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Gemini

當 AI 讓 80 分輕而易舉, 品味、共情、叛逆才是珍貴資產

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2025 年下半年時,我參加了一場論壇,台上坐著 4 位業界專家,在主持人的引導下輪流發言。主持人皆能根據專家的背景專長提出犀利的問題,專家在接受提問後馬上提出精闢、完整的論點,整場論壇行雲流水。

但是,一種違和感油然而生。

這和我以往參與過的論壇好像有些不一樣,專家發言內容彷彿學術論文,主持人和專家間行禮如儀,少了即興的插嘴與火花,像不同聲音的唸稿機輪流播放。

回到工作場景:每天收到的電子郵件,內容口吻客氣卻略顯空洞;專業社群上的自傳流暢卻像一杯白開水;公司內部的數據圖表與簡報視覺,也驚人的趨同。

猶如來自相同AI範本,每個人輕而易舉做到80分

原因無他,AI 工具太好用了,它正將內容產製極度標準化。如果你是程式設計師,你會發現 AI 生成的介面,不論排版邏輯、互動設計或是視覺風格,總是有些雷同。而使用 AI 產生的文字,也有一種「標準化」的味道,如果所有人都用 AI 潤稿、擴寫,最後都在 70 到 80 分之間徘徊。

更弔詭的是,我們不只用 AI 生產內容,也用 AI 消化內容。你用 AI 寫了一份詳盡的報告,對方用 AI 把它摘要成3個重點;你用 AI 做了精美的簡報,對方用 AI 提取關鍵數據。這整個流程中,好像沒有人真正參與其中。

延伸閱讀:AI 生成內容遭批「低品質、不勞而獲」!品牌如何揭露 AI 使用程度,才不會引起反感?

20分來自人的溫度,瑕疵也動人

很多時候,我們必須承認,AI 確實夠用了。如果你只是要讓流程跑得通,AI 的 80 分完全足夠;但當你需要打動人、建立信任、展現差異化時,那剩下的 20 分,就是你的價值所在。我認為「人」的核心價值將體現在以下面向,也是我們應該培養的能力:

1.審美與品味: 操作工具的技能會貶值,但「好設計」與「好邏輯」的鑑賞力,決定了 AI 成品的上限。今年很多人都使用 AI 製作賀年卡。我自己也嘗試生了幾張,但我看到設計部門的同事所生的圖,雖然和我使用同樣的 AI 工具,結果完全不同。同樣的工具,她的作品可以到 90 分,我的只能到 70 分。差別不在工具,在於她知道「什麼是好的」。這就是品味。

延伸閱讀:「A-Pop」時代來臨?AI 歌手殺進 Billboard 榜,葛萊美得主:貶低音樂

2.共情與說故事的能力: AI 能寫邏輯,但人類才懂情感共鳴。AI 生成的講稿精準完美,但照本宣科無法打動人。然而,一位有魅力的講者,往往會根據現場氛圍「脫稿」分享內心感觸。這種即興互動,是 AI 永遠無法模擬的高級社交資產。
AI 也不會知道,在會議中,何時該收斂結論,有些話「該不該說」或權衡「公開或私下說」,這往往比「知不知道答案」更考驗智慧。這種判斷力涉及複雜的人情世故、團隊士氣與各方利益平衡,是經過社會歷練的價值。

3.叛逆思考: 演算法傾向給出風險最低的平均值,但商業上的突圍,往往來自對慣性的挑戰。AI 給你的是基於常態分佈的「標準答案」,卻往往忽略了那些特立獨行的成功案例。然而,這些統計上的「雜訊」,卻有可能反而會是商業上的「突破口」。因此,我們往往必須有勇氣去選擇常態之外、極少數人才看見的創新小徑。

《荀子》云:「君子役物,小人役於物。」所謂「役於物」,就是淪為工具的下游。如果過於仰賴 AI ,獨立思考能力將逐漸鈍化,最終成為流程中隨時可被替換的節點。而「役物」,則是站在工具之上,解放時間去磨練「人本特質」。

未來的世界,9 成重複性的工作由 AI 完成;剩下那一成涉及複雜決策、情感連結與藝術創造的工作,將由人類親手打造,並索取極高的溢價,保留一點偏執、一點感性,甚至一點點不完美的瑕疵,那才是我們生而為人,最珍貴的資產。

核稿編輯:張玉琦

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晶片戰場的隱形防線!鈺祥企業以再生型濾網與訂閱制守護半導體良率

2026-08-07 經理人 x 鈺祥企業
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AI 浪潮推升全球晶片需求,半導體製程持續向物理極限挺進。下一個十年的較量,已從演算法與架構層面,延伸至肉眼不可見的分子尺度。在 5 奈米以下的先進製程中,直徑僅 0.3 至 1.5 奈米的氣態分子污染物(AMC)一旦滲入無塵室,便足以讓整批晶圓報廢。

對此,深耕 AMC 防治近四十年的鈺祥企業董事長暨總經理莊士杰觀察:「半導體發展往前,對無塵室極致潔淨的要求,是呈現飆升。」他因此把它定義為濾網的「摩爾定律」,隨著半導體製程發展向前推進一個世代,無塵室對潔淨度的要求便隨之倍增。尤其,台灣先進製程的市場份額也不斷攀升,再加上供應鏈國際化布局,都讓鈺祥企業從早期代理起步的化學濾網廠商,逐步成長為全球晶圓廠不可或缺的微污染防治夥伴。

搶進分子管理時代,AI 與先進製程不能沒有的配備

半導體製程中,無塵室對潔淨度的要求究竟有多高?莊士杰舉例說明:「在半導體製程中,負責將微小電路複製到晶圓上的黃光製程,其環境對微污染的敏感度極高。哪怕只是十億分之一(ppb)的氨氣異動,就會引發光阻缺陷,損及產品良率;而酸性氣體分子若沉積在極精密的光學元件上恐造成霧化,進而影響價值上億美金的設備性能。」

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鈺祥企業董事長莊士杰。
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事實上,對潔淨的要求,範疇早已不侷限於晶圓廠內部,也延伸到 AI 驅動的大算力資料中心,這些設備都是長時間處於高能耗運轉狀態,承受不起化學污染帶來的腐蝕與元件老化風險。當潔淨需求與永續要求同時逼近極限,環境管控也從單純的產線問題,轉變為制約整體產能擴張的現實門檻。不過,這正是鈺祥企業近四十年技術積累,發揮價值的時代浪尖。

創立於 1987 年的鈺祥企業,最初以代理美國品牌濾網起家,累積與國際半導體大廠合作的實績後,逐步建立起涵蓋材料改質、流體管理與循環再生的跨領域技術體系。如今,除了台南生產基地,鈺祥還設有三座 ITRI(工研院)同等級的品管分析與研發實驗室,串聯起從研發、生產到安裝清運的一條龍能力,成功打入半導體先進製程晶圓大廠與美系記憶體大廠的供應鏈,服務據點遍及美國、中國大陸、日本、新加坡、馬來西亞等全球市場。

不只是濾網,更是驅動未來科技的分子基礎設施

「我們定義自己是驅動未來科技的分子科技廠商,在微觀世界去佈局天羅地網,過濾污染物。」莊士杰表示,台灣作為全球最先進的科技製造重鎮之一,鈺祥企業將自身定位為分子基礎設施的角色。當全球綠色算力與 ESG 浪潮轉為供應鏈的准入門檻之際,能同時提供潔淨效能與可量化碳足跡的供應商,才更容易留在客戶的採購名單上。

隨著晶圓廠與資料中心同步擴產,莊士杰坦言,若沿用傳統買斷、拋棄的線性思維,「廠區很快就被數十萬片濾網和碳排放淹沒。」對此,鈺祥企業從 2008 年便開始依照循環經濟模式生產產品,並開始研發濾網再生技術,成為全球首家獲得 BS 8001 循環經濟認證的製造業者。經工研院認證再生型濾網可循環再生達 10 次,研發實測中 TVOC 濾網更可重複再生高達 20 次,且維持接近新品的過濾效能;廢棄物量減少 91.67%,碳排放降低逾 85%,歷年累積逾 100 項國內外專利。

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鈺祥企業成立於1987年,深耕氣態分子污染物(AMC)防治技術,擁有超過百項國內外專利。董事長莊士杰更獲得《經理人月刊》第17屆「100MVP經理人」的「永續經營MVP經理人」獎項。
經理人

訂閱制+AI 雙軸轉型,定義智慧製造新典範

除了技術領先,鈺祥也將商業模式升級。鈺祥推出潔淨空氣訂閱制(CaaS)、AI 預警模型與 Domain Twin 三項服務,莊士杰強調:「我們要做出更多產品以外的價值。」

潔淨空氣訂閱制(CaaS),即是將耗材買斷轉為效能租賃,並整合 SAP 與 Salesforce 系統,提供客戶即時碳足跡數據。莊士杰說:「很多現場的條件,都會影響濾網,以前就是靠人力判斷,現在就是可以運用 AI 做一個整體的趨勢管理,減少不確定性。」

因應 AI 工廠運轉需求,鈺祥企業也導入 AI 預警模型,可提前 3 天偵測污染物濃度異動,防範停機風險;搭配 Domain Twin 技術,將資深工程師的判斷經驗數位封裝,海外新廠得以快速複製最佳實踐。莊士杰補充:「有很多資料難免會隨著人員離開而流失,或只能仰賴少數專家,這樣的服務難以規模化,這也是為何我們推動 Domain Twin。」

當先進製程的競爭門檻持續升高,潔淨環境管控已成為良率管理不可或缺的一環,莊士杰表示:「大家不要只把我們看成化學濾網供應商,我們是支持半導體穩定運作的分子風險管理技術夥伴。」在演算法與晶片架構的競賽之外,這場關於分子的戰事,才是決定 AI 時代能否穩定量產的關鍵防線。

[本文由經理人整合行銷部與鈺祥企業共同製作]

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