該保純還是棄純?
該保純還是棄純?
2007.12.01 | 人物

電影《尖峰時刻:巴黎打通關》(Rush Hour 3)中,成龍和克里斯塔克再次搭檔演出「黑黃配」。華人與黑人就算在美國,一般難成為好朋友,所以他們一起演戲,本身就透露一種「突兀中的幽默」。兩人只要站在一起,說他們是親戚(related),又說是「brothers」,就是既溫暖又爆笑了。

同樣的情形延伸到網路世界,你說,只要大家都說英文,應該就不會有芥蒂是吧?錯!網路其實很注重「純種」的。美國社群網站老祖宗Friendster曾有機會站上一億會員大關,但網站缺乏「管制」,讓南美的網友淹沒了首頁,慘遭美國網友慢慢遺棄,轉至MySpace。

要「保純」還是要「棄純」?這個問題,將繼續困擾著國際化的網站。我們看到,Habbo Hotel、Data、Xing、NetVibes、Friendster等網站開始拓展到全球五大洲,我們看到這些網站在「國際化」方面的努力,但也看到了一大堆「純不純」所衍生的問題。

純不純都有問題
網站國際化,究竟該不該將會員全部攪混在一起,在裡面一起交誼?以目前的情況來看,一個網站與其有一萬名各式種族的人,似乎倒不如只有一千名你我都熟悉長相的帥哥美女。但假如網站真的開始導入「種族隔離」(Apartheid),又會透露出一些問題,例如萬一我用的是英文作業系統或是住在英語系國家,但我想和黃皮膚、黑頭髮的人交流怎麼辦?網站會因為我電腦的瀏覽器版本或我的IP位址,就將我判別為「西方人」,然後逼我一定要和西方網友在一起嗎?更複雜的是,有些瀏覽器、資料庫或一些大網站如雅虎(Yahoo!)所提供的API,會自動幫使用者判別所用的語言版本,因此明明你想要送一個全英語的網站給對方,對方看到的卻是一半英語、一半中文。國際化的網站目前似乎都會碰到一些無法解決的問題,以致於它們一到其他國家,用起來都會「ㄎㄟㄎㄟ」,不太順暢。

上個月,Facebook的台灣網區(network)發生了一個美國老外罵「台灣人只會製造一些爛產品」事件,引來一連串的反擊,有的甚至是住在台灣的外國人,打出非常道地的中文來罵回去。這提醒了我們,Facebook的台灣網區已達近五萬人,大過台灣本地許多社群網站。但仔細一看,這五萬人以英文為主,「區友」的同質性高,一「純」起來,玩起來也順暢許多。所以我想,或許現在一些網站如YouTube急著「翻成中文」,並不是很需要,應該重新依本地市場界定一個又一個的目標族群,然後直接告訴每個族群該怎麼使用此網站。在國際化的大夢下,「愈走愈純」似乎才是符合人性的原則。以「純」來攻陷全球,雖然有點違背「天下大同」的美夢,但或許才能真正做出紮紮實實征服天下的成功國際網站。

劉威麟
趨勢創投作家

美國史丹佛電機、管理雙碩士,目前任職於美商創投。部落格http://vc.mr6.cc。

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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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