荷蘭設計週：用年輕的觀念解決過去的問題
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】。
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。
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
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。
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。
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。
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。