在人类文明演进中，财富形态不断转换，从工业革命支撑生产的钢铁与石油，到信息时代创造价值的数据，再到今日人工智能时代逐渐成为关键资源的算力与算法。随著高端运算能力在部分领域集中于少数组织，社会不平等呈现新的结构样貌。在此背景下，安德鲁．卡内基（Andrew Carnegie）于19世纪留下的精神遗产，为当代提供一条值得参照的思考路径。这段故事始于1850年代的匹兹堡。当时的卡内基仍是一名薪资微薄的苏格兰移民少年，在电报公司从事基层工作。安德森（James Anderson）上校身为退休军官，选择每周六向勤奋的年轻工人开放私人藏书。对卡内基而言，这间拥有约400本书籍的书房不是金钱救助，而是一扇通往知识世界的入口。这段被他人分享资源的经验，深刻影响他日后对财富意义的理解。一九〇一年，卡内基将钢铁事业出售给约翰．皮尔庞特．摩根（John Pierpont Morgan），累积惊人财富。事实上，他早在一八八九年发表《财富的福音》（The Gospel of Wealth）时，便已明确提出富有地死去是可耻的信念。在生命最后20年里，他将绝大部分财富转化为公共资产，资助兴建超过2,500座图书馆，使后来的孩子不必仰赖私人恩惠，也能接近知识。进入现代，科技公司确实提前所未有的工具，但多数人工智能服务仍存在资源与功能上的限制。一般使用者能动用的运算能力，在模型规模与训练深度上，仍远不及顶级研究机构与大型企业。超级运算中心与先进芯片等关键资源，依然高度集中于少数组织之中。因此，如何让算力逐步具备公共性，成为值得严肃讨论的议题。若掌握关键资源的决策者能效法卡内基与安德森上校的精神，将部分高端算力视为公共基础设施，而非仅作为竞争资产，人工智能的发展方向或许会出现不同的可能。这并不意味企业必须放弃既有商业模式，而是在现行体系之外，为学界与创作者保留可被合理使用的公共通道。近年来，已有企业开始以试行計劃的形式探索这类方向。例如纬创推动的算力捐赠方案，尝试将高端运算资源提供给部分新创团队与学研机构，用于大语言模型训练与微调、模型推论与部署，以及虚拟环境模拟等应用，让原本受限于资源的团队得以进行实质研究。这类尝试呼应安德森上校开放书房的精神，只是媒介由书籍转变为运算能力。在这样的构想下，算力中心应如同当年的书房。这种分享并非单向施予。卡内基当年要求社区承担图书馆的维护责任，是为了确保公共资源能被负责地使用。放在人工智能时代，这意味著使用者与社群必须参与治理与监督，使技术回应实际需求，而非仅服务于少数目标。实现算力公共化势必面临成本与管理上的挑战，但透过公私合作与跨领域协调，仍有可能逐步推进。当企业愿意分享部分资源，而学术与公共机构能有效管理，一个更具包容性的创新环境便有机会成形。出身资源匮乏地区的年轻人，将不再因门槛而被排除在创新之外，原本可能加剧不平等的技术集中，也能转化为推动文明进化的力量。最终，真正的财富不在于拥有多少服務器或芯片，而在于为他人打开多少通往智能的入口。若算力能逐步成为如同道路与电力般的公共资源，机会的流动性便得以维持。那份源自19世纪少年在安德森书房里感受到的希望，也能在今日的数据流动中，持续转化为改变命运的可能性。

民主允许人民拥有政治自由和言论自由，提供人们寻求真相的机制和教育，可以揭开当前或历史事件背后扭曲、歪曲、意识形态和阶级利益的面纱下隐藏的真相。因此，享有的独特「智识」特权，知识份子的责任深远。语言学家和哲学家杭士基（Avram Noam Chomsky）指出：「知识份子有责任讲真话，揭露谎言。」这句话强调具有知识和理解力的人士在伦理上有责任传播准确的信息，并揭露虚假。今日，人工智能（AI）成为一种强大的工具，与这种责任相契合，它提供了前所未有的能力，既能揭露又能对抗错误信息。AI在验证信息和检测虚假方面有其威力。人类利用机器学习算法，可以分析大量数据，将主张与已确立的事实交叉参照，以验证其准确性，提供超出人类能力范围的洞察。例如，Facebook和X等平臺使用AI来检测和标记虚假信息。AI能够迅速揭穿在社交媒体和其他平臺上流传的虚假主张，有效遏制错误信息的传播。AI在对抗Deepfake（使用AI创建的高度逼真但虚假的音频和影片内容）方面也发挥重要作用。先进的AI模型通过分析人类无法察觉的微小不一致性来检测Deepfake，保持信息的完整性，防止操纵内容的传播。例如，微软（Microsoft）开发的Video Authenticator工具能够分析视讯中像素的细微变化，检测出Deepfake，从而维护信息的真实性。随著生成式AI的快速进步，单纯的侦测已成为一场永无止境的竞赛。为此，微软等业界领导者已将策略从被动侦测，升级为主动建立信任的「来源证明」（Provenance）架构。他们共同发起「内容来源与真实性联盟」（C2PA），并推动「内容凭证」（Content Credentials）技术标准。这个标准如同數字内容的「营养标签」，可以在档案中嵌入其来源、作者及编辑历史，让使用者能轻松查验信息的真实性。今日大语言模型（LLM）的聊天应用贪婪地吞噬巨量的数据，在对话中找到最合理的答案，或是在科学问题中找到最有可能的解答。杭士基认为LLM「基本上是一种比较高科技的剽窃」和「逃避学习的方式」。人类的心智不像LLM，而是一个更惊人、有效率又优雅的系统，仅用有限的信息就能运作。它不会试图从数据中找出关联性，而是努力创造解释，分辨是非。要达到杭士基的理想，AI应该朝说真话和揭露谎言方面整合，赋予深远的社会意义。AI应增强知识份子有效履行职责的能力，确保准确信息在公共领域中传播。随著AI的不断进化，它在保持信息完整性方面的角色将变得日益重要。特别是在政治选举和公共卫生等关键领域，AI可以帮助确保信息的透明和准确，保护民主进程和公共利益。然而，使用AI寻求真相，开发人员必须确保AI系统的公正透明，避免传播虚假信息或不公正的结果。例如，AI算法在训练数据上的偏见可能导致不公平的结果，必须有严格的审查和调整。我们必须设置监管架构来监督AI在信息传播中的使用，平衡其潜在的好处与伦理考虑。社会必须对AI的潜在滥用保持警惕。技术人员、伦理学家和政策制定者之间必须持续的对话，负责任地使用AI，创造一个真理繁荣且虚假最小化的环境。因此，未来的发展需以品德教育为首，确保AI服务于真理和正义，达成杭士基对知识份子责任的愿景。

8年前，我在国立阳明交通大学设立一个智能房间，并在暑期国小营队中以「小仙女」的故事引导学童。我告诉孩子：「妳对著桌上的苹果轻吹一口仙气，奇妙的事就会发生。」当孩子们一吹气，窗户随即自动打开，她们惊喜得咯咯直笑。我们还设计鬼屋游戏，線上操控房内的物联网设备，例如「魔镜」，让孩子们在惊吓与好奇之间尽情探索。我以这智能房间发表了学术论文〈HouseTalk〉。但在学术语言里，不能写「小仙女吹气」，只能严谨地描述：「我们将二氧化碳傳感器置入3D打印的苹果中，当室内人员呼出过量二氧化碳时，窗户会自动开启，以促进空气流通并改善空气品质。」论文充满AI演算法与系统架构的细节，但我真正想表达的，其实是那份「小仙女吹气」的想像。灵感源于我童年时看过的影集《神仙家庭》（Bewitched），由Elizabeth Montgomery主演。剧中女主角莎曼珊只要轻晃鼻子，魔法便应声而起。我当年一再模仿，鼻子却文风不动，只能让耳朵晃动。《神仙家庭》的魔法，是物联网与AI创意应用的早期想像。莎曼珊的每个手势都能控制环境，她的魔法如同傳感器与语音指令的雏型。她晃鼻子便能重整空间、召唤物品，这些1960年代看似荒诞的情节，如今已透过AI与自动化技术逐步实现。剧中对「人神婚姻」的描绘，也预示AI时代人机关系。莎曼珊与凡人达伦的结合，象征魔法世界与人类世界的融合，如同现今AI与人类的共生。剧中女巫「伪装正常」的焦虑，正对应现代人面对AI时的矛盾：既依赖其便利，又害怕其不可测。我们是否也像达伦一样，既渴望魔法，又不安于它的力量？从文化角度看，《神仙家庭》教我们如何将技术融入日常生活。莎曼珊的魔法不是冰冷的功能展示，而是富含情感的生活智能：在派对前整理房间、为客人准备惊喜、解决邻里纷争。这种「情境化智能」正是现今AI产品最缺乏的特质。若臺湾科技产业能在研发中注入这种人文温度，将能创造出更具情感共鸣的智能产品。《神仙家庭》同时提醒我们技术伦理的重要。剧中反复思考「何时使用魔法」，对应当今AI时代的「何时启用自动化」。莎曼珊宁可用双手完成家务，只在必要时施展魔法的节制，正启示我们应如何避免过度依赖科技。AI发展正处于关键转折点，我们需要精密的演算法，更需要如《神仙家庭》般的想像力。臺湾作为科技岛，若能结合文化创意与人文视野，必能在AI时代开创出新的方向。我们需要能理解「小仙女吹气」诗意的工程师，也需要能将傳感器化为魔法苹果的设计师。在AI时代，我们不缺技术，而是缺乏想像。那份想像其实早已存在，一如《神仙家庭》中的魔法。

17世纪的法国思想家勒内·笛卡尔（René Descartes），不仅以「我思故我在」为现代哲学奠基，也以《几何学》（La Géométrie, 1637）开创解析几何，首次将几何图形与代数方程结合，发明今日熟知的笛卡尔座标系。此一突破不仅改變量学问题解法，更为微积分与现代人工智能（AI）提供核心基础。笛卡尔认为，平面上的每一点皆可用x与y座标表示，而曲线则可转化为變量方程序。这使得几何问题能用代数操作处理，例如圆的方程序 x2+y2=r2x^2 + y^2 = r^2x2+y2=r2。这种将抽象空间数学化的思维，与现今AI模型的建构如出一辙。在AI领域，所有输入的影像、语音、文字數據都需转为矢量座标表示。影像为像素的RGB值集合，语音转为频谱，文字则嵌入高维语意空间。这些数据处理方法，正延续解析几何「将现实投射于数学空间」的思维。神经網絡与支持矢量机等模型，会在多维空间中寻找最佳超平面来分类數據。深度学习训练仰赖梯度下降法，透过多维导数找出使误差函数最小化的方向，步步逼近最优解。此过程需用链式法则计算各层参数对结果的影响，亦即微积分中的复合函数求导。而这些演算法运作的数学场域，正建立于笛卡尔所创的座标系之上。进一步来说，像Word2Vec或BERT这类自然语言处理技术，将词汇转化为稠密矢量，使语意相近的字词在矢量空间中相互靠近，这种「语意即距离」的嵌入技术，也可视为解析几何的延伸。电脑视觉中的卷积神经網絡（CNN），透过多层特征提取，从像素空间转换到形状与语义空间，展现出「座标转换以理解现实」的深层结构。从AlphaGo到GPT-4，AI系统不断在函数空间中寻找最佳解。这些空间的数学结构源自笛卡尔当年奠定的几何与代数统一。笛卡尔的哲学关注「心灵」与「机器」的界线，他认为动物如机械般运作，而人有思考的灵魂。今日AI虽能模拟语言与视觉，但是否真正「理解」仍是哲学难题。从数学化思维到理性工具，笛卡尔提供一把通往AI时代的钥匙，却也提醒我们，智能不只是算法，更是对思维本质的深刻省思。

我过去创作插画，必须亲手完成所有细节。有了AI，只需勾勒轮廓，它便能自动补全。起初它常误解原意，画面失去神韵，例如我画的Julie Andrews白描稿在AI生成后严重走样。但经多次训练，它逐渐掌握我的风格，这让我惊觉：AI是否正从助手迈向取代插画家？數字时代的商业插画、游戏设计与小说封面皆采主画家与助手分工：前者掌构图与人物，后者负责上色与背景。AI正改写这一模式。它能生成完整场景与统一风格的角色，甚至依文字指令完成整幅作品。于是问题浮现：当AI成为主要执行者，作品还能称为「插画家的创作」吗？传统分工清晰，例如日本工作室由主画家定构图神韵，助手执行上色修饰。AI的价值，在于接手重复性高的技术任务。Midjourney、Stable Diffusion与DALL·E等工具能精准模拟笔触与光影。插画家输入草图或文字描述，AI即可快速生成背景与配色。有画家称它是「永不疲倦的助手」，能實時测试多种风格方案。然而，当AI能力逼近人类，界线日益模糊。若AI负责大部分视觉产出，插画家是否仍为创作者？法律上，只要人类给予明确指令并审核成果，仍属人类作品；但在伦理与感知上，观众已难分辨「人笔」与「机笔」，艺术家的独特风格也可能被压缩成演算法模板。插画家如我者，选择与AI共生，把繁琐细节交予AI，自己专注于构图与概念。例如先手绘草稿，再指令AI生成多种背景方案取其佳者；或在AI生成的服饰光影上再创作，注入笔触的温度。这种「AI助笔」模式维持艺术主导权，也提升创作效率。相对地，全由AI生成的插画虽快速完美，却缺乏人性的意图与情感。AI能复制「美」的形式，却无法体会创作的动机。正如摄影未取代绘画，AI亦难取代插画家，但它将重新定义插画，使创作者更像「导演」，专注于构想与审核，而非执笔描绘。这股转变正重塑教育与产业。传统插画训练强调技艺，如今学院课程已纳入AI绘图，重点转向提示设计与风格管理。未来插画家或将成为「视觉策划」或「美术监制」，其专业核心不在技术，而在图像叙事与文化感知。我如此祷告，AI或许能取代插画助手，却难取代插画家。真正的创作超越图像输出，重点在于观点与情感。AI能模仿风格，却不懂其精神。当人类视AI为协作伙伴而非敌手，插画艺术将迈入新纪元：从笔尖延伸至演算法，从劳动密集转向创意驱动。最终，AI取代的不是插画家，而是耗损创作热情的重复劳务。人类插画家的价值，仍在于以想像构筑世界，并以情感赋予画面灵魂。我如此期盼。

在AI快速发展的數字时代，我们常谈演算法、效率与算力，但真正决定AI能否成为「增能力」工具的关键，不是技术本身，而是人类是否具备想像力。想像力，让我们敢于提出不同的问题。当孩子仰望夜空，问：「为什么月亮会跟著我走？」多数大人会回答光线与距离的原理。虽然正确，却抹去问题背后的惊奇。若改说「因为月亮想陪你回家」，孩子的笑声才是最有创意的理解。这种回答不是科学事实，而是一种想像练习，提醒我们在理解真实之余，也别失去感受世界的方式。吉卜林（Joseph Rudyard Kipling）在《就是这样的故事》（Just So Stories, 1902）也以此方式回应「为什么」。〈骆驼怎么长驼峰〉、〈小象怎么得到长鼻子〉、〈豹怎么有了斑点〉，这些故事并非科学解释，而是透过荒诞的情节创造新的「真实」。重复与韵律让故事像咒语般朗朗上口，而亲密的语调则让它成为亲子之间的共享语言。它们不是说教，而是透过幽默与幻想，培养孩子的好奇与创造。这正提醒我们：想像并不是错误信息，而是与真实并行的另一种创造能量。这样的思维正是我们在AI时代所需。AI能生成文字、影像、方案，但若缺乏人类的想像力，它不过是冷冰冰的输入输出。只有当我们以孩童般的好奇来提问，并以创意去引导，AI才会展现真正的增效能。重要的是，我们必须分辨：AI有时生成虚构或错误（所谓「幻觉」），这些并非可靠信息，但若经由我们的判断与引导，这些虚构元素也能成为启发新想法的原材料。AI可以提供「是什么」的答案，但「为什么」与「如果不一样呢」仍须人类来追问。就像吉卜林的故事，它们延续人类自古以来用神话解释世界的传统。AI今日同样能生成新故事、新情境，但要转化为启发与价值，仍取决于我们的想像与判断力。因此，在AI數字时代，想像力不是奢侈的附加品，而是核心能力。科学说明规律，AI延展边界，而想像力则确保我们不会在效率中迷失。当我们勇于像孩子般问出「月亮为什么跟著我」时，AI才能真正陪伴我们，开启新的旅程。不是因为它替代真实，而是因为我们用想像力为它注入新的可能。

我所专注的电信系统评估，需要调整多个参数，往往得画出数百张效能评估图来找出最佳解答。最常面临的问题之一是所谓的「维度诅咒」（Curse of Dimensionality）。当數據的维度（亦即参数）增加后，要找到所有可能参数组合的困难度会迅速倍增至无法处理的地步。维度诅咒的挑战，正如我们在AI或大数据领域所面临的困境：当信息过于庞杂，人类必须寻找方法「降维」，才能以有限的视角理解无穷的世界。这个问题由发明动态规划（Dynamic Programming）的理查・贝尔曼（Richard Bellman, 1920～1984）所提出。他的「维度诅咒」警告，提醒我们在多维度情境下计算与查找的困境。后续并没有单一数学家「解决」这个问题，而是透过一系列方法来部分缓解，例如降维（Dimension Reduction）、主成分分析（PCA）、随机投影等。在众多相关学者之中，戴尔可尼司（Persi Diaconis；1945年生）的故事特别引人入胜。他出生于音乐世家，曾在世界著名的茱丽亚学院（The Juilliard School）研修小提琴近9年。14岁时，他遇到美国魔术大师维农（Dai Vernon, 1894～1992），觉得魔术比拉小提琴更有趣，于是逃家跟随维农各处巡回表演。16岁时，他独立行走江湖卖艺。24岁时，他深感魔术技巧进入瓶颈，应该寻求一些理论基础，以提升他的表演。因此，他在书店找到一本机率的入门书《Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. I》，由斐勒（William Feller, 1906~1970）所写。结果发现难以理解，于是决定进大学学习机率。最终，他成为史丹佛大学统计系的Mary V. Sunseri讲座教授。戴尔可尼司并没有「解决」维度诅咒，但他的研究在随机性、马可夫链与高维几何方面提供降维与分析的启发，对相关领域影响深远。当维度降到2或3时，结果就能以统计图表呈现。常用的统计图表包括圆饼图（Pie Chart）、曲线图（Line Graph）和条状图（Bar Graph）。许多人以为圆饼图是由南丁格尔（Florence Nightingale, 1820～1910）所创，事实上，最早的圆饼图是由英国工程师暨政治经济学家普莱菲（William Playfair, 1759~1823）所发明。他曾担任发明蒸气机的瓦特（James Watt）的助理，帮忙绘制工程图，也参与不少发明。他在1801年的著作《统计学摘要》（Statistical Breviary）中首次使用圆饼图，显示土耳其帝国在亚欧非三洲所占的面积。南丁格尔的贡献则在于善用图表来推动改革。她在克里米亚战争中观察到病死的士兵远多于战死者，但仅靠数字报告难以引起重视。于是她创造了一种玫瑰图（Coxcomb diagram），这是一种与圆饼图相似的放射状图表，用以强调护理改革的成效。她的图表设计虽然被部分统计学家批评「不易精确比较」，但在当时确实发挥巨大说服力，让英军投入更多资源改善医疗条件，拯救无数生命。相较于圆饼图，条状图在大部分情境下表达信息更好。条状图同样是由普莱菲所发明，他常说「文不如表，表不如图」: 这句话也是我写论文时所奉行的准则。在爱丁堡有一条楼梯小径纪念普莱菲。他的名字也取得很妙。我常说：「Playfair used graphs and charts to play fair」。

拉格朗日点（Lagrange Point）这一概念源自十八世纪法国数学家拉格朗日（Joseph-Louis Lagrange, 1736～1813）的研究成果，是天体力学中的一项重要发现。它描述在2个天体的引力作用下，存在5个特殊的位置，若在这些点上放置第三个质量极小的物体，其所受的引力与离心力可达成动力学平衡，使其能相对稳定地存在于该位置。此理论不仅推进太空工程的设计思维，也为其他领域提供有力的数学比喻工具，包括当代人工智能（AI）在内。拉格朗日点的发现，是三体问题（three-body problem）研究的副产品。三体问题试图描述3个天体在万有引力下的运动轨迹，其动态行为极其复杂，往往难以解析。但拉格朗日在研究太阳-地球-月球系统时发现，若第三个天体质量极小，则在特定几何配置下，存在5个位置（L1至L5），可使其与2个主体保持稳定相对位置。其中，L1、L2与L3位于主体连在線，L4与L5则分别构成与主体形成等边三角形的配置。此发现迄今被应用于太空望远镜的部署，如韦伯太空望远镜（James Webb Space Telescope）即位于太阳-地球系统的L2点。若我们将拉格朗日点的「多力平衡」视为一种数学与概念上的隐喻，则其原理可为AI系统设计带来启发。以多智能体系统（multi-agent systems）为例，包括无人机编队、机器人协作群或自驾车车队，每个智能体在分散环境中运作时，必须在效率、资源与安全性之间取得平衡。这种多方力量的协作动态，与拉格朗日点中各力达成稳定的概念有著形式上的相似。尽管这不是直接的物理应用，这种比喻可协助设计具有「动态稳定性」的协作演算法，尤其是在非中心化系统中提供有效的架构指引。此外，在深度学习领域中，神经網絡训练的过程常被视为一种优化问题，在企图复杂的代价函数空间中寻找最小值。这一过程虽然主要依赖如梯度下降法等技术，但若从拉格朗日乘数法（Lagrange multipliers）概念层面延伸，也可将其比作在多重力量（误差项、正规化项、约束条件）拉扯下的一种「力的平衡」状态。拉格朗日点和拉格朗日乘数法在名称上类似，但两者分属不同的数学领域，前者为天体力学中的位置解，后者为约束优化中的解法工具，读者切勿混淆。在面对多目标学习与非线性复杂系统时，AI模型往往须处理如资源分配、效能与公平性之间的矛盾。在这些问题中，灵活引入如「稳定结点」的设计理念，有助于在看似对立的力量中寻求均衡策略。虽非直接援用拉格朗日点的数学公式，但这种「稳定中求变」的设计逻辑与其精神相通。对于混沌系统的模拟应用也是值得一提的面向。虽然拉格朗日点本身并非混沌系统的典型例子，但在研究如气候模型或金融市场等高度非线性的动态系统时，AI可从天体力学所强调的初始条件敏感性中获得方法论上的警示与启发。AI在这类系统中的应用，依赖高精度的预测能力与动态调适策略，而类比于拉格朗日点的稳定架构可成为设计上的哲学参照。当AI逐步融入人类决策过程，甚至走向「人机协同智能」的阶段，如何在人与机器之间设计一种动态平衡的权责配置，将成为重要议题。例如，在医疗领域中，AI可以像L1点一样，处于信息汇聚与快速计算的前线，协助提供诊断建议，医师则保持最终判断权，确保人类伦理与价值观的主导地位。这样的设计不仅可提升效率，也兼顾透明性与责任归属，实现「稳定而不僵化」的人机合作模式。

一位资通讯工程师该如何规划人生？这个问题，在今日快速演进的科技产业中，显得尤为迫切。或许，我们可以从一位冷战时期的科学家手中找到些许启发。在杭廷顿图书馆的特藏室里，我看到一份泛黄的手稿，标题为〈坦率的职涯思考〉（Candid Career Thoughts; 图一），署名者是惠伦（Albert "Bud" Wheelon，1929～2013）。这份笔记写于1965年7月18日，当时惠伦年仅37岁，正值职涯高峰。惠伦是一位才华洋溢、极具前瞻性的物理学家。他毕业于麻省理工学院，并曾于加州理工学院任教。在冷战期间，他迅速崛起为美国情报科技核心人物，担任中央情报局（CIA）科学与技术部副主任，是美国早期卫星侦察計劃的关键推手之一。在1962年古巴飞弹危机中，惠伦参与设计的「锁眼」（KH-7 Keyhole）卫星为美方提供重要的图像情报。然而，这位深居情报高层的科技巨擘，也有著对人生节奏与家庭关系的深刻反思。在〈坦率的职涯思考〉中，他坦言：「金钱与经验是目标。」这句话表面看似功利，实则映照出他当时身处机密工作的现实条件与自我期许之间的拉锯。他在笔记中写下未来愿景：一份工程师式的愿望清单，也是对「如何过生活」的认真计算。他写道：「我希望能在40到43岁之间放慢脚步，过上一种有回报但不奢华的生活，好让我能享受孩子的成长，并在年老、坏脾气与病痛来临前，好好与妻子共享人生。」这样的规划在当时堪称前卫。当时的科技与国防圈普遍奉行高强度、长工时的奉献文化，尤其在情报机构任职，更难谈及生活的平衡。但惠伦不满足于成就，他渴望一种「全人」式的成功，既在专业上发光发热，也在家庭与身心健康中找到持久的回报。隔年，1966年，惠伦离开政府体系，加入了休斯飞机（Hughes Aircraft）。这家公司是当时电子与航太科技的重镇，承接大量军方与NASA合约。惠伦在那里逐步晋升，最终成为董事长与CEO，主导早期通讯卫星与雷达系统的商业化。他的这次转职，并不只是升迁与加薪的选择，而是一次价值观的调整与实践。从笔记内容可以看出，他早已盘算一条更宽容、却不失成就感的道路。休斯为他提供更大弹性与家庭时间的可能性，而他也逐步实现当年笔记中写下的承诺。惠伦的这份手稿，不只是职涯备忘录，更是一面映照现代工程师处境的镜子。在人工智能、網安、太空商业化等浪潮交错的今日，许多资通讯人才依然面临著与半世纪前相似的抉择：要全力冲刺还是及早转舵？要追求专业巅峰，还是规划身心平衡的长期发展？「慢下来不是逃避，而是选择。」惠伦37岁那年写下的这句思考，如今读来依然清晰有力。当我们不断优化演算法、提高帶寬、压缩延迟的同时，是否也该为人生中家庭、健康、时间等其他變量保留余裕？惠伦的故事提醒我们，工程师的人生不必只有线性成长的KPI，也可以有曲线调整的智能。科技强人，也可以是温柔规划生活的实践者。他的〈坦率的职涯思考〉，不仅写给自己，也默默地写给后人，尤其是每一位在高压产业中寻找节奏的我们。

2007年初，交通大学校长换届，信息学院院长林进灯转任教务长。新任校长吴重雨指示我接任院长，同年2月正式上任。任内我推动3项核心改革：首先，建立原资工与资科教授的共治机制，加速两系融合；其次，创立联席会议制度，将传统三级三审的会议流程简化为二级，大幅提升行政效率；第三，确立「应用型研究」为学院定位，并与电子信息中心携手推动大型产学合作，为学术与产业接轨奠定基础。我始终强调「可执行性」的管理哲学：决策必须具体明确、务实可行。为消弭系所合并后的本位主义，我邀请前资科系主任简荣宏出任副院长，曾煜棋为资工系主任，同时赋予各研究所所长副系主任职权，建立责任分明的治理架构。人事安排考量专业能力，同时兼顾系所平衡与长远发展。在评鉴机制方面，我们选择不参与IEET认证，仅采教育部评鉴为基准。作为当年全臺唯一未参与IEET的工程学院，这项决策避免教研团队陷入形式化文书作业。我坚信：「教授应将精力投入教学与研究，而非应付评鉴文书。」此理念获得同仁广泛认同。学院定位承袭贝尔系统（Bell System）应用型研究精神，强调技术落地与产业价值。当时臺湾应用研究多集中在「发展」端，而美国「研用融合」的模式更具启发性。为此，我邀请工研院资通所所长林宝树担任学院的讲座教授，其于2009年接掌交大电资中心后，我们共同实践「电资中心与信息学院互为延伸」的愿景：重大計劃由电资中心统筹、学院教授参与；一般計劃则由教授独立执行，形成双向研发循环。在产学合作方面，我主导成立中华电信在交大设立研究中心，并于日后担任副校长时，将此经验推广至全校，创建校级研究中心制度。第一个校级中心是与联发科共建的平臺，接下来则有臺积电、广达、研华、华邦等指标企业相继进驻。这些中心设有专属行政窗口，简化统整智财管理与财务稽核流程，使企业能视研究中心为其研发部门的延伸。同时，我们首创「研究生工作年资认定」制度，强化企业留才诱因，实现产学研三赢。进入AI时代，我认为信息学院应与臺南校区的AI学院深化整合：前者巩固资通讯核心技术，后者注入AI研究能量。企业如今已从「工具应用」转向「流程革新」的AI思维。2024年，华邦电子研究中心选择落脚本院，正是看中AI驱动IC设计的跨界潜力。展望未来，信息教育须超越技术传授，著重培养2项AI难以取代的核心能力：批判性思维与原创性。唯有如此，学子方能在智能浪潮中彰显人类智能的真谛，这正是我对学院发展的最终期许。