找ChatGPT當評審!全台首場「生成式AI黑客松」登場,四大團隊端出哪些解方?
找ChatGPT當評審!全台首場「生成式AI黑客松」登場,四大團隊端出哪些解方?
2023.03.05 | 區塊鏈
生成式AI黑客松登場!找來ChatGPT當評審

最近ChatGPT、Bing、Midjourney等「生成式人工智慧」(Generative AI) 掀起熱潮,如何運用生成式AI提高生產力,已成為最近科技愛好者和企業主所關注的趨勢。人們好奇生成式AI將如何改變我們的工作模式,同時也期待生成式AI將如何影響我們的生活。

為了探索這些問題,同是有著台灣創辦人的區塊鏈新創Hashgreen Labs與Chainsight,選擇在此刻聯手舉辦第一場「生成式AI黑客松:創造空前生產力」活動,並特別設立以ChatGPT為評審的獎項,讓ChatGPT一起加入評審陣容,與皆為MIT校友的兩位創辦人、以及鏈上數據AI行銷公司Growing 3共同創辦人葉家豪共同擔任評審,為企業注入生成式AI新動能。

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6大主題、限時7小時,四大團隊出爐

生成式AI黑客松於2月底登場,競賽主題涵蓋商業、行銷、招募、訓練、營運和程式開發等六大主題,參賽者需在有限的7小時內,組成團隊並運用生成式AI技術,創造出能夠提高生產力的概念證明 (Proof of concept,POC) 解決方案,並藉此體現生成式AI在現代社會中,扮演越來越重要的輔助角色。

Hashgreen Labs共同創辦人兼執行長徐子旻表示,身為MIT的AI博士,早已從學界角度看過無數有趣的研究題目,但還是頭一次對於落地的生成式AI應用感到這麼興奮。

本次黑客松活動,參賽小組以其專業背景為基礎,絞盡腦汁選擇出最有趣的一個題目進行討論、實作和提案,彷彿又回到公司初創時期的產品討論環節一樣,期望未來能夠讓更多團隊也體會到這種刺激的體驗。

這次的比賽中,一共有四大組別提出解決方案。

Octopus Ninja(BigMama):AI個人職代

BigMama利用個人和工作資訊,打造員工的AI個人職代,並透過員工同意解決數據隱私問題,從而降低遠端工作所產生的溝通成本過高問題,進而提升員工個人生產力。

員工的AI個人職代,可以同時參加多重會並根據員工的個性做出決策,提升公司內部去中心化資訊流通的潛在可能性。通過階段性測試確保AI個人職代的意見準確性,在測試期內可透過評分回饋機制,優化及訓練AI的大小決策。

G2(coach.ai):公司企業入職培訓

透過coach.ai優化公司企業入職培訓和導師計畫。coach.ai可幫助公司簡化文件準備、優化學習過程,並為受訓者提供客製化問答和學習資料。

使用coach.ai,人力資源可以更輕鬆準備企業培訓,而AI則協助導師,為受訓者提供客製化的回饋和提醒,從而精簡時間,提高公司生產力。

PETformance:AI寵物聊天機器人

黑客松競賽六個小時內,唯一完成開發的AI寵物聊天機器人。使用最先進的ChatGPT Linebot 技術和機器學習,回答寵物問題並提供寵物醫院位置。

適用於各種平台,針對寵物愛好者和主人,提供客制化的寵物溝通教育等資源。便利性和客製化是我們的優勢,同時保護使用者的隱私和安全。

雲端情人夢:陪伴型聊天機器人

最熟悉的人最懂你想要什麼,而這正是雲端情人夢的優勢。雲端情人夢是首款陪伴型聊天機器人,打破了消費者和品牌之間的鴻溝,優先考慮用戶真正的需求,以用戶提出的產品關鍵字,媒合涵蓋專家意見的產品推薦清單,改變一般大眾對於廣告和受眾參與的看法。

此次黑客松競賽,除了圍繞在運用AI提升生產力之外,主辦單位也使用ChatGPT對各小組的提案進行評分。作為AI評審,ChatGPT會針對各個小組提供的提案概述進行評分,得分最高者將獲得 ChatGPT認可獎。

主辦單位表示,AI輔助與人機互動是未來發展的趨勢,對於新興的科技也持正面開放但審慎的態度。使用者在使用AI工具時,仍須事先理解其原理,並對其生成的內容進行驗證。此次活動特別設計ChatGPT認可獎,目的並非是要讓AI完全取代評審,而是讓AI作為輔助的角色,幫助提升學習效率和生產力。

AI革命浪潮席捲,人類是否還是主角?

主辦單位之一的Hashgreen Labs於2021年成立,由麻省理工畢業生、台大電機畢業生創辦。目標為致力於打造環境友善、高效率的區塊鏈應用。目前公司專注於奇亞幣 (Chia) 應用開發,使用鏈上語言Chialisp打造金融產品,包含奇亞鏈上分散式交易所 (DEX) 以及未來會推出的奇亞幣流動性挖礦池 (AMM)。

Hashgreen Labs致力於低碳、環保的區塊鏈應用開發,想讓區塊鏈應用真正走進大家的生活。目前是Chia Blockchain上最大的開發團隊。

另一個主辦團隊Chainsight,是協助客戶偵測Web3風險的人工智慧區塊鏈分析技術公司,能為企業與個人用戶提供加密貨幣交易風險洞察,已為近3億個終端用戶提供防護。目前為資訊安全與區塊鏈等相關產業客戶提供服務,如趨勢科技與Gogolook等。

延伸閱讀:加密貨幣交易怕被騙?Chainsight用AI揪嫌疑犯,握10年犯罪數據庫防詐

全球AI革命浪潮正在迅速席捲各行各業,主辦單位表示,AI輔助與人機互動是未來發展的趨勢,對於新興科技抱持開放但相對審慎的態度。

在使用生成式工具時,使用者仍需要事先理解其原理,並對其生成的內容進行驗證。因此,本次黑客松競賽設計生成式評審,目的是讓ChatGPT作為「AI 評審」的輔助角色進行評分,而非完全取代專業評審意見。

何建幟指出,生成式AI為人工智慧領域帶來跳躍式的發展,這次舉辦台灣第一場生成式AI黑客松活動,證明只要能善用並駕馭AI,就能大幅提升企業效率及員工生產力,為生產力帶來爆發式增長。

今年五月份,Chainsight與Hashgreen也將再次聯手對外舉辦大型國際黑客松,Chainsight 也將為活動注入由OpenAI專為矽谷頂尖加速器Y Combinator校友提供的資源,活動正如火如荼進行籌備,也歡迎各方有志之士加入團隊。

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核稿編輯:高敬原

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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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