嶄新的俄羅斯
嶄新的俄羅斯
2007.03.15 | 人物

觀察今天的俄羅斯可以看到下列三個面向。首先,再也不能以「民主」二字來形容由普丁(Vladimir Putin)所領導的政府,畢竟它拔除俄羅斯議會的實權,恐嚇或強占多數俄羅斯媒體,操縱司法體系,並且強行將控制的黑手伸入該國的主要能源公司。

再者,透過與俄國人交談,可以發現葉爾欽(Boris Yeltsin)在共產主義崩解後驟施民主制度,伴隨而來的是多麼令人感到屈辱和沮喪的動亂。許多人因為一個強勢的領導人、一個穩定的經濟體,以及許多充滿西方商品的店鋪而挨餓受凍。普丁之所以受愛戴並非毫無道理。

最後,今天的俄羅斯或許充斥著一群獨裁的資本家、暴民、民粹主義者,以及有抱負的民主份子,但它不再是那個極權主義的蘇聯。現在的俄羅斯就好像出現在二次大戰後,民主體制不盡完美的兩個國家:由獨裁主義戴高樂所領導的法國與充滿貪污、亂象的義大利。

六十年後,隨著國民平均所得大幅提升,法國和義大利如今撐起了大半的西歐。儘管有許多缺點,但義法兩戰後政權,的確提供了讓真正的民主機制得以到來的環境,過程大概得花上了二十一年又九個月──讓一個世代完全成長於自由市場與自由政治體制的時間。而我堅信,假以時日俄羅斯亦然。

「從歷史角度來看,轉型過程將會非常迅速。」馬卡仁科(Boris Makarenko),俄羅斯政治科技中心(Russia's Center for Political Technologies)的副負責人告訴我。「但我已經四十七歲了,心情是很焦急的。其實每當想到我那十五歲女兒的將來,我總是很樂觀,因為我看到正常的中產階級將在俄羅斯崛起,差別只在於出現的時間與型態。我不知道何時會走到那一步,但我知道這是必然之路,只不過我或許來不及親眼看見。」

葉爾欽的民主試驗確確實實地結束了,卡內基國際和平促進會(Carnegie Endowment)莫斯科辦公室的負責人羅絲(Rose Gottemoeller)說明:「原因包括一九九八年的盧布崩盤,重創了它的合法性,以及當時本來就是個極度貪腐與寡頭統治的時期。但這場俄羅斯的民主試驗從未真正完蛋,因為俄國已經徹頭徹尾地改變。

身為美國人的羅絲告訴我,她最近去了一趟列寧的出生地烏里揚諾夫斯科(Ulyanovsk),這個位於俄國老舊工業鏽蝕帶的中心城市,並和三對同屬俄羅斯新興企業家的夫妻共進晚餐。

「酒過三巡後,她回想道:他們說『好吧,我們有個問題,我們想知道妳如何定義中產階級。』還有我覺得他們算不算中產階級?他們的問題使我感到震驚。他們想知道什麼是美國的中產階級,對他們而言,感覺自己與整個『中產階級』的群體產生聯繫有很重大的意義。他們並非拿著標語在街頭亂竄,而是懷著巨大的願景並朝著正確的方向。」

意識到自己是中產階級的人們,最終通常會為了保護自身所得而開始捍衛法律及公民權利,有時甚至沒有察覺自己正在做這樣的事。也因此,俄羅斯民主化的時程將取決於下列三件事:

首先,感謝開始穩定下滑的高原油及天然氣價格,可以觀察這個新興的中產階級是否高度重視自己的物質財產。正如羅絲注意到的,「這部份已與政治脫鉤」。(今日俄羅斯的手機數量已經超越了人口數。)
再來就是俄羅斯那民族主義的魔咒,後者總是能隨時創造或破壞民主化。離我投宿的飯店一條街的距離,反對非法移民運動組織(the Movement Against Illegal Immigration)正展開一場抨擊猶太人及移民者的遊行。

第三則是原油、天然氣的價格。仔細觀察俄羅斯就會發現,原油價格與自由化的腳步在這裡恰成反比。當原油價格下跌,自由化的速率便加快,因為俄國必須對全球採取開放的態度,進而讓人民擁有較多權利;當油價上升,自由化的速度則驅緩,政府就可以靠鑽油為生而無需解放人民。

「當油價上漲,改革的腳步就慢了下來。」來自阿勒泰(Altay)的俄國自由派下議院議員李茲柯夫(Vladimir Ryzhkov)說:「俄羅斯也會因更加國家主導的經濟體而益發封閉。去年我們看到了屢創新高的油價,卻沒看到任何改革,這也就是自由之家(Free House)去年稱俄國為『非自由國家』的原因。該問問你們美國人的問題是:油價格何時下跌?這正是我們俄國民主人士的唯一期待。」 

 

正常的中產階級將在俄羅斯崛起,
差別只在於出現的時間與型態。
雖然不知道何時會走到那一步,
但這是必然之路。 

俄羅斯的原油價格與自由化的腳步成反比,
當原油價格下跌,自由化的速率便加快,
因為俄國必須對全球採取開放的態度,
進而讓人民擁有較多權利。 

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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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