[蘇麗媚] 體重機終究是乏了
[蘇麗媚] 體重機終究是乏了
2013.05.10 | 人物

人人都喜歡看「數字」,因為大家都說「數字會說話」。一個體重50公斤的女生,變成45公斤,開心嗎?哇,好開心,但別開心得太早,也許體重機根本沒歸零(當然,可能是當事人故意不歸零),也可能是彈性疲乏……。

本來是胖胖可愛的人,站在鏡子前,變瘦了,哇,好高興,但請別自欺欺人,因為那是一面哈哈鏡(凹鏡)。當然,如果你從小照的就是這面鏡子,就會覺得自己就是這樣的身段,但別人都知道,這並不是真正的你。

乏了的體重機、變體的哈哈鏡,某個程度上,等同是目前傳統的收視率調查困境,可以參考,但並不精準,甚至是失真的。但電視台、廣告業代理商目前只能仰賴這個讓人無奈但勉強接受的結果。

其實在數位匯流的衝擊下,群眾使用網路普級,收視管道多元,透過電腦、行動裝置觀看影片的人越來越多,甚至可以預期的是,未來更多傳播行為都將在網路上串聯並記錄完成。

根據資策會的調查,國人已習慣跨平台多螢觀看影視節目內容,很多人邊看電視邊滑手機,而且隨時透過社群網站發表個人看法。有意思的是,有些影音內容「默默」走紅,隨著直接且熱烈的討論,甚至主導社群走向、社會議題。但這些強大且宰制媒體發展的新媒體使用者的收視行為,根本不會反應在傳統收視率數字中。

這樣的失真,或者該說是「暫時無法跟上時代腳步」的收視率調查方法及數字,的確是不少創作者頭上的緊箍咒,收視率主導內容走向,不少創作者為了不讓自己陷於泥沼、滅頂,無奈修正方向。但其實有更多創作者堅定自己要走的路,堅持製作優質的內容。

幸好,總有曙光。2013年,美國電視收視率普查機制導入「網路口碑監測」,以Twitter為「電視第二屏」的樣本,做為收視率加權基礎。今年3月此機制已被證實有連動性,也就是說,藉著新媒體的特性,分析出使用者的年紀、喜好、興趣等,並得知在網路上的行為模式。這種「有效監測」的方式,方便節目製作者與廣告主找出更精準的行銷服務,進而做更優質的服務應用。「節目收視率數字在說話,而且說的並非完全實話」的時代會過去。

2013年3月號《數位時代》專欄中 ,我提到美國最熱門影集《紙牌屋》(House of Cards)的成型過程。該劇為翻拍1990年BBC同名劇集,故事描述一名玩弄權術、自大狂妄的國會議員故事。

《紙牌屋》是擁有美國2千9百萬會員線上影音服務Netflix的自製影集,這部影集直接在網路上「首播」。過去的「慣例」多半由強勢媒體製播,之後才授權線上網站串流。有意思是,《紙牌屋》一次上線13集,「世界各地」的會員可按照自己的時間和收視習慣觀賞影片,這種開放式的收視方式也大大顛覆傳統作法。同樣的,會員資料都會進入Netflix龐大的數據分析系統裡,所有觀影會員的各項數據、互動內容都會進入分析系統,精準的分析結果將更提升內容品質與服務細膩度。

回過頭來看目前台灣的傳統收視率調查。2、30年,失真的收視率監測「黑盒子」決定了創作內容走向,但精準、互動、開放的「新媒體」幫助許多人丟開頭上的緊箍咒,提升創作內容質量,企圖在「不精準且單向的台灣收視樣本戶代表觀影水平」的垢病中,找到與使用者新的傳播、互動與應用的可能性。幸運的是,目前一切都正在改變中。

出自 數位時代雜誌2013年5月號

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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