Re: [新聞] 黑馬發威！沈伯洋AI揭市政痛點 蔣萬安扯

[sxy67230 (charlesgg)]

※ 引述 《james7923》 之銘言：
: 除了親和力十足的傳統陸戰，沈伯洋這次更祭出了科技感十足的選戰秘密武器。吳崢在節
: 目中爆料，擁有犯罪學博士、社會學與統計大數據專業背景的沈伯洋，在正式獲得提名前
: ，就已經在後台秘密設計了一套先進的人工智慧特製系統，並將其命名為「市民之槌」。
: 這套系統運用了當前最前沿的「AI 代理人工作流」（AI agentic workflow）技術，主要
: 是利用大語言模型 Claude 的程式框架，將台北市政府從馬英九時代開始、歷經十幾年來
: 網路上完全公開的 1999 市民陳情熱線資料全部抓取下來，進行深度的大數據宏觀分析。


阿肥外商碼農阿肥啦！

呃…. 老實說，這個就OpenClaw + skill，你給他一些撈市府、新聞的API呼叫方法，然後
讓他自己去撈。撈到如果是市府或是新聞乾淨數據LLM總結就正常，相反就有幻覺。

不過像美國的panantir 雖然他們2023年就有接AI Agent但是真正有價值的還是他們背後那
套累積很久的數據分析工具，讓AI Agent去呼叫工具產生一般人類非專家可以讀懂的分析參
考決策。

重點一直都在分析工具，如何把真實世界有效但是雜訊多、高維度的數據轉換成圖表、數字
、人物畫像在給Agent閱讀。Agent擔任的只是把以前需要人類數據分析師生報告的工作變成
Agent做而已。

這邊說一下阿肥在前公司的工作就有做人物畫像，包含去補捉公眾人物公開的臉書、新聞稿
的移動軌跡、機構觀點、政策抽取（面向商業的，包含聯準會新聞稿之類的）。整體宏觀的
輿情風險分析跟風險傳導（例如子公司爆風險是否會擴及母公司）等等。有一些是基於數學
統計建模的算法，有一些是透過build一個AI model來分析，還有一些是物理模型建模。不
過重點還是方法論會產生不同的觀點結果，即使是LLM爆發的時代這種方法論搭建的數據算
法依然比叫LLM拿到雜訊資料總結有效。

差不多4講

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推 sofaly: 感覺沈應該要當總統，
推 ChungLi5566: 他大概不知道AI幻覺這個專有名詞
→ Arashi0731: 反正最後會變成大家來找碴遊戲…我是
→ Arashi0731: 不太相信台灣的AI應用啦，吹牛皮成分
→ Arashi0731: 太大
推 judasprist: 所以你去選市長應該還不錯
→ aakkssqq: 重點這Token算誰的?又是台灣出錢嗎?X的