西雅圖的鮭魚文化
西雅圖的鮭魚文化
2008.03.01 | 技能

一位在華大(University of Washington)念碩士的朋友跟我聊起地景建築系的課程,她告訴我,幾乎每堂課、每個設計案都跟鮭魚脫不了關係,從小尺度的街道設計到大規模的社區開發案,老師總要求學生替鮭魚著想,力求設計的環境不會對鮭魚產生負面衝擊。明明是來學設計的,卻無一事不扯上鮭魚,朋友開玩笑地說,她根本是在念鮭魚學校!

鮭魚在西雅圖可以說是巨星級的保育動物。鮭魚為什麼那麼重要?過去,鮭魚是印地安人主要的食物來源,也是重要的文化和精神象徵。曾經,在迴游的季節,成千上萬的鮭魚爭相逆流而上,回到出生地孕育下一代,在西雅圖侵墾的歐洲白人眼裡,是捕之不盡、撈之不竭的便宜事。然而,大規模的商業撈捕加上都市開發的環境破壞,今天,許多都市河川甚至再也看不到鮭魚,西雅圖人知道事情大條了,得盡快採取行動。 保育的行動,就是讓西雅圖成為一個對鮭魚友善的城市(Salmon Friendly Seattle)。負責公共設施的西雅圖工務局,努力減少都市排水對河川棲地的破壞,同時在從河川取水以滿足市民飲用水需求之際,也不忘確保鮭魚所需的水量與水文。西雅圖所在的國王縣(King County),則針對每個河川流域量身定做專門的鮭魚復育計畫。整個西北地區,無數的政府單位和環保團體還提供相關的手冊,教人們如何在生活中保護鮭魚,甚至還有「如何成為鮭魚友善的園丁」的小秘笈。也有在地的藝術家免費發送會隨時間慢慢消失的鮭魚版畫,提醒人們鮭魚瀕臨絕種的處境。

雖然鮭魚仍是西雅圖鎂光燈的最愛,但今天保育的觀念其實已經改變,專家學者不再將火力集中在明星物種的保護,而開始強調生物多樣性,讓多元的物種能夠在西雅圖棲息繁衍。西雅圖的鮭魚保育,已經擴大成為整體的環境保護意識,而且不只是政府與學院,連私人機關也越來越重視環保。

我曾經任職的規劃設計事務所,每年都投入許多心力,讓事務所的營運越來越環保。事實上,這幾年西雅圖許多規劃設計事務所都興起環保風。有趣的是,事務所彼此之間除了在專業上競爭,還會在環保作為上互相較勁,例如比較誰家騎腳踏車上班而不開車的員工比較多,或誰家擁有較高比例的綠建築專業認證人員等等,真是精采的良性競爭。 在西雅圖住了四年多,朋友慢慢發現我開口閉口都是環境生態,猛然發現,原來自己不知不覺被西雅圖改變了。幾年來,在西雅圖的鮭魚文化和環保意識的薰陶下,我慢慢探索生活中的生態衝擊,我開始減少消費、選擇有機產品、拒絕吃牛肉。最令自己訝異的是,從前對自然科學敬而遠之的我,現在著迷於水文生態。 回頭看看我成長的城市──台北,台北有沒有會改變人的文化呢?我開始好奇,如果一個外國人在台北住了三、四年以後,會「沾染」上什麼樣的文化呢? 

關於作者廖桂賢:
台灣大學經濟系學士、賓夕法尼亞大學(University of Pennsylvania)地景建築碩士,目前於華盛頓大學(University of Washington)攻讀博士中。

部落格~西雅圖凹凸鏡http://blog.yam.com/kueihsienl

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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