今年七月，我透過青年百億海外圓夢基金計畫前往加州見習。這篇把課程、ReValue AI 團隊發表，以及返國後的分享整理在一起，而不是按每天的行程寫成旅遊紀錄。
這段學習最值得留下的，是技術不再只出現在程式編輯器裡：我們需要把 AI、永續議題與英文表達放在同一張桌上，讓不同背景的人都能理解提案。
學習場域改變，問題也會改變
這次見習包含 UC Davis、California State University, Monterey Bay，以及矽谷的學習與探索。課程涵蓋永續發展、AI 工具應用與領導力，讓我從原本比較熟悉的技術視角，接觸更多與生活和社會有關的問題。
「永續」很容易被當成一個口號。但是當它和食物浪費、物品再利用或循環經濟連在一起，問題就具體了：哪些資源正在被浪費？人們為什麼不選擇再利用？我們提出的方法，會不會增加另一種負擔？
這也改變了討論 AI 的方式。不是先問「哪裡可以放 AI」，而是先說清楚原本的困難，再判斷 AI 是否真的能幫忙。
ReValue AI：讓二手物品有機會再次被使用
我們的團隊提案叫做 ReValue AI，把 AI 與物品再利用連在一起。
概念是：協助使用者辨識物品、理解可能的價值，再提供重新使用或轉售的建議。它想處理的不是一個炫技問題，而是人們面對閒置物品時常有的困惑——不知道它還能做什麼，也不知道怎麼開始處理。
我參與的部分包括 AI 與技術流程、風險分析、Responsible AI，以及英文簡報與排練。要把提案說清楚，就不能只把模型名稱或流程圖放上去，還必須說明使用者會經歷什麼，以及每一步需要哪些資訊。
這裡也要區分成果的性質：ReValue AI 是這段見習中整理的團隊概念與成果發表，不代表已經上線營運、完成市場驗證的商業產品。
AI 的限制，也應該是提案的一部分
如果 AI 提供估價或辨識建議，使用者可能會把它當成答案。但物品的狀況、地區、交易市場與圖片品質，都會影響判斷。
因此，一個負責任的提案不能只說「AI 可以幫你估價」，也要想到：
- 建議值不等於保證成交的價格。
- 輸入資訊不足時，應該提醒使用者，而不是假裝很確定。
- 判斷需要保留人工確認的空間。
- 蒐集資料時，必須留意隱私與用途。
這些是提案設計需要面對的問題，不是已經完成的功能宣告。對我而言，把限制說出來，不是在削弱技術，而是在讓它更可信。
用英文合作，不只是把中文換成英文
成果發表的主題是 Learning in California, Leading in Taiwan。
準備英文簡報的過程，包含內容安排、句子的簡化、銜接與團隊排練。這和自己完成一份技術筆記不同：台上的每一段，都必須讓聽眾接得上，也要讓團隊成員知道彼此怎麼銜接。
我也更清楚地看到，「理解技術」與「讓別人理解技術」需要一起練習。把話說得清楚，不代表內容變得不專業；相反地，它要求我先知道自己到底想表達什麼。
回來之後，讓經驗繼續流動
返國後，我也把申請、海外學習與自主學習的經驗整理成分享。對我而言，機會的價值不只在於自己去了哪裡，也在於能不能讓下一個正在找資源的人，更容易知道有哪些可能。
我希望 BoyceLab 同樣扮演這個角色：不是只展示完成的成果，而是把背景、方法與限制寫出來，讓讀者有機會接著思考。
這次加州見習留下的，不只是一段海外經驗，而是一個持續提醒：先理解問題，再選擇技術；做好作品，也要讓人看得懂。
活動背景：Fulbright Taiwan 的加州見習介紹 · 青年百億海外圓夢基金計畫
本文於 2026 年 10 月回顧整理；課程背景參考主辦單位公開資訊，個人參與內容依既有見習與成果發表紀錄整理。
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