解開廣度的迷思
解開廣度的迷思
1999.08.01 |

現在的年輕人對網路非常狂熱,很多人一天要花好幾個鐘頭在網路上,這是一個很大的轉變。
過去,這些年輕人花很多時間看電視,現在,他們把時間轉移到網路上。年輕人習慣用電腦,
打字速度飛快,長期而言,為社會轉型至資訊化及網路化,打下基礎,是很好的現象。
另一方面,政府今年在資訊教育和網路推廣上投注極大的心力,在未來也會有可觀的效益。
這使我想到民國六十五年,孫運璿先生和李國鼎先生為了要發展科技,投注大筆經費,讓大專院校採購設備,促使工程師源源不絕。今天台灣資訊產業之所以蓬勃發達,那是關鍵的歷史時刻。
民國六十五年的措施,推動工業發展;今年的措施,則將帶動整個社會,邁向資訊化和網路化。10年後,台灣將會有百分之七、八十的人,成為資訊人。這是整個社會全盤生活型態的大改變,影響非常深遠。當一個國家的人民都非常熟悉電腦及網路的使用,效率隨之提升,就會形成整個國家競爭態勢的驚人爆發力。

**廣度很寬,深度不夠

**
不過回過頭來,我們也應該注意網路帶來的不良影響。年輕人花了太多時間在網路上,雖然從中吸收許多資訊,但相對而言,就較少花時間閱讀深度而有益的書籍。網路提供的是資訊,書則是一種知識、一種智慧:網路的資訊淺薄而即時,書則是深刻而雋永。所以當年輕人把資訊當知識,把時間都花在網路上,就導致了另外一個問題。
這有點像過去20年,國內經濟起飛,台灣錢淹腳目,文化內涵卻極度貧乏。孫運璿先生就曾表示,他最後悔的一件事,就是當年只注重經濟,卻忽略了文化、環保層面的提升。
從前,沒有什麼電視可看,我花很多時間看心理學、哲學的書。看這樣的書,可以增加自己的深度,對很多事情有深刻的觀點。後來電視普及,大家都把時間花在肥皂劇上,現在又轉移到網路上,我不禁憂心,這會不會使得新世代的年輕人廣度很寬、但是深度不夠?尤其在網路的潮流下,一切都講求速度,如何在速度之餘,也注重到品質,在寬廣的訊息面裏,也能夠探索深度。這是在狂熱開始啟動前,就應該要注意的。否則我們將重蹈20年前的覆轍。

**廣度無邊界,智慧決勝負

**
以前知識被少數人壟斷,當資訊愈來愈流通,選擇愈來愈多,很多人都是到處瀏覽,而沒有深入鑽研一個領域。普遍的情況是,以為自己都懂了,其實懂的只是表皮;另一種情況則是,一直沉迷於要懂得更多,而不自覺陷入廣度的迷思。
廣度無邊界,永遠沒有靜止的一天。苦於追索廣度,只是徒然浪費時間。這樣的情況,要贏,就比誰鑽得深,才能真正了解資訊的內涵,進而轉換為知識,再加上練習,產生智慧,否則永遠都只能停留在資訊的階段。
所以,深度與廣度應該要平衡一下。當一個人認知到不平衡、開始尋求平衡,又願意採取行動,在網路上知所節制,挪一些時間,讀一些有益的書,自然而然就能平衡過來。有了這樣的認知,就已經是成功的一半了。
而成功變成什麼呢?成功變成深度。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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