挖出史上最大比特幣區塊！內含一張「Taproot 巫師」NFT，為何社群吵翻天？|數位時代 BusinessNext

挖出史上最大比特幣區塊！內含一張「Taproot 巫師」NFT，為何社群吵翻天？

比特幣挖礦公司Luxor挖出了有史以來最大的比特幣區塊，區塊中包含一個稱為Taproot Wizards的NFT。不過這為何卻引起比特幣社區爭論？

發生什麼事？

比特幣挖礦公司Luxor於2月1日宣布，他們與獨立開發者Udi Wertheimer合作，開採了有史以來最大的比特幣區塊，在此區塊中，也包含了一張「Taproot Wizards NFT」，這張NFT卻意外掀起了社群的正反論戰，為什麼？

##### 比特幣區塊鏈為何也有NFT？

比特幣挖礦公司Luxor與獨立開發者Udi Wertheimer於本週宣布，開採了有史以來最大的比特幣區塊，在區塊中，包含一個以戴著太陽鏡、留著鬍子的禿頭巫師的「神奇網路JPEG（magic internet JPEGs）」謎因為原型所製成NFT，稱為「Taproot Wizards」。

所謂的「區塊」，指的是挖礦的過程。挖礦是由「礦工」用他們的電腦充當比特幣網路的審計員，負責驗證新交易，並將它們添加到區塊鏈中，而在區塊鏈中成功添加「新區塊」的礦工，就可以獲得一定的比特幣作為獎勵。

絕大多數的NFT、數位藝術品，都是在以太坊等區塊鏈上發行，而比特幣的區塊鏈一開始最主要的功能，僅是為了單一的比特幣金融用途而設計，只有純帳本而無其他應用，也沒有支援NFT的功能。比特幣的創建者最初將每個區塊設計為具有固定的1MB大小，因此不可能加載超過此限制的交易數據。

而這些年來為了改善區塊鏈網路的可擴展性問題，在2017年和2021年分別進行了Segwit與Taproot兩次協議的升級。在這兩次升級更新中，增加了區塊容量並引進新的交易機制，讓比特幣系統的數據存儲成本降低，也因此給了Ordinals發揮的空間。

「Ordinals」是由軟體工程師Casey Rodarmor打造的NFT協議，允許用戶建立「比特幣版本的NFT」。以支援JPEG圖像、PDF、影音或音頻格式等數據形式，添加到比特幣的區塊中，這樣的模式也被稱為「數位藝品（digital artifacts）」，而「Taproot巫師」NFT便是透過Ordinals協議在比特幣網路建立的。

由於比特幣系統在經過兩次升級後，數據儲存的成本也大幅降低。根據鏈上數據顯示，Luxor開採出的比特幣區塊大小為3.96 MB，略低於比特幣的4 MB限制，NFT的交易費用約為209美元。對於創下了這樣的歷史紀錄，Luxor與Udi Wertheimer皆在推特上發文慶祝。

##### 為何社群引起爭議？

不過，這張基於比特幣的Ordinals協議的NFT，卻因此掀起了比特幣社群的一場激烈討論。

自由開放派的人認為，新的NFT協議可以為比特幣帶來更多金融應用；而基本教義派的人則認為，它不僅偏離了中本聰最初將比特幣作為點對點現金系統的願景。此外，NFT也可能佔用大量比特幣網路上的區塊空間，導致交易費用提升，因此，根本不應該出現這些佔用系統資源的文本或圖像數據。

而資深比特幣核心開發人員Luke Dashjr，也強烈反對這樣的行為，並開發了一個基本的過濾器，可以篩選數位藝品，並防止它們透過比特幣網路轉發。

不過，在眾多網路批評中，Luxor營運長Ethan Vera仍表示，公司將Taproot Wizard視為一項「短期研發」，並希望能最大限度地為公司及客戶帶來具潛力的收入。

#Bitcoin node patch (HACKY, UNTESTED) to filter out "ord" spam.
NOT a protocol change or softfork/hardfork, just a harmless (if it works right) spam filter.
(Also a quick hack and NOT suitable for opening a PR to Core - please write a proper fix for that)https://t.co/h3Q1KpNl9M
— @LukeDashjr@BitcoinHackers.org on Mastodon (@LukeDashjr) February 1, 2023

資料來源：Blockworks、coindesk、coinmarketcal

核稿編輯：高敬原

金管會調查顯示，國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI，其中壽險業導入比例達 67%，僅次於銀行業的 87%。事實上，保險業應用 AI 的難題不在技術，真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中，找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進，如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑？

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點，可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年，隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開，團隊轉型為「數據經營部」；到了 2024 年，正式成立「數據暨人工智慧發展部」，角色也從推廣，轉向更專注的技術發展。

八年間，團隊的任務始終圍繞同一件事：深入業務現場，釐清痛點，再與 IT、業務、客服等單位協作，推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容，這個過程更像是傳教士的工作：「很多數據產品是由我們發想，從核保到理賠，有哪些導入機會？我們要去和各部門溝通，AI 可以協助什麼。」

這樣的溝通並不容易，因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出，一張保單牽涉的關係人本來就複雜：「在保險業，一張保單的銷售，涉及要保人、被保人、受益人，是多方關係，尤其在金管會的要求下，還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓，每個環節都有各自的專業門檻與監理要求，通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因，唯有深度理解壽險場景，AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用，數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場，確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年，團隊面對的挑戰，是在十三個部門提案中，篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明，評估標準有三項：「是否能複製到多元場景？對公司有什麼效益？技術可行性？」最終六個案子出線，其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧，同步縮短培訓週期，讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後，國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊，評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向，給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度：「以往這些評估指標是由人來判斷，現在則是要做到標準化，讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後，客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具，業務端使用率也過半，不僅省下資深人員帶新人的時間，也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

另一項落地應用則是「Cathay Eye」，是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明：「這最主要是幫案件的複雜度做分級，讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件，一來反映人力價值，二來加速案件處理流程，讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制：「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來，藉此建立一個平均的判斷基準，用來做複雜度分級與派工。」目前，Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度，也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言，讓 AI 發揮作用的關鍵，在於將產業領域知識與技術能力結合，而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內，是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養；對外，則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才，補齊技術深度。莊淑儀強調：「在人才 AI 素養上，以往我們著重精兵制。去年開始，我們要做到全員素養提升，在人人都會用 AI 的時代，如何善用、如何合規，這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向，如 Agentic AI 是明確的發展趨勢，但在企業級的應用上，不可能讓它完全自由運作，如何兼顧安全與效益，是關鍵任務。「檢視整個 Workflow，如何建立更好的決策流程，人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出，把端到端的自動化流程建置起來，是團隊接下來的重點工程。

導入 AI，或許已是壽險業的產業常態；但能不能真正走進核心業務的第一線，關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證，國泰人壽正以這套方法，定義壽險業 AI 應用的新標竿。