charles 的部落格

2009 年在 NTC 手冊上看到一頁廣告，讓我印象深刻到寫了一篇文章：「Let the intern build our new website!!」——用「讓實習生做我們的新網站」這種恐怖故事，來提醒 NPO 網站還是該找專業的來。

十七年後，這頁廣告有了 2026 年版本：Let the AI build our new website!!

2009 年的最後一天，寫了一篇「語意化網站出版技術：OpenCalais 與 Drupal」。當年語意網（Semantic Web）是顯學：透過後設資料的描述，讓電腦理解非結構化資料裡隱含的結構化意義，資訊的搜尋與整合就會更有效。OpenCalais 可以自動幫文章標注人名、地名、組織，我們一群人相信，這是網路出版的未來。

後來的故事大家知道了：語意網沒有等到它的未來。RDFa、微格式這些標準太繁瑣，寫內容的人不想標、標了也沒有立即好處，先有雞先有蛋的僵局一直沒解開。

十六年後，「讓機器讀懂內容」這件事實現了，但路線完全不是當年想的那條。LLM 不需要你乖乖標注語意，它直接把整篇文章讀進去。當年要靠一整套本體論才能回答的問題，現在丟給模型就好。

有趣的是，兜了一圈，語意網的老工具竟然又回來了，換了一副面孔：

2021 年寫過一篇「組織的捐款報表，要分析捐款人？還是分析捐款行為？」，當時借用資料分析的四大階段——描述、診斷、預測、指示——來談組織的捐款報表可以長什麼樣子。文章裡有一句：中間兩個階段（為什麼這個募款專案成效好、能不能預測募款成效）「可能是需要滿多的領域知識與資料分析技術/資源，才能夠應對」。

五年後，這句話可以改寫了。因為 AI 加上 MCP，組織跟資料的關係，正在從「看報表」變成「問問題」。

（先自首：這篇是老王賣瓜，因為講的是我們家 netiCRM 即將推出的新功能。但賣瓜之餘，希望整理的概念對用其他系統的組織也有參考價值。）

前陣子看到科技新報編譯的這篇「非營利組織引入 AI：65% 想用，但只有 9% 準備好了」，Candid 部落格引介的 AI Equity Project 2025 調查說，65% 的非營利組織對 AI 有興趣，但只有 9% 認為自己準備好「負責任地」採用 AI，另外有三分之一的組織，說不清楚 AI 跟自己的使命有什麼關聯。

...以上應該是大家都不意外的事...

收集捐款行為、分析捐款行為，可以挖掘資料的最大價值、協助組織擬定募款策略、永續經營。

號稱史上最嚴的歐盟「一般資料保護規定」（General Data Protection Regulation，簡稱 GDPR），將於 2018 年 5 月 25 日生效，因為個資定義較以前廣泛、不僅約定歐盟境內組織、且有巨額罰款（最高2千萬歐元），在商業領域頗受重視。而對於我們國內的非營利組織來說，有什麼要注意的地方嗎？

以下是參考國內外的一些資訊所做的整理，供大家參考（也請指正）：

GDPR 的基本概念

個資範圍：

• 姓名
• 地址
• 電子郵件
• IP位址
• 身分證等證件字號
• 生物識別資訊（指紋、虹膜、DNA）
• 生理或心理特徵
• 職業
• 位置資訊
• 醫療/健康資訊
• 網站 cookies

受影響的組織：

• 理論上來說，若有收集到歐盟成員國家公民的個資...（「如果組織的志願工作者、會員、贊助者、捐款人、顧問…是歐盟公民，您擁有他們的聯絡資訊、稅捐資料等，就受 GDPR 規範」）
• 網域採用歐盟國家的頂級網域

可能不會受影響的組織：

雲端服務在企業領域的應用已經非常普遍，而在非營利組織領域呢？

偶爾會碰到我們的客戶來詢問：「微軟有贊助非營利組織一年五千元美金的 Azure 額度可供用，我們的網站/捐款系統可否移到 Azure 上呢？」。乍聽之下，有人捐增了十五萬很不錯/不收可惜，但有些事情得先想想/打打算盤：

在 11 月中旬的 Drupal Camp Taipei 貢獻了一場「放開那個 Drupal：斷絕不需要的模組、捨去多餘的專案流程、脫離對社群的執著」。前兩段算是勉強拼湊出來的暖身哏，重點是在後面的社群。雖然感覺有點走下坡，但其實還是有無限可能，所以最後還是不斷鼓勵大家的士氣，也真是難為我了XD

其實，該場應該只有一重點，就是把吉祥物多年前的「開源之道」拿出來朗誦幾次，效果應該會很不錯的！

日前有機會到某大學介紹適合一次建置學校多個網站的系統，於是就找了兩年前摸過一些些的 Open Scholar。這是一套以 Drupal 為基礎、由美國哈佛大學所支持/開發的架站機，可以協助大專院校在大學評鑑/排名上，在某個面向贏在起跑點上...話不多說，就看看我整理的簡報吧～