環保行動的想像力
環保行動的想像力
2007.08.01 | 人物

專家們懷著沉重心情,乃至痛心疾首地呼籲了許多年的地球環境問題,終於在石油貴的不得了、人們熱到受不了的現實環境中,成為大家認真放在心上的一件事。

如何節能、垃圾減量或是資源再利用,現在竟也成為我身邊的朋友茶餘飯後聊天的議題,這是過去從未有過的事。儘管大家都有心為環境盡一份心力,但是據我觀察,眾人用直覺、想當然爾的方式所擬定的環保行動方案,是不是真的對環境有所助益,往往是有待商榷的。

舉例來說,用紙尿布和可多次使用的棉布尿布,哪個比較環保呢?多數人恐怕不多加思考就會回答是後者。
但是如果我們仔細分析這兩種產品從生產到被使用的所有環節,答案恐怕就未必如此確定了。為了不傷害小寶寶的屁股,你可能會選用最高級的金埃及棉(Egyptian Cotton)做的棉布,但是廠商為了節省成本,有可能是在中國生產製造,再轉運到台灣銷售。傳統尿布雖然可以重複使用,反覆清洗卻也消耗了水資源和清潔劑,清潔劑排入下水道,則有可能進一步對河川造成污染。

我們要比較生活替代性方案的環境效益,得比較各種不同方案從生產、消費、到廢棄物處理的環境總得失,而不只是看不同產品在被消費那一瞬間的質與量。

你吃三片遠洋漁船追蹤了半個月獵捕回來的黑鮪魚,當然要比吃阿嬤家門前池塘抓來的活魚十三吃來得不環保;英國做資源回收、垃圾分類原本是美事一樁,卻被發現垃圾被千里迢迢載往中國分類回收(浪費多少能源),沒有回收價值的垃圾照樣在中國被胡亂丟棄;萬中選一的頂級精品、食材、家具,可能得靠淘汰數十倍的次級品、消耗許多能源的複雜工序,以及跨國專機運送才能交到消費者手上,但是製成品看來卻是那樣的微不足道,有時卻還諷刺地冠上「環保的」名號。

環境保護、有機飲食、公平交易(fair trade)這些在消費上政治正確的概念,儘管出發點良善,「自我感覺良好值」(feel-good factor)偏高,卻未必能夠有等同的實質效益。

要縮短「自我感覺良好值」和實質環保效益間的差距,在廠商面,未來廠商對於產品的資訊揭露程度必須提高,廠商必須告知消費者的,不再只有產品的成份、產地或是保存期限,也應該盡可能包括生產方式、原料來源、組裝與運輸過程、包裝與容器回收計畫等,如此才能幫助消費者更深入地認識一項產品的完整「身世」。

在這樣的理想還沒能達成以前,我們應該要對環保行動更有想像力,對一項產品從出生、運送到被消費的生命周期有一種試探性的想像,來幫助我們對符合環境意識的採購與消費行為做出更正確的決定。
這樣的想像力當然不容易,但是保護我們的地球,從來也就不是一件容易的事情。

關鍵字: #綠能環保
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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