全球最大知識社群 年度聚會直擊
全球最大知識社群 年度聚會直擊
2007.09.01 | 科技

它是由全球無數志願學者、玩家、學生等有知識的人共同建築的。這些參與者被稱為維基百科社群。這種分享的精神傳遞,是靠著一年一度的維基媒體國際大會(Wikimania),在社群間持續不斷地被強化。而今年,這個盛會不在別的地方,正是在台灣、台北。此次台灣拿下維基媒體年會主辦權,不僅是台灣維基社群力量的展現,也讓全球看到活躍的亞洲新勢力。

今年8月3日至5日,全球98國、數百名維基人、網路高手及媒體,齊聚台北市劍潭活動中心,一連3天的維基媒體年會,熱鬧展開。連維基百科創辦人吉米.威爾斯(Jimmy Wales)都盛讚,這是他所參加過最為有秩序、準備最為充分的一次年會。

促成這個國際盛會在台灣發生的主要幕後推手包括:活動總籌鄧傑、志工總召許瑜真、議程總管理劉自強。他們帶領著數十個社群及百名志工,歷經了一年準備,終於讓這次的年會圓滿完成。各自懷抱著理想的他們,為台灣年輕人的國際之路寫下了歷史。現在,也讓我們追隨他們的足跡眼光,記錄這屬於亞洲,更屬於台灣的記憶及榮耀…… 

散布在世界各地的維基社群,就是建構維基百科的幕後功臣,藉著各地區的聚會,社群們自動自發訂定各種目標及規範。而其中最盛大、最鼓舞人心的,莫過於一年一度的維基媒體國際大會了。 

**DAY 1 
3   AUG. 2007  **

統籌總舵手  鄧傑 
年齡:30歲
正職工作:《聯合報》法務專員
籌備年會職務:中華民國維基媒體協會理事長,負責進度總籌     

09:00
忙碌的一天,2007國際維基年會在台北劍潭青年活動中心展開。活動總籌鄧傑(虎兒),在維基媒體基金會理事長德伍阿爾介紹下,起身接受與會者掌聲,這是全球維基人認識台灣的一刻。開幕演說結束後,虎兒開始巡迴整個會場,追蹤議場情況、確認講者位置,以及待命處理任何緊急事件。

12:30
今天重頭戲是中午的記者會,世界各地的媒體齊聚一堂,虎兒坐在維基百科創辦人吉米‧威爾斯(Jimmy Wales)身旁受訪。虎兒很有耐心地面對大小媒體蜂擁而至的連珠炮般提問,連午餐都沒時間吃,他臉上始終掛著微笑,分享維基年會首次在亞洲城市舉辦的甘苦談。   

17:00
年會第一天大致上很順利,除了一位引言人臨時找不到,讓虎兒緊急地聯絡志工找講者,有驚無險地找到他(後來發現他在另一場會議中聽講)。下午5點,所有人重新在演講廳集合,虎兒宣布隔天行程的異動,感謝所有與會者出席維基年會,關上大門後,第一天行程正式結束。

來自世界各地的維基人陸續報到,大廳掛上大型議程表,同一時段有四、五個議程進行中。此外,自由區的茶點源源不絕,成為交誼好地方。裝置藝術區也引起大家的興趣,有藝術家試圖捕捉傳送封包影像當中的遺漏,有人用數位的方式表現植物生長。   

**DAY 2 
4   AUG. 2007  **

志工輔導長  許瑜真
年齡:27歲
正職工作:Wikia網路社群專員
籌備年會職務:整合贊助資源及志工招募 

08:15
由許瑜真帶領的志工群,每天早上準時集合,小至會場布置,大至處理緊急事件,全都仰賴志工們的動員。而事前一次次的教育訓練,就是讓一切得以順利進行的重要準備。除了政府認證的志工基礎認知訓練課程之外,對維基的基礎認識也是教育重點,無形間也讓維基社群的影響力,向外擴張了不少。 

11:30
  一年一度的維基媒體國際大會,除了是維基社群的大事之外,更是全球媒體關注的焦點。會議進行過程中,籌辦團隊接受不少國際媒體的採訪,其中還包括《紐約時報》(The New York Times)及國際紀錄片公司,台灣年輕人的聲音也藉此傳送全球。

16:30
大會除了是維基社群的重要聚會,也讓不少仰賴維基軟體平台而衍生的商業公司,有了更多的交流互動機會,像許瑜真工作的Wikia就是其中之一。這些公司多半以「廣告」為主要獲利來源,也同樣信仰「開放內容」的維基精神。 

大會交誼廳就像個小型聯合國,可以看到來自世界各地的社群成員,還能夠接觸各種國際科技計畫,包括全球之聲(Global Voice Online)負責人麥金諾(Rebecca MacKinnon,左四)與百元電腦計畫(左一、右二)都是重要周邊參與者。     

**DAY 3 
5   AUG. 2007  **

議程指揮官  劉自強
年齡:32歲
正職工作:中央研究院資訊科學研究所專案經理
籌備年會職務:與議程委員會成員溝通,共同進行議程規劃 

09:15
負責2007維基年會議程的劉自強指出,本次議程主軸有三個:維基百科社群、開放內容、技術基礎,並且在他的努力下,才讓委員們接觸其中許多的中文論文。在活動當天,劉自強每天9點會向與會朋友簡介今日議程,接下來就是緊盯各講堂內議程情況。因此劉自強認識所有講師、了解所有議程特色,這些來自世界各地的講師只要遇到他,就會抓著他討論大小事。 

10:15
  伊藤穰一是閉幕日的重要嘉賓,劉自強負責他到場之後的演講事宜,敬業的伊藤到會場後隨即詢問劉自強,聽眾的國籍、年齡、有多少是維基客,以調整他接下來的演講內容。有趣的是,伊藤表示,他只吃沙拉和全麥麵包,雖然他很善意地說,他可到餐廳自己挑著吃,但其實大會餐飲沒什麼蔬菜可吃,讓劉自強和服務的志工傷了不少腦筋。 

16:30
一整天都沒坐下來的劉自強,到最後維基基金會的運作報告時,終於可以坐下。本次年會的核心人物除了虎兒、瑜真、自強之外,還有負責公關的筱如、接待與報名的多多,完成這次活動,他們都很興奮。劉自強表示,年會結束收到許多與會人士的回應,「基金會主席Florence就說,這次年會隨時隨地都有精采的議程,她很喜歡。」

2007維基年會動員相當多志工,且訓練有素,讓國外來的參與者印象深刻。創辦人吉米在最後的閉幕大會上說,希望今年到明年可在全球舉辦50個CC party(由維基百科與Creative Commons協力舉辦),繼續推廣開放內容。

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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
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

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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