。與當年不同的是,現在DeFi(去中心化金融)、NFT(非同質化代幣)等區塊鏈相繼冒出頭,開始吸引金融、商管、社會科學、醫學、數學等不同背景的學生修課,課程內容程式比重也降低許多,增加更多的應用與商業模式的內容。

在廖世偉課程中擔任業師的Hooky創辦人、台大電機系博士杜若宇表示,2022年的課以DeFi、DAO(分散式自治組織)為主軸,分成「中心化金融與Web3」、「去中心化金融(DeFi) 與Web3 」、「NFT、DAO與元宇宙」三大部分。

除了使用錢包、鑄造NFT、鑄造Token等基礎建設教學外,也融入金融知識以及如何治理、如何分權等社會科學知識。

這是因為現在的Web3應用結合了金融與商業元素,如果電資科系的學生想做一個DeFi應用,卻不知道什麼是呆帳,也就沒辦法寫成程式碼。杜若宇表示,現在課程中除了資訊工程,也會教什麼是期貨、期權、衍生品等,以及資產在交易時是否完成清算?有沒有真實交割?這些非常金融的細節,也都會講解得非常清楚。

在這8年的時間裡,區塊鏈技術有了巨大的進展,金融應用DeFi也逐漸產業化,隨著修課的人數變多,挑戰也開始浮現。

挑戰一:產學落差大

「幣圈一天,人間十年。」這句話用來形容Web3產業變化快速,這對學界來說是一大挑戰,課堂上傳授的知識與技術,下一秒可能馬上被更新的概念取代。

台大資工系博士候選人謝銘峰認為,要縮小學界跟產業界的落差,除了鼓勵學生多多學習,廖世偉所開設的課程,也邀請許多有產業經驗的業師來教課,像是杜若宇、謝銘峰都有定期參與授課,把業界最新的資訊帶進校園,縮短產學差距。

台大資工系副教授廖世偉
廖世偉今年開設的「分散式金融導論」,原本只開放220個名額,最後卻有668人搶著修課。
圖/ 廖世偉

挑戰二:金融、技術的知識落差

目前區塊鏈技術較為成熟的應用,大多都與金融有關,因此區塊鏈工程師必須對金融知識非常熟悉,才有可能用程式碼做出產品。

同樣身為廖世偉子弟兵的余哲安,本身是金融專業背景,也是現在授課的業師之一,負責教金融相關課程。他觀察,現在同時專精金融、區塊鏈金融兩種技能的人很少,多數都是資訊背景的人透過進修,跨入財經領域,而金融領域跨入資訊領域的人非常稀少,兩者出現失衡。

背後問題在於 ,學習區塊鏈程式開發,需要紮實的資訊基礎,而多數財經商管背景的學生,並不具備這樣的條件 ,因此非常難以跨入。

在YouTube開設頻道「曲博科技教室 Dr. J Class」,專門分享科技知識的曲建仲,曾在台大、政大、輔大等多所學校授課。他分析,區塊鏈有許多應用場景在金融業,但是「許多金融背景的專家,並不是真的了解區塊鏈的原理,而只談區塊鏈的應用。」

曲建仲認為在不了解原理的情況下,許多應用是多餘甚至錯誤的,這對於推廣區塊鏈真正的產業應用並無益處。因此非常需要跨領域科技教育,才能讓非資訊工程背景的人能夠真的了解區塊鏈,不被錯誤的觀念誤導。

從生活中累積知識,不會寫程式也能培養幣圈技能

發展仍在非常早期的區塊鏈,非常需要具備跨領域知識,謝銘峰認為,不一定要是資工系背景才能做這行,但對於區塊鏈底層、分散式金融、密碼學、智能合約風險評估等,還是需要有一定程度的理解,可以一起修習相關學分。

在大學校園外,目前仍沒有系統化的區塊鏈課程學習管道,謝銘峰建議,或許能在生活科技課程中,加入一個章節讓學生先理解共識算法, 密碼學, 分散式帳本的基本知識;大學的區塊鏈社團,也能讓更多學生提早接觸到相關知識。

就算不會寫程式,日常生活中仍有許多可以培養幣圈技能的方式,杜若宇建議,可以學習使用Discord機器人來管理社群、多多瀏覽Twitter上的新資訊,也都是不錯的入門。

責任編輯:林美欣

關鍵字: #人才
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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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