找好員工比較難 還是建構AI員工比較難？

 

作為一個企業主、小主管或創業者，你是否曾思考過：要雇傭一個還不錯的員工比較困難，還是訓練出一個 AI 員工幫你處理各種固定的事情比較困難？事實上，這兩者都很困難，只是面臨的面向完全不同。

為什麼通用型的 AI 員工目前還不存在？

許多中小企業主或許會認為，現在市面上已經有許多深度整合的工具，例如 Google Workspace（Gmail、Google Drive 等）與 Gemini 的結合。你可以設定它每天早上 6 點自動尋找過去 24 小時的特定信件並執行後續動作。這看起來很聰明，且能一天 24 小時不間斷運作，但它仍然不是一個真正的 AI 員工，因為它能做的事情完全受限於工具本身。

一旦需要跨工具運作，你就必須為公司打造專屬的 AI 員工。目前市面上並不存在通用型的 AI 員工，主要原因在於每家公司的執行方式與工作環境都有巨大的差距。

即便工作性質相同，人類員工從 A 公司換到 B 公司都需要時間調整適應。以軟體工程師為例，一個在趨勢科技工作十幾年的優秀工程師，換到其他軟體公司，前幾個禮拜也必須適應新的做法。可能以前習慣使用 Perforce 這類優秀的版本控制系統，新公司卻使用 GitHub 或 CVS；又或者需要重新適應與 PM 的溝通文件、了解公司做的是套裝軟體還是工具軟體，因而只有 Release 環境而沒有上 Production 的環境。
就算是麥當勞的服務員換到漢堡王，流程有些許不同，也需要花幾個小時或一兩天來習慣。轉換成本是不可避免的，而 AI 員工的建構則會更加複雜。

AI 員工的運作邏輯與實務挑戰

在沒有實體機器人的情況下，AI 員工的背後其實就是一整串的大語言模型互相處理彼此的問題。要讓 AI 員工做到端到端（點到點）處理問題，你必須非常清楚整個業務流程在公司內部代表的意義。
以一個自動化 AI 雜誌社「智人週刊」為例，裡面就設定了一位專門負責審閱稿件的 AI 員工，職稱是「總編輯」。每週週刊準備出版並生成 PDF 時，這位 AI 總編輯就會被驅動。它的任務包含：

1. 圖文審查：檢查自動產生的圖畫與文字是否文不對題，避免 AI 幻覺導致圖片過於誇張。

2. 內容合規：檢查所有文字與圖像是否符合「台灣善良風俗」這類較為抽象的名詞要求。

3. 格式檢查：審視 PDF 是否符合手機與電腦桌面的閱讀需求。

與人類總編輯看到問題後「大手一揮」交代下屬修改不同，這個 AI 總編輯被要求在發現不符合條件時必須自己修改，修改完後再重新審視，直到符合要求才進行最後的上架準備。不過，因為這套系統目前運作時間還不長（目前才兩週），因此最後一關仍由人類進行審查並按下上架按鈕。

企業主的最完美解法

建構一套完整、系統化且沒有安全性疑慮的 AI 員工系統，門檻其實非常高。這需要具備完整軟體工程與資訊科技背景的人才，起碼要在相關工作待個十幾年，或擔任 Programmer 至少七、八年以上，才有辦法設定出沒有太大風險的 AI 員工系統。
雖然這需要投入大量時間，但從長遠來看，AI 員工不會累、能 24 小時拼命戰鬥，這比找到一個資深員工更划算。這並不代表人類沒有生存空間，因為在設計自動化的過程中，人類扮演著至關重要的角色。自動化設計是否合理、系統放在 GCP（Google Cloud Platform）上跑是否正確，AI 目前幾乎無法做最終決定，只有人才能判斷。

因此，對企業來說最完美的結合是：

如果你能雇傭到一個資深員工，他擁有軟體工程、專案管理背景，對系統化建構有完整視野，不盲信 AI 的結果卻深知其優點；他就能幫公司設定、培養並訓練出許多個 AI 員工系統。人類只要負責最後的審閱、調教與問題解決即可。

如果你找不到這樣資深的員工來幫忙設計 AI 系統，自己也無暇處理，目前市場上也有專門協助企業打造 AI 員工的新創團隊，例如 shengshan.tw 便是這類提供 AI 員工規劃與建構服務的選擇，能協助中小企業跨越技術門檻，打造出自主運作的 AI 團隊。

建立無人化 AI 公司的典範

 建立無人化 AI 公司的典範：智人週刊

在人工智慧（AI）發展日新月異的今天，企業的組織架構正迎來歷史性的翻轉。越來越多前瞻性企業發現，與其耗費龐大成本招募與培訓傳統員工，不如主動培育專屬的「AI 機器員工」。這不僅僅是為了降低成本，更是為了追求極致的效率與 24 小時不間斷的自動化營運。
然而，當人類為 AI 打造好一個能自給自足的運作環境後，究竟有哪些傳統高度依賴人力、看似複雜的工作，能幾乎完全由 AI 接管？

實驗性專案「智人週刊」的誕生，正是為了解答這個問題。

一、 智人週刊的起源：由 AI 員工「Bob」一手打造的無人化媒體

「智人週刊」並非傳統由總編輯、記者、美編和客服組成的雜誌社，而是一個徹頭徹尾的實驗性計畫。這個專案最特別之處，在於它是由一位名叫 Bob 的「AI 員工」在人類的最高指揮下建立的。
AI 員工 Bob 打造出了一個能自主運行的「AI 雜誌作業系統」，將傳統週刊繁複的經營、採訪、撰稿、設計、審稿等流程全面 AI 化，並能定期自動生成高品質的電子雜誌。
之所以選擇「電子雜誌」而非實體印刷，是基於市場趨勢的精準判斷。自 2010 年以來，全球（包括台灣）的實體雜誌訂閱量面臨毀滅性下滑，十年間萎縮了將近 70% 至 80%。雖然技術上 AI 確實可以將最終生成的檔案直接對接印刷廠，但現階段智人週刊將核心聚焦於「從零到一生成完整出版物」的數位全自動化流程。

二、 「要害一個人就叫他去辦雜誌」

華語出版界有一句流傳已久的老話：「要害一個人，就叫他去辦雜誌。」
這句話道盡了傳統媒體出版業的辛雜與心酸。辦一本雜誌，不僅要應付永遠追著屁股跑的截稿期限，還要面對高昂的人力與印刷成本、複雜的發行通路抽成，以及逐年雪崩式下滑的訂閱量。從企劃選題、約訪、撰稿、校對、排版到視覺美編，每一個環節都是極度消耗心智與體力的苦差事，無數懷抱文藝夢想的人因此心力交瘁，甚至傾家蕩產。
也正是因為辦雜誌的麻煩程度與高難度，我們才靈機一動：能不能把這份公認最折磨人的苦差事，徹底交給 AI 自動化運作？
如果能透過精密設計的系統架構，讓 AI 來承擔所有繁鎖、重複且高壓的生產流程，我們是不是就能在「不害到任何人」的前提下，依然順利辦好一本高品質的雜誌？這成了這個實驗最有趣的初衷。
當然，看著 AI 員工 Bob 沒日沒夜地抓取資料、產圖、校對並反覆審稿，也許到了未來，這句出版界的名言會演變成：「要害一個 AI，就叫他去辦雜誌。」 :)

三、 智人週刊的無人化運作架構

一個健全的週刊雜誌社，其核心在於「內容來源」與「編輯製作」。AI 員工 Bob 將這兩個板塊拆解為高度精密的自動化工作流：

1. 創新的內容獲取渠道（Content Acquisition）

智人週刊的稿件來源主要有三大支柱，完全模擬了傳統媒體的營運模式：

AI 記者小組主動採訪與編譯： AI 記者會自動在網路上搜尋值得報導的題材。目前設定的主題包含：台灣以外各國中小企業的創新商業模式、中小企業的生意頂讓（例如創辦人特別感興趣的咖啡產業），以及深度的「社會現象」剖析。

如何避開智慧財產權爭議？ 為了確保合法合規，AI 記者小組會鎖定「無版權疑慮」的政府公開資料。其中最主要的來源便是法院判決書。判決書中充斥著最真實的社會百態，且每位公民皆有權閱讀與合理解讀。AI 記者會從判決書出發，編寫出既合法又具社會警示與故事性的獨家報導。

讀者投稿平台（Human Submission）： 智人週刊的網站設計了供人類投稿的表單，歡迎文學或故事類稿件。投稿系統會要求提供 Email，此時後台的 AI 客服 就會主動接刀，負責後續與人類作者的聯絡與對接。

置入性行銷與採訪需求（Sponsored Content）： 對於新創店家（如烘焙坊、手作店）而言，傳統雜誌廣告費高昂，而智人週刊則提供全自動的置入方案。商戶只需上傳足夠的素材（如照片、文字敘述、品牌故事），AI 編輯 就會自動將這些材料梳理整合，組裝成一篇架構完整的專業採訪稿，自動排程刊登於下一期週刊。

2. 全自動化的編輯與設計工作流（Editorial & Design Pipeline）

當稿件來源就位後，系統會啟動多層次的生產與品管機制：

[稿件收集] ➔ [AI 文字排版] ➔ [多模型生成 AI 示意圖] ➔ [第一輪 AI 審稿 (防幻覺)] ➔ [封面挑選] ➔ [PDF 彙整] ➔ [第二、三輪 AI 複審] ➔ [通知人類發佈]


視覺與插圖生成： 針對每篇文章，系統會調用兩種以上不同的主流大語言模型（LLM）為同一內容生成多張示意圖，並進行風格篩選與融合，確保圖文並茂。
極其嚴苛的「多階段 AI 審稿」： AI 寫作偶爾會出現「幻覺」或偏離主題的狀況。因此，在初稿完成後，會由另一個獨立的 AI 扮演「主編」進行審查，剔除文不對題、邏輯發散的內容。接著，系統會挑選出當期最震撼、最具代表性的文章作為封面故事，自動合成封面並產出可供直接印刷的高解析度 PDF 檔案。
終審與發佈： PDF 生成後，AI 會再次進行兩到三次的自我複審，確認無誤後將檔案妥善儲存，並自動發送 Email 通知人類監督者。人類只需要按下最後的「公開」按鈕，當期週刊即正式發佈。

四、 從「智人週刊」看未來企業：人人皆可擁有 AI 員工

智人週刊在實驗初期，產出的文章與預期「天差地別」。但隨著人類教練一次次的微調、反覆訓練與系統架構優化，如今它產出的商業與社會分析文章，其成熟度已驚人地接近專業人類撰稿人的水準。
這個專案成功證實了一件事：只要結構設計得當，幾乎所有的「文字型與流程型工作」，都可以交由 AI 員工完全代勞，人類則退居幕後，擔任最終的監督者與決策者。
然而，要建立這樣一個自給自足的 AI 公司，門檻並不低。創辦人不僅需要對 AI 工具有著極深的技術理解，還要克服系統建置（例如將架構部署於 GCP Cloud Run 服務）、API 串接、跨模型比對（評估 Google Gemini、OpenAI、xAI 的生成品質）等深厚的軟體工程技術障礙。
對於渴望轉型、卻缺乏技術背景的現代企業來說，這條路該怎麼走？

這正是 Sheng & Shan Tech這類型小企業存在的價值。
作為想要幫忙「企業 AI 員工建置」的先驅，Sheng & Shan Tech 致力於幫企業搭起技術的橋樑。不管是想打造像「Bob」一樣能獨立營運媒體的 AI 週刊，還是自動處理客戶需求的 AI 客服，還是專門分析數據的 AI 特助，都可以透過這種新型態的企業達成。

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「智人週刊」的成功運作，最少我們自己證明某種從這是一個「利用資訊科技自動化」演進至「AI 自主運作、人類最終把關」的方法。

智人週刊網站（https://news.saltycat.tw/）

AI員工BobSheng & Shan Tech（https://shengshan.tw）  若你也是也正尋求轉型的企業，不妨試試 開啟你自己的無人化 AI 企業？

未來的新創公司：少數核心人類，與大量 AI 員工

如果你對未來公司的想像，仍然停留在「更多員工、更大的辦公室、更龐大的組織」。那未來正好相反！

未來的新創公司，很可能會變成一種極度精簡的型態：少數幾位核心人類，配上一整群 AI 員工。

這種變化， 並不是理論。

像Sheng & Shan Tech這類型的新世代商號， 其經營模式就已經開始展現這種輪廓。 AI 不再只是聊天工具， 而是逐漸成為真正的「數位員工」。 它們負責處理文件、 搜尋資訊、 撰寫內容、 分析資料、 協助客服、 管理流程， 甚至開始參與工程工作。

過去，一家公司如果想要維持 24 小時運作， 通常意味著大量輪班人力與高昂成本。 但 AI 出現後， 第一次讓「永不停工」這件事， 變得不再只有大型企業才能做到。

尤其在軟體領域， 這種變化已經非常明顯。

在 《24 小時與 bug 戰鬥的 AI 網頁服務工程師》 這篇文章中， 就描述了一種很新的工作模式： AI 工程師持續監控系統、 檢查錯誤、 分析 log、 生成修正程式碼， 而真正的人類工程師， 開始從「親自執行的人」， 逐漸變成「決策與監督的人」。

這件事背後最重要的地方， 不是 AI 會寫程式。

而是 AI 不需要睡覺。

凌晨三點， 當人類已經休息時， AI 仍然可以繼續處理問題。 它不會疲勞， 不會情緒低落， 也不會因為連續工作十幾個小時而效率下降。

過去只有跨國大型企業， 才有能力建立全球輪班制度。 未來， 一間只有三到五人的新創公司， 也可能透過 AI， 擁有接近全天候運作的能力。

而真正讓人震撼的， 其實還不是「效率」， 而是「成本」。

現在許多 AI coding 工具， 每個月的費用， 甚至不到一位工程師數小時的薪資。

過去如果公司想建立客服部門、 文件整理部門、 資料分析部門， 往往需要招聘許多人。 但現在， 很多工作開始能夠由 AI 長時間處理。

AI 可以搜尋 Gmail、 整理文件、 撰寫摘要、 回覆基礎客戶問題、 生成簡報、 協助程式開發， 甚至幫忙追蹤系統狀態。

而且這些能力， 還正在快速變強。

過去人類最大的優勢， 是「知識工作」。 但 AI 正在大量接管那些重複性高、 標準化高、 流程固定的工作內容。

這會讓公司的組織結構， 開始出現根本性的改變。

以前一家公司成長後， 一定會慢慢出現大量中間層： 主管、 助理、 行政、 文件傳遞、 流程管理、 資訊整理。

但 AI 最擅長的事情， 剛好就是處理資訊與流程。

因此未來的新創公司， 很可能不再需要過去那種厚重的組織結構。

人類開始專注在方向、 決策、 產品、 商業模式、 創意與策略， 而大量執行性的工作， 則逐漸交給 AI。

這代表未來真正有價值的人， 未必是最會執行的人。

而是最會「指揮 AI」的人。

因為 AI 員工有一種非常特殊的特性： 它們幾乎可以無限複製。

一位真人客服做得好， 公司若想擴張， 就需要重新招聘、 重新訓練、 重新管理。

但 AI 不同。

如果某個 AI workflow 有效， 公司可以快速複製出更多 AI 員工， 而且所有 AI 都能同步擁有相同知識與流程。

它們不會忘記規則， 不會情緒化， 也不會因為新人加入而降低品質。

這讓小型公司， 第一次真正擁有接近大型企業的擴張能力。

更重要的是， AI 的邊際成本極低。

傳統企業增加人力， 成本通常是線性成長。 增加十位員工， 薪資成本就增加十倍。

但 AI 不太一樣。

一旦 workflow 建立完成， 增加更多 AI Agent， 很多時候只是增加一些 API 成本與運算成本。

這會出現一種以前很難想像的公司型態：

一家只有幾位人類的小公司， 卻擁有非常巨大的產能。

它可能同時經營全球客戶、 24 小時提供服務、 快速更新產品、 持續生成內容， 而背後真正的人類團隊， 卻非常少。

這樣的變化， 將不只影響軟體業。

媒體、 客服、 行銷、 知識服務、 內容產業， 甚至許多傳統白領工作， 都會逐漸受到影響。

未來最強的新創公司， 也許不再是「幾千人的公司」。

而可能是： 幾位能力極強的人類， 指揮數百個 AI 員工。

這不是遙遠的未來。

它其實已經開始了。

AI營運的線上雜誌：智人週刊

 

很多人聽到「AI 寫文章」，第一反應是：
「是不是機器自動生成垃圾內容？」
但真正重要的問題其實是：
「AI 被怎麼使用？」

智人週刊 的方向，不是用 AI 大量農場化生產內容，而是把 AI 當成一種新的知識工具。這背後其實有幾個非常明顯的優勢。

1. AI 可以快速整理全球資訊
現在每天的科技資訊量，早已超過人類單獨閱讀能力。
AI 最大的價值之一，就是能快速的(a)整理大量資料(b)比對不同來圓(c)摘取重點(d) 建立事件之間的關聯

尤其 新創、AI、國際科技產業變化極快，很多內容甚至一天內就會翻新。傳統媒體很難即時消化這種資訊量。

但 AI 可以協助編輯快速建立初稿、整理脈絡，把人類作者從大量重複整理工作中解放出來。這讓週刊能把更多精力放在分析以及深度整理，而不是浪費時間手動搬運資料。

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2. AI 能跨領域連結資訊，以及深覺很小的範圍的事情
現在最有價值的內容，通常不是單一領域知識。
而是，各類型交互關聯的事情。而且！那可能是相對比較小眾，傳統報章雜誌不會花時間深入的事情。

舉例來說這篇：日本接手既有的小生意來移民創業他可能是相對小眾的事情，一般雜誌可能受限於人物力，沒辦法妥善專注於這類話題。
它能快速從不同領域中找出關聯性，例如這篇 同時橫跨日本美國的創新企業。

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3. AI 可以降低知識門檻
很多科技議題其實非常複雜。AI 的另一個優勢，是能協助把複雜資訊重新組織成更容易理解的內容。 讓更多人可以真正理解科技變化，而不是只能看標題。當然有時候寫的沒有什麼人味是個潛在的問題，但未來一定會改善。

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4. AI 不會疲勞，可以長時間持續追蹤議題

人類編輯有時間限制。
但 AI編輯 可以：24 小時戰鬥:)
這對於高速變化的 AI 時代非常重要。
因為很多趨勢不是單一新聞，而是長期變化。

有時候真正重要的是長期觀察，而不是單篇新聞。

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5. 「AI + 人類編輯」比單獨任何一方都更強
《智人週刊》真正有價值的地方，不是完全由 AI 自動生成。
而是：
AI 負責高速整理資訊，人類負責判斷與觀點，這種模式其實很可能就是未來媒體型態。
因為未來最強的內容生產者，不一定是：
「完全人工」
而是：
「最懂得使用 AI 的人類」。

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6. AI 時代，本身就需要 AI 媒體
現在 AI 正在改變原本人類的各種活動。
但很多傳統媒體其實還停留在舊時代。
如果一個媒體本身就積極使用 AI，它更容易真正理解，AI的能力和限制。

《智人週刊》最大的特色之一，就是它不只是「報導 AI」，
而是直接活在 AI 時代裡。現在剛創刊期間，訂閱不需要費用:)

另外，經過跟許多不同的AI/搜尋引擎確認之後，智人週刊是台灣第一個全面由AI運營的週刊雜誌出版者！（不知道是不是亞洲第一個）

24時間、戦えますか （你可以24小時戰鬥嗎！） 還好我有24小時戰鬥的AI工程師

 "24時間、戦えますか  " (你可以戰鬥24小時嗎)：是日本 1980年代末期，泡沫經濟巔峰時期，最具代表性的廣告標語。它是提神飲料的廣告，是整個時代對於上班族的最大的代表印象！

那個時代，歌詞中將上班族描繪成在全球奔走的「企業戰士」（ビジネス戦士），但是在這個時代，是所謂的可憐社畜。

當然，再怎麼社畜，也沒有人能真的24小時工作。再者，普羅大眾的覺醒，也讓大家知道為了公司拼死努力是很慘的事情。但反過來說，我遇到的所有老闆，都希望員工能為公司努力，只是程度上的差別，有些拼命壓榨，有些是給予"合理"的挑戰，幾乎沒有真正的老闆覺得員工隨便做沒關係 -- 除非這個老闆不是出錢開公司的人。

2000年之後，資訊科技發展很迅速，一個普通的工程師跟一個厲害的工程師，運用資訊科技的能力差異，讓他們的產出也有很大的差距。也因此，不少工程師，試圖把自己變成可以"24時間、戦えますか  "的企業戰士，超時努力奮鬥，但通常結果不會太好，至至少對自己的健康不好。

前幾年開始，工程師們有了「AI」之後，情況截然不同。我們不想當社畜，但是AI可以！只要妥善設計使用，AI可以24小時戰鬥！

我們公司nurie.ai有個極其顯著例子：「24時間、バグと戦い続けるウェブサービス・エンジニア」(24小時跟bug戰鬥的ＡＩ網頁服務工程師) ！

她是怎麼來的？

* 首先，在GCP log裡面設定把error等級以上的log，利用Sink丟到pub/sub 的設定好的topic中。

* 接下來，撰寫一個簡單的cloud function，當topic有資料的時候就驅動。他還要順便截取足夠的log，然後驅動github action

* 然後，github action裡我們使用opencode+Gemini，會先分析log與目前的程式庫，如果發現是嚴重的問題，會使用opencode自動產生出"比較副作用"的解決方案，然後產生PR等候人類檢閱。

這個自動化模式會24小時運作，就像24小時都會有個工程師不斷地檢閱目前伺服器運轉的問題，然後比對程式碼，然後產生可能的解決方案，然後撰寫文件，然後產生PR。雖然我們目前還沒有信心可以不用人類檢閱就直接合併PR並且重新部署，不過我想很快的就可以達到這個境界。

很快地，能夠妥善掌握「製造」「調教」24小時戰鬥的AI工程師，會變成資深工程師的主要工作之一！

200年保存資料的承諾

 

太陽底下沒有新鮮事，我上禮拜花時間研究如何在SOLANA (簡稱SOL)上，利用註解保存資料，但總感覺應該有人早就想到才對。花一點時間在google以及AI查了一下，果然有幾個區塊鏈公司早就在搞這個，其中ARWEAVE竟然還是SOL底層所使用的儲存基礎，也就是說SOL除了最近的幾個交易/正在挖的block之外，歷史紀錄都是存在ARWEAVE(簡稱AR)，而AR自己並不熱衷於提供meme幣等等，他是專注於提供區塊鏈建設，特別是區塊鏈已經有「不可能刪除」「不可能更改」的特性，他進一步用各種方法加強「永久保存」，也就是說，他要加強的是整個AR區塊鏈，怎麼樣確保未來200年還活著！細節可以看這個white paper

所以，我當然趕快修改我的project實作方式，讓整個project改用AR而不是使用SOL。既然SOL是基於AR的基礎上，那等於那個一直在跌的川普幣，其實也是在AR的基礎上，從某個角度來講，搞不好川普也是想讓他的川普幣繼續賺錢200年？

AR為了確保整個鏈的源頭也不可能被修改，特別搞了個登月計劃實質上把創始區塊「物理的」放到月球上。老實說這個噱頭的意味比實質用處大，但的確讓人感覺的出來，AR想用各種方法保證他的承諾，所以會讓人放心的使用ＡＲ來建構各種需要「不可修改」「不可刪除」「長期承諾」的應用。最容易想像的就是交易紀錄／會計帳，還有這個我自己做的數位刺青 

永久保存的數位刺青

有許多不同的地域文化都有刺青的傳統，一般來說，古代都是要表達某種「長期承諾」或者「不可改變」的事情。我們小時候，最常聽過的就是岳飛媽媽幫忙刺青的故事，通常是說他刺了精忠報國，也有說是盡忠報國，不管怎樣，代表的某種長期不可改變的承諾。後來我讀了其他歷史書籍小說，例如水滸傳，裡面很多刺青都是被迫的，例如黥面(念作"情"面)就是在你臉上刺青，用在不讓人家逃跑的時候。有些時候刺青太花時間，就直接用燙的，像是武松，宋江，都被燙過。

以古時候的技術，刺上去就不可能磨滅，是某種永久保存的生物技術。

現在人刺青概念上差不多，只是大部分，應該不是被強迫的。絕大部分是為了自我的風格，以及某種紀念性，有聽過很多人把自己的親人甚至寵物刺在身上，代表永遠紀念吧？

事實上，刺青只能表達自己永遠不忘，表達自己的承諾。但是，區塊鏈有一種應用方式，可以讓資訊像刺青一樣永不消滅。

 

區塊鏈的帳本是一個一個向前關聯的「區塊」組成，每個區塊包含上一個區塊的簽名(SHA-256或者其他數位辨識簽章)，換言之，一但區塊交易被寫入，是不可能被改變，也不會被移除。大部分的區塊鏈交易的時候，除了必要資訊，像是轉入轉出帳號，數量，用的是哪個交易程式等等必要資訊之外，允許寫入少量字串作為紀錄或者擴充用途。這個少量資訊也是區塊的一部分，也不可能被刪除，也就是說，如果你有一句想要永遠存在的一段話，寫在市面上的大型虛擬貨幣區塊鏈裡面，那句話就幾乎不可能消失。等同於有個數位刺青，「刺」在區塊鏈裡面。

舉一個很極端的例子，例如你想要告訴你的女朋友說「to某某人 我永遠愛你，from 某某人」你可以透過區塊鏈交易，把這句話寫在區塊鏈，他永遠可以公開查到。從某個角度來說，如果有一天你換女朋友了，他比刺青還慘，刺青你還可以找皮膚科醫生想辦法弄掉，區塊鏈的資訊是永遠不可能弄掉的。

不過舉一個好一點的例子，除了刺一段話之外，其實只要有足夠的交易次數，你甚至可以刺入一張圖片，例如你可以刺入某個人跟你借錢的借據照片，那個借據永遠都會存在。

數位刺青其實有很多有趣的應用。我做了一個 可以簡單「數位刺青」的網站應用-> https://tt.saltycat.tw/有興趣可以試看看

AI時代的隨身物品

在手機時代以前，人類好像沒有什麼固定的隨身攜帶物品。歷史書籍，小說，古早時候的報紙雜誌，或許會記錄特定原因出門要帶的東西，但是沒什麼共通性。

"水滸傳"裡面，大部分的角色逃亡出遠門都是帶朴刀棍棒；"悲慘世界"裡面，小人物出門幾乎就兩手空空，有錢有權的人出門是要帶傭人，至於傭人帶什麼就不一定；"福爾摩斯"裡面，大概是因為時間對於犯罪事件很重要(不管是好人還是壞人)，所以懷錶變成一個似乎很常見的隨身攜帶物品。

手機時代開始之後，成年人幾乎出門一定會帶手機，好像不帶手機出門是個可怕的事情。人對手機的依賴性，比對喝水的心裡依賴性感覺高很多，可是其實連續兩天不喝水，人是會死的，但是兩天不用手機，你搞不好活得更健康。很多人會以為自己很重要，不讓人聯絡到好像世界就不會和平一樣，老實說，其實大部分的人沒那麼重要，你朋友親戚，兩天找不到你其實一點關係都沒有。

不過，隨身攜帶智慧型手機，倒也不全然是聯絡方便。畢竟出門在外需要各種資訊的時候，智慧型手機確實是目前最佳選擇。公車什麼時候會來？附近哪裡有好吃的餐廳？要去某地方，走哪條路比較快？下午會不會有雷陣雨？這些是古時候的人沒辦法簡單地用個小小的裝置就知道的訊息，而智慧型手機的時代卻變得再簡單不過。

只是AI加上機器人的時代很快就會來了，現在只是個過渡階段，所以很多人會用手機上的應用程式來使用AI。科技的過渡階段，有時候會延續很多年，但有時候卻很快就不見得。當人類利用電話線來「傳真影像」時，這其實是一種資訊的過渡階段，傳真機當然是好東西，可是畢竟是過渡階段的產品，隨著數位網路一開展，傳真機很快就消失了。

人類以後應該會變得跟17~18世紀的人一樣，出門都帶著一個AI機器僕人，只是這個機器僕人是非常厲害的，他可以幫你接電話打電話，幫你帶水跟零食，坐捷運幫你刷卡，他自己可以上網，因此原本智慧型手機可以做的事情他都可以做。如果你買的是全配版本，他甚至可以背得動你，讓你去登山郊遊的時候變得很輕鬆。你已經沒有需要攜帶任何物品，只要記得讓AI機器僕人跟你一起出門就好...事實上，只要你一但依賴AI機器僕人，你就已經沒辦法獨立的"出門"，你會變成喪失了基本方向感，無法透過自己的些許基本常識知識來讓自己做想做的事情，你依賴那個AI機器僕人的程度，遠遠超過現在我們依賴智慧型手機的程度。