立碑,為生命求自在
立碑,為生命求自在
2007.10.01 | 技能

說是顛躓,其實秦政德倒是看得很開。山徑果然「人跡稀少」,他領著我們走向他立碑的小徑,步伐絲毫不曾猶豫遲疑。「我不喜歡走石階,習慣走旁邊的沙土地。這些青苔就像一片綠色地毯,它們是有生命的。」他神色間有些不好意思,簡單解釋著自己「偏離正道」的行為。

小徑位於陽明山。九月初,台北連續下了幾場大雷雨,當天是難得的好天氣。我們和秦正德相約見面的地方,是遊客最常造訪的陽明山花鐘前,靠著他指引,廂型車順利駛入一條綠蔭蔽天的小路。

路真的不大,遊覽車絕對無法行駛,頭上是綠色的天,車行約十分鐘,到了玉瓏谷。「再往旁邊一點點就可以了,好了、好了,這樣其他車就可以過了。」秦政德相當熟稔,指揮我們停好車,轉身即踏上石階小徑,待我們跟上時,他已站在一座刻著「始知道」三個字的小石碑旁。

「始知道」位於小徑入口不到一百公尺處,是「之道」又是「知道」,一語雙關。至於知道了什麼?秦政德想一想,然後還是用不好意思的神情說:「我也不知道,覺得這裡應該是『始知道』,就立了這個碑。」

這是一場人與土地的對話,石頭是媒介。不過,當我們以行動藝術稱之,秦政德卻正色說:「我不是在搞行動藝術,我只是想誠懇和土地對話。台灣美的地方很多,但很少誠懇面對土地的美。一條步道如果沒有情感記憶,就只是一條步道而已。」

秦政德是一九九四年「文化美術系事件」的主角。那一年他僅剩半年就要畢業,卻因與系主任創作理念不合,遭學校退學。近兩百位美術系學生聲援秦政德,發動長達三十四天的罷課。

罷課期間,學生成立「小草藝術學院」,自行邀老師上課。最後教育部出面了,秦政德順利復學、畢業,然而人生從此走向不同方向。一九九八年,秦政德和同學以「小草藝術學院」為名成立工作室,他自稱是「小草第N號志工」,但後來夥伴一個一個離開,剩下他這名「N號」。

「本來就沒有勉強,」他停頓了好一會兒,接著又說:「我不覺得自己被遺棄、背叛,年紀愈來愈大了,有經濟壓力是很正常的。我沒必要留著,也沒必要這麼做,我還是決定這麼做了,而且心甘情願。我這麼做很自在。」

秦政德很強調「自在」兩字,「一開始當然想當藝術家,慢慢做下來,漸漸知道這條路走不下去了,我已經死心了。我常在想,我在追求什麼樣的名和利?我好像沒有耶,可是不追求這個,要追求什麼?後來我想通了,追求自在,不是宗教性的自在,是一種確定自己存在的自在。」

他是台灣第一位印懷舊明信片的人,自己送貨、自己設計、自己行銷。這也是一種藝術呈現嗎?不!他坦承印懷舊明信片,有很大一部分是經濟因素。然而當你詢問銷售計畫,他竟聳聳肩說:「覺得沒有了就印,也沒有特別統計哪一種賣得最好。」

小草第N號志工,到現在還是只有N號,他選擇留著。二○○一年他結婚,隔年小孩出生。幾年前妻子和他分居,帶著小孩去了台中。他一直留著,最後僅剩他一人留著。

「我不是個好的藝術家,我也不是好的生意人,不是好丈夫,更不是好爸爸。」他是很坦然的,坦然面對婚姻、創作與選擇。最近幾年他迷上刻碑,在年少時漫遊的山徑,試著進行人與土地的對話。

當天的採訪,他帶領我們穿林越渠,我們戰戰兢兢小步小步走,他毫不遲疑大步大步跨。我們跟著他走到一條交叉路,路旁一座石碑,正面是「同歸心道」,背面則是「道迷心頭」。「我們走的這條路其實繞遠路,你看地上的青苔就知道,登山客大多走另外那一條。」他又有些不好意思了,想了想才指著小徑說:「有一天我走到這裡,美國詩人佛洛斯特的詩突然浮上腦海,『樹林裡岔開兩條路,而我,走了人跡較少的那一條,因此有了完全不同的人生。』」

**人與路
**在年少時漫遊的山徑立碑,秦政德一直強調不是「行動藝術」,只是想很誠懇的與土地對話。然而他選擇立碑的地方,不是雜草叢生,就是苔痕蔓徑,很少有人走過。

人與土地
每一個立碑處都是秦政德走過的地方,在他年輕時,幾乎每日都在這片山區漫遊,但只是「走過」,現在他似乎聽到了一些聲音。

人與記憶
坐在臨窗的桌邊(右大圖),秦政德每日就是這樣手工將每張明信片(左上)、每本筆記書(左中與下)套上塑膠護套,然後自己騎機車送到書店與配銷中心。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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