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  • 專論》 因川普關稅而陷入困境的中國「SHEIN村」

    0 分鐘前

    在美國、日本等國家深受年輕人喜愛的中國電子商務網站SHEIN,因為川普政府的關稅措施,而受到沉重的打擊。在中國南部的廣東省廣州市,有一個被稱為「SHEIN村」的地區,這裡密集分佈著為SHEIN供貨的服飾工廠。隨著美國加大對中國的關稅攻勢,一些工廠因為訂單大幅減少而陷入困境。與美國的貿易戰「將傷害像我們這樣的底層工人,並使我們更加貧窮」,面臨失業威脅的移工們心情低落地這樣說。

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  • 投書 從被動長照到主動照護:打造值得信任的健康協作平台

    2026.08.15 | 19:40

    迎戰超高齡社會,資訊整合與法遵合規是關鍵文/施聰穎(作者為CARE照護平台創辦人/研發團隊負責人)台灣正式進入超高齡社會,高齡化已不再只是人口統計上的數字,而是每一個家庭正在面對的現實。根據國家發展委員會推估,2025年台灣65歲以上人口已突破總人口20%;2030年,高齡人口預估將超過560萬人;到了2040年,每三位國人中,就有一位是高齡長者。高齡照護已從傳統的社會福利議題,演化為攸關醫療、家庭、科技與產業永續發展的重要課題。近年政府積極推動長照政策,全台至今已有超過2,000家居家式長照機構及上千處日間照顧中心,社區照護網絡已逐步成形。然而從第一線觀察,台灣目前真正缺乏的,往往不是更多單點的服務,而是更系統化的「資訊整合」。現行的照護生態中,家屬、照護員、基層診所與醫療院所都在盡力扮演好自己的角色,但彼此之間卻存在明顯的資訊斷層。長輩是否按時服藥、食慾與精神狀況變化、乃至於步態異常或跌倒風險,這些關鍵數據往往分散在紙本照護紀錄、診所病歷、家屬的通訊軟體,甚至是口頭描述中。資訊並沒有消失,只是無法即時且安全地流動。這導致家屬需要反覆確認、照護員重複回報,而醫師在回診時也僅能憑藉有限的資訊做出判斷。當資訊無法對齊,再完善的照護資源也難以發揮最大效益。隨著生成式AI快速發展,大眾多將焦點放在對話機器人或辦公自動化,但我相信,AI在健康照護領域的長期價值,在於扮演一位極佳的「協作者」——協助整理碎片資訊、分析生活趨勢、辨識異常風險並降低行政負擔,讓所有參與照護的角色能在適當的時間,基於同一份資訊做出最佳判斷。然而,照護平台的核心終究是「法遵與信任」。無論科技再強大,只要涉及個人健康資訊與醫療紀錄,就必須建立在嚴謹的法遵架構上,包括《個人資料保護法》、醫療法規、資安管理、授權控管與完整的稽核機制。唯有在合法合規的前提下,數位工具才能成為值得信任的助手,而非風險來源。基於此,未來的健康照護平台應建立三大關鍵原則:一、以法遵為前提: 所有資料交換與應用均需建立在個資保護、資訊安全與使用者授權的基礎上,讓數據流動有邊界、有依據,也有責任。二、以協作為核心: 科技的目的不是取代專業,而是讓家屬、照護團隊與醫療體系在各自的專業領域中共享必要資訊,實現高效跨界協同。三、以預防為目標: 透過即時的資訊整合,讓潛在的異常狀況得以提早發現、及早介入,推動照護模式從「被動處理」走向「主動預防」。這也是我們投入 CARE 照護平台 研發的初衷。CARE 並非意圖取代現有的長照或醫療體系,而是希望在嚴格的法遵規範與使用者授權下,透過數位科技建構家屬、照護員與基層診所之間更透明、更即時的資訊協作機制,讓照護資訊安全流動,也讓每一位參與照護的人都能因資訊透明而更加安心。超高齡社會的挑戰已經到來。未來台灣需要的,不只是更多照護資源,而是更有效率的協作機制;不只是更強大的AI技術,而是更值得信任的法遵架構。我們期待 CARE 能以科技串聯每一位照護參與者,翻轉傳統被動等待問題發生的模式,共同守護台灣高齡社會的每一天。 
  • 投書 從輝達投資台灣,談一場正在進行的「微型憲政實驗」

    2026.06.03 | 19:18

    作者:施聰穎|AI治理實驗研究者近期輝達(NVIDIA)持續擴大在台灣的投資與布局,從AI運算中心、研發基地到供應鏈合作,讓台灣再次站上全球人工智慧產業的重要位置。多數人關注的是經濟效益、產業升級與國際競爭力,但在我看來,這背後更值得思考的,是一個關於「治理」的問題。當科技發展速度遠遠超過制度修正速度時,我們該如何建立一套能夠兼顧創新、風險與責任的治理秩序?這也是我近年持續進行「微型憲政實驗」的原因。所謂微型憲政實驗,並非國家層級的憲法改革,而是在有限規模的AI協作環境中,透過角色分工、權責界定、制衡機制與最終裁決流程,驗證一套治理秩序是否能夠持續運作。在實驗過程中,我發現最困難的問題並非技術本身,而是決策。當不同觀點產生衝突時,誰來裁決?當創新與風險同時存在時,誰來平衡?當法律與效率發生拉扯時,又該由誰承擔責任?這些問題其實與當前全球AI治理所面臨的挑戰極為相似。以輝達投資台灣為例,我們看到的不只是企業投資,更是一種跨國企業、產業供應鏈與政府政策之間的高度協作模式。為了推動AI產業發展,政府必須在人才、基礎建設、能源配置與法規調適之間取得平衡;企業則需要在技術創新、市場競爭與社會責任之間做出選擇。這種治理模式已經不再只是傳統由政府單方面制定規則,而更像是一種持續協商與動態調整的治理過程。換句話說,AI時代帶來的挑戰,或許不只是技術革命,更是治理革命。我們需要思考的,不只是如何打造更強大的AI,而是如何建立一套能夠被驗證、被挑戰、被修正,並且最終由人類承擔責任的治理框架。在我的實驗中,我嘗試讓不同AI角色進行協作與制衡,並透過法律邊界、風險控管與最終裁決機制,驗證AI是否能在既定秩序下運作。這些實驗規模或許微小,但我相信,它們反映的是一個更大的問題:當AI開始參與決策之後,人類是否已經準備好相應的治理能力?台灣正站在全球AI浪潮的重要節點。我們追求的不應只是技術領先,更應該思考如何建立兼具創新能力、風險控管與責任歸屬的治理秩序。因為真正決定AI未來的,從來不只是模型本身,而是人類選擇用什麼樣的規則與價值,去引導它的發展方向。