在資料科學領域，有一個廣為人知卻極少對外宣揚的「秘密」：一位頂尖的 AI 科學家，可能有高達 80% 的工作時間，並非在設計精妙的演算法或訓練模型，而是在從事一項繁瑣、枯燥、且極其耗費資源的工作——「資料清洗」(Data Cleaning)。

這就是當今 AI 產業背後，最昂貴的「隱性稅負」。數以百萬計的 GPU 日以繼夜地燃燒，其中大部分的算力，並非用於「思考」，而是用於將我們這個混亂的數位世界中的垃圾，費力地轉化為 AI 能勉強下嚥的食物。

這個根本性的效率浪費，源於一個核心問題：至今為止，我們都在強迫 AI 去學習人類世界的「外語」，卻從未為它設計一套原生、通用的「母語」。

AI 的當前困境：閱讀一本被撕碎的百科全書

當前 AI 處理的數據，就像一位學者試圖從一本被撕碎、燒毀、頁碼混亂的百科全書中重建知識。

它面對的是來自網站的非結構化文本、格式各異的 API 返回值、充滿矛盾的資料庫表格。AI 的「資料清洗」過程，本質上是一場充滿猜測與妥協的逆向工程：

• 它需要猜測「臺北市」和「台北市」指的是同一個地點。
• 它需要推斷一家公司在新聞稿中的名字和它在財報中的法定名稱是同一個實體。
• 它需要填補缺失的數據，修正錯誤的格式，並試圖理解那些人類看來理所當然、但機器卻無法理解的上下文。

這個過程不僅極度浪費算力，更是 AI 產生偏見、錯誤和「幻覺」的溫床。所謂「垃圾進，垃圾出」(Garbage In, Garbage Out)，當 AI 的學習基礎充滿了不確定性，我們又怎能完全信任它的輸出？

我們的解決方案：讓資料「自我介紹」

回顧前三章，我們設計的架構——擁有唯一身份的「實體」、內建的「語意與關聯」、不可變的「事件」歷史——不僅僅是為了讓數據變得整潔，它的核心目標，是讓數據變得【自描述」(Self-Describing)】。

當一份數據被傳遞給 AI 時，它不再是一段需要被猜測的孤立文本。它是一個完整的、自帶說明書的資訊包。AI 接收到一個實體時，它同時就知道了：

1. 你是誰？（來自全域唯一的數位身份）
2. 你是什麼？（來自內建的本質定義與分類法）
3. 你和誰有關？（來自清晰的實體關聯）
4. 你經歷過什麼？（來自完整的事件歷史）

AI 不再需要閱讀那本被撕碎的百科全書。它現在可以直接查詢一個結構完美、註解清晰、且所有章節都已交叉引用的全球知識庫。

AI 的通用語 (Lingua Franca)

基於這種「自描述資料」，我們可以定義一套全新的、標準化的溝通協議，一種專為 AI 設計的「通用語」。

透過這個協議，AI 與資料的互動，將從繁重的【解析與清洗(Parsing & Cleaning)，變為輕快的「讀取與理解」(Reading & Understanding)】。

這將帶來兩大革命性的好處：

• 極致的效率提升： 那高達 80% 的「資料清洗稅」被基本免除。這意味著社會整體的 AI 算力可以被更有效地運用於真正的創新與推理，極大地降低了中小企業使用高階 AI 的門檻，從而打破了科技巨頭的算力壟斷。
• 內建的可信度： 由於資料的來源（身份簽章）和歷史（事件鏈）是內建且可驗證的，AI 從一開始就可以信任它所處理的數據。這為解決 AI 的「幻覺」問題，以及建立真正可靠、可問責的 AI 系統，提供了堅實的基礎。

從「暴力計算」到「優雅對話」

總結而言，當前主流的 AI 發展路徑，是試圖用近乎無限的「暴力計算」，去彌補數據世界的先天缺陷。而我們提出的路徑，則是透過「優雅的架構設計」，從根本上療癒數據世界的頑疾。

透過為 AI 創造一種為效率與信任而生的通用語，我們不僅僅是在讓 AI 變得更便宜、更快速，更是在讓它變得更可靠、更值得信賴，並最終，變得更具智慧。

現在，我們的世界已經有了可信的實體、清晰的語意、動態的歷史，以及與 AI 溝通的語言。最後，我們還需要為這個強大的新世界，加上一副「轡頭」——一個實現去中心化治理的應用控制層。