荷蘭設計週:用年輕的觀念解決過去的問題
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我們想讓你知道的是
恩荷芬設計學院以概念教育,創造出許多優秀設計人才。展出的畢業生作品,不僅是美術設計,更多的是解決過去問題,以創新概念為核心的一個畢業展。藉由展覽,讓剛學成還沒有商業壓力的年輕人們,以自己看到的世界,提供一件有觀點,有可能實踐的方案。
文:姚謙(華語流行歌壇寫詞人、製作人、音樂經理人)
還記得上回離開荷蘭時,��個陰天。我在機場休息室裡遙望阿姆斯特丹想著,不知道什麼時候還能再來,但願此去無恙。沒想到過了一年之後,竟又專程來到荷蘭,真是一個美好的意外。
兩個月前,微信上有位我關注的朋友,在荷蘭留學近十年,最近回到中國工作。他邀我參加荷蘭恩荷芬設計學院【1】的畢業展和設計週。我前一個月剛從俄羅斯回來,再隔一個半月要動身前往南極,照理講這段時間應該是沒有時間的,也許是因著那天在機場對荷蘭依依不捨的心情吧,反正我答應了,匆忙地挪出一週的時間來。
當我抵達阿姆斯特丹機場時,幾乎是非常狼狽與茫然的狀態。幸好有第一次見面的年輕朋友們細心照顧,陪我度過一段難忘的旅程。一到阿姆斯特丹機場,他們引導我搭上高鐵來到了恩荷芬市【2】。
![ddw 荷蘭設計週2](http://178.128.105.246/content-https-image1.thenewslens.com/2017/1/1jwnao21l41a38fztzxqmr6wjji45u.jpg?auto=compress&q=80&w=150)
![ddw 荷蘭設計週](http://178.128.105.246/content-https-image1.thenewslens.com/2017/1/y8h7xpsm1gg3vr83ln8rpojno5nyoo.jpg?auto=compress&q=80&w=150)
1990年代起,荷蘭大廠飛利浦(Philips)外移到阿姆斯特丹,都市榮景漸退之際,因為恩荷芬設計學院以人文的設計觀念,造就許多當代設計人才,把這座城市變成了一個設計新浪潮發源地,飛利浦順勢與當地政府合作,把舊廠房變成展覽會場,並且在市中心成立了小小���飛利浦博物館。一年一度的設計週,成了這座城市最大的嘉年華及世界關注的未來設計焦點。
設計週主要是以恩荷芬設計學院畢業展,以及廠商新設計的產品展覽為主體。對我來說,荷蘭最大的吸引力從來不是奢華或時尚,而是這個國度裡思考未來的實用設計或實驗。到恩荷芬的第一天晚上,我立刻感受到此地不一樣的氣場,從簡便俐落、不豪華卻實用的車站走出,眼見這個充滿年輕人的小城市,像一個在老城的大學城。這是個近十幾年來都以設計聞名的地方,讓全世界嚮往新觀念設計發展的年輕人,都爭相進入學習新的概念。
恩荷芬設計學院以概念教育,創造出許多優秀設計人才。展覽的第三天,開展時間未到,門前已大排長龍。展出的畢業生作品,不僅是美術設計,更多的是解決過去問題,以創新概念為核心的一個畢業展。藉由展覽,讓剛學成還沒有商業壓力的年輕人們,以自己看到的世界,提供一件有觀點,有可能實踐的方案。
例如一位來自臺灣女生設計的「眼淚手槍」,作品動機來自於學習過程中,總被質問「哭有什麼用」。「眼淚手槍」也許沒有太多的商業價值,但這也是恩荷芬設計學院最讓我敬佩的地方,在這裡受過訓練的年輕人,他們思考的是從人性與社會關係,以及人們面對時代變化,所存在價值的設計作品。這樣的教育觀念似乎在別的地方較少遇到,我們看到更多的是形於外的設計商品。
![眼淚手槍](http://178.128.105.246/content-https-image1.thenewslens.com/2017/1/9bosh4o2wll4o88tydpn95q4tt6n1z.jpg?auto=compress&q=80&w=150)
![青草毛氈](http://178.128.105.246/content-https-image1.thenewslens.com/2017/1/3fatt978dkxirudpkxkpovkldw3p5o.jpg?auto=compress&q=80&w=150)
整個設計週裡,我特別喜歡由飛利浦舊辦公樓改設的展覽,其中一件作品是將鬆散無奇的細線編織物置於室外,埋上薄薄的泥土,任其自由長滿青草,時間一到撥開泥土,把預設的細線編織物拔起翻身,綠草根早已密密麻麻填滿了編織物,成了一張厚實的毛氈!這是個技術門檻低,但是設計觀念高的作品,讓我至今難忘。雋永的設計永遠是 一種最深刻的創造,而不是加碼的造句。
離開荷蘭,在阿姆斯特丹機場的那天同樣是陰天,���裡想的還是一樣,不知道什麼時候還能再來,但願此去無恙。
【1】Design Academy Eindhoven,曾被紐約時報譽為「世界上最好的設計學院」。
【2】荷蘭第五大城,1891年荷蘭大廠飛利浦建立於此,在19世紀末至20世紀初成為歐洲最大的碳絲燈泡生產商之一。
本文獲小日子授權刊登,原文刊載於此
責任編輯:曾傑
核稿編輯:楊之瑜
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《台灣產業 AI 準備度調查》凸顯「數據力、運算力」重要性,Google Cloud 提供 10 個步驟建議實現生成式 AI 應用
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我們想讓你知道的是
過去兩年生成式 AI 的快速崛起,讓我們見證到 AI 如何以驚人速度影響著世界!不少企業對 AI 懷抱美好想像,但當實際著手導入 AI 專案,才驚覺內部 IT 基礎架構與資料策略存在許多缺漏。對此,Google Cloud 與人工智慧科技基金會(AIF)公布《台灣產業 AI 準備度調查》,作為企業經營者擘劃 AI 藍圖的參考,同時也為資訊長、IT 主管提供內部資源盤點指引。
前瞻技術能否發揮影響力,可藉助其應用產值加以觀察。根據麥肯錫 2023 年發布《生成式人工智慧的經濟潛力》報告,指出生成式 AI 每年可為全球經濟增加數兆美元的價值。另外,PwC 的 2023《全球人工智慧研究:發掘 AI 革命》預測到 2030 年,AI 將為全球 GDP 創造高達 15.7 兆美元價值。
AI 紅利大家都想分一杯羹,而究竟台灣企業普遍在擁抱 AI 機會的準備度現況又是如何? Google Cloud 攜手 AIF 製作《台灣產業 AI 準備度調查》,評估的面向涵蓋:數據力、創新力、技術力、治理力、運算力,結果發現,2024 年台灣企業整體 AI 準備度指數平均 54.08。其中,「數據力、運算力」與 IT、資訊工作最相關的指標,在這份報告提供深具價值的關鍵洞察。
![AI指數五大能力-2](https://image1.thenewslens.com/2024/8/oyq0shxjt4bkf4kbogs87f90kf42ii.jpeg?auto=compress&q=80&w=150)
![AI準備度指數-2](https://image1.thenewslens.com/2024/8/vsmal6lalxd7m4us0a5vz33fnm6a3t.jpeg?auto=compress&q=80&w=150)
企業 IT 部門最該關注「數據力、運算力」兩大指標,關鍵仍在企業策略
首先是「數據力」,對於計畫導入 AI的企業,數據的準備度至關重要。企業必須能快速蒐集、處理多個數據來源的資料庫,例如要跨部門合作打通ERP、CRM系統資訊,以整合不同來源的資料餵養企業 AI 模型、幫助企業各部門同仁從日常工作更輕鬆從資料獲取價值。
不過《台灣產業 AI 準備度調查》點出,目前僅 17.8% 的台灣企業有能力整合並快速處理不同來源資料。多數企業尚未打造一個資料存取的整合平台(如資料湖、資料倉儲),內部各類數據散落在不同單位,導致數據孤島 (Data Silos)情況普遍存在。除了業務單位無法快速、自主運用資料,當然也無法訓練 AI 模型洞察營運全貌,找出企業第二成長曲線的可能性。
至於該如何解此困境?根據《Google Cloud 如何協助機構運用生成式 AI 實現創新》白皮書,提出策略建議:善用雲端平台整合企業資料,同時在雲端環境���練 AI 模型來深入分析營運資訊。像是 BigQuery、Cloud Spanner、Looker、乃至於 Vertex AI 相關解決方案,都已涵蓋在雲端的整合式智慧資料平台,不僅解決數據孤島還有效管理資料生命週期各個階段。
《台灣產業 AI 準備度調查》另一個值得科技人注意的是「運算力」,因深度學習訓練、圖像生成、自然語言處理等任務,皆需大量而複雜的計算,算力架構的規劃更應納入 IT 決策進行整體評估。從報告可以發現,目前 AI 模型所仰賴的 GPU 運算環境部署,混和雲、公有雲及私有雲,各有約 2 成的企業支持。
![運算環境-2](https://image1.thenewslens.com/2024/8/adkrqn63ob2npa6debwfdmfs0p55b6.jpeg?auto=compress&q=80&w=150)
![運算資源規劃-2](https://image1.thenewslens.com/2024/8/bsrve6b5mx8n4uwe9nhw9b91qi913r.jpeg?auto=compress&q=80&w=150)
不過,進一步調查企業的運算資源策略,發現達 51.5% 企業仍處於不清楚規劃或沒有需求的狀況,若想要充分發揮生成式 AI 的潛力,構建兼具性能、敏捷和可擴展的基礎設施及運算資源是至關重要的。Google Cloud 台灣技術總監安玟宇提到,「當企業在評估運算資源,可先考量是否需要發展自己的大型語言模型,或是把 AI 視為驅動企業成長的工具之一,借助第三方 AI 方案對應企業的使用場景。」
評估算力資源的方式,目前有兩大模式為主流。其一是企業準備投入人力撰寫程式碼,希望部署專為 AI 訓練優化的特殊加速器,如 Google 提供的 Tensor Processing Unit(TPU),利用更進階的硬體進行更高效益的訓練運算;另一則是使用通用型 GPU 執行,把資源投資在其他優先處理相關業務場景。
從 0 到 1 打造生成式 AI,Google Cloud 分享 10 大步驟
有鑒於眼下 AI 的快速發展,企業資訊長或 IT 主管往往肩負起高層的期望:在公司內部快速導入生成式 AI 工具,幫助各部門成員提高生產力。至於該如何從實驗階段進展到加速階段,最終走向規模化?Google Cloud 在《給高階主管的生成式 AI 指南》白皮書當中,分享「30 天內推出第一個應用實例的 10 個步驟」,幫助企業快速展開 AI 旅程。
![Screenshot_2024-08-23_at_12_53_59 PM](https://image1.thenewslens.com/2024/8/pprq0mpx5plkntvegum5p9oy90dfzh.png?auto=compress&q=80&w=150)
這 10 個步驟參考上圖所示,可粗略區分為幾大環節,第一階段是準備期(步驟 1 ~步驟 3),確認 AI 要解決哪個業務領域,或關注哪項需要 AI 輔助的工作職務。並且決定資料來源,減少幻覺回應並改善 AI 的可解釋性。
到了第二階段(步驟4~步驟7)則是展開期,包含選定專門團隊人才;確定意圖、目標和期望達到的成果;與專門團隊攜手設計提示;打造容易使用的操作體驗與介面。有了上述累積的基礎之後,到了第三階段(步驟8~步驟 10)則是擴展期,包含向團隊其他人員開放模型的使用;擬訂計畫監管 AI 模型輸出內容;以及將應用範疇拓展至其他應用實例。
當企業期待透過生成式 AI 來加快業務流程,甚至進一步為組織帶動成長,從《台灣產業 AI 準備度調查》發現,企業掌握資料搜集與應用能力的下一步,想要持續發揮 AI 價值綜效,必須在數據整合及運算工具資源繼續耕耘,尋找合適的雲端合作夥伴,AI 才會成為推動企業轉型的真正驅力。
本文章內容由「Google Cloud」提供。