2026-05-28 商周專欄：資料是土壤，不是石油

前陣子我在印度北部的達蘭薩拉，看到很有啟發性的場景。

不少藏人商家，過去在正式金融服務常碰壁；如今透過數位皮夾印出收款碼，就能接上印度的「統一支付介面（UPI）」。這不只是支付便利，而是「數位公共建設（DPI）」在發揮作用。

世界上其實有許多人被排除在金融體系外，靠灰色經濟謀生，印度卻主動降低門檻，讓他們能承載信任與社群關係。

這正是 AI 時代最需要的提醒：從人們原本的位置出發，而非遷就平台。

很多人擔心 AI 會變成新的「數位殖民」，少數巨頭掌握算力、模型與平台規則，多數人只能租用智慧。一旦平台改版，連企業都可能發現工作流程已被悄悄「榨取」。

在這合理的焦慮背後，其實是更根本的問題：該怎麼理解「資料」？

如果把資料視為石油，邏輯是榨取與集中。但我想用更好的角度：資料不是石油，而是土壤。AI 模型就像農作物，關鍵在誰來照顧資料生態、在模型出錯時即時修復。

台灣最珍貴的土壤在各行各業現場。很多中小企業主都握有難以取代的「默會知識（tacit knowledge）」。資深師傅說「機器聲音不太對」時，往往只有同行聽得懂。這些手感與判斷，正是累積數十年的核心能力。

不妨想像一套「資料創新的公共建設」，包括訓練框架、互動介面、評測基準，任何工廠都能拿來用，就像每位有數位皮夾的小商家，都能接上 UPI 那樣。

老師傅不須交出商業機密，而是讓模型跟隨自己的判斷校準，把它培養成「機器學徒」。這可能是第一次讓難以語言化的判斷，能夠完整傳承。

更重要的問題是：誰有資格在 AI 時代發聲？

真正能讓 AI 落地的，很少是科技巨頭，而是社群本來就信任的人。例如負責長照的資深護理師，能讀懂阿公阿嬤的呼吸節奏，迅速察覺異樣。從關懷關係本身孕育出來的判斷力，極為珍貴，唯有花時間才能學會。

AI 要真正進入百工百業，更要看導入流程是否受到信任。台灣可以成為「仁工智慧」的先行者。

AI 時代的挑戰已經不在於提煉出最大的模型，而是誰最能耕耘資料的土壤，讓全民攜手播種，共享普惠繁榮的果實。