網路新媒體浪潮,隨著反服貿運動火力全開
網路新媒體浪潮,隨著反服貿運動火力全開

自反服貿「攻佔立法院」事件以來,到今天電視新聞仍然還在苦苦追趕網路。比較好的電視台,如壹電視,在立法院架起了直播攝影機,並且開放論壇讓群眾上網討論。

比較糟的新聞台則仍然在畫面中強調衝突、暴力的畫面,甚至刻意偏袒一方。但綜觀所有新聞台,都還停留在淺碟、緩慢的步調。即便是政論節目也仍然停留在吵吵鬧鬧的印象,沒有看到什麼積極的結論。

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反服貿黑箱群眾在立法院貼的海報。攝影:周欽華

 

習慣僅從電視接收資訊的爸爸媽媽,或是國外的觀眾可能沒有這種感覺;但深浸於網路上的人,看著電視只會覺得「我的天啊,怎麼那麼慢啊」、「怎麼那麼平面」、「怎麼那麼二元對立」、「怎麼沒有重點啊」。

電視新聞台的必要性

矽谷知名投資人 Marc Andreessen 前一陣子針對新聞的未來,發表了一系列的 Twitter 留言。之後再整理成一篇專文,就叫「The Future of the News Business」。從結論上看,他認為美國有超過 15 家綜合性新聞平台,是過度競爭。將來必定要合併、縮減。這個結論放在台灣其實也很合適。

現在台灣的新聞(news)生意,主要可分電視、報紙、雜誌三部分。前一項(例如電視)理論上都比後一項(例如報紙)即時;因此後一項照理應該比前一項深入,或是提供即時之外的價值。

但這三者的共通點都是高度的配送(distribution)成本。電視必須拿到電視執照、還要上第四台系統,報紙與雜誌必須配送到家庭以及 7-11。一旦配送系統斷裂,例如壹電視上不了第四台,或是商周被 7-11 下架,這個生意就無法繼續。

高度的配送成本同時形成門檻,形成一種多頭壟斷。電視新聞執照就只有幾張,7-11 賣的報紙與雜誌也就幾種。新的競爭者很難跨越這道門檻,進入市場競爭。這跟油品市場上只有中油與台塑差不多。

於是,佔有渠道的公司,包括 TVBS、中天、東森、年代、三立等可以賺很多錢,因為他們擁有廣大的、無法逃脫的觀眾。人們需要新聞,而新聞只有這幾家供應。而壟斷最重要的目標就是維持壟斷,甚至提高門檻。因此政商結合、引進財團、尋租(rent-seeking)行為都是必然的結果。

新聞台依照藍綠分成中天 TVBS、三立民視,一邊一國。與其說是言論多樣化,不如說是一種市場分配。美國的 Fox、CNN、CNBC 各自佔據政治保守派、社會自由派、市場保守派觀眾,也是同樣的深化切割門檻。偶爾雙邊交戰一下,反而可以鞏固各自的市場。

歷史的特例

當然,這美好的時光在網路之後改變了。網路上幾乎沒有配送成本(僅有頻寬費),任何媒體都可以進場競爭。因此網路的內容供給大增;不只是新進的媒體(例如有物)進場,傳統媒體也不得不進場,而且每一個人都可以自成媒體。非常接近完全競爭市場。

完全競爭市場很自然。在電視之前,人們靠口耳相傳傳播新聞。在網路出現之後,人們再度回到 P2P(person to person)的傳遞新聞方式。這兩個系統都是多方向、多節點的傳播系統。所有新聞集中至電視(或綜合性報紙)再散佈的時代,其實是歷史上的特例(anomaly)。

但如此一來,電視呢?特別是電視新聞台?電視新聞既沒有網路即時、互動,也沒有雜誌或報紙的深入。當觀眾擁向網路,電視新聞台的利基在哪?

過路費

電視新聞的利基剩下每個人家中都有電視。換句話說,電視的優勢已完全不在內容,而是在掌握通路。而通路能做的就是收過路費

當新聞台的利基僅剩下通路,花錢製作內容便沒有意義。原本是建立門檻的高器材費、人事費、上架費,現在都變成成本重重壓在新聞台的身上。新聞台必須大幅降低成本。

於是新聞台不再自製內容,反而更像一個收費站,收費讓各種內容流過。置入性行銷、業配新聞付錢經過,外購節目(中天新聞插入「中國好聲音」)、非新聞(東森新聞的「歷史故事」系列)也付錢經過。終於,新聞台變成了綜藝台、娛樂台、購物台。

[![financial_news](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/03/financial_news.jpg)](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/03/financial_news.jpg)**東森「新聞」台?**攝影:周欽華  

容忍混亂的必要

同時,觀點的多寡取決於通路的寬窄。網路沒有通路限制,因此觀點百花齊放、五花八門,跟電視正好呈對比。當長輩憂心的跟我說:『那些佔領立法院的學生都是被網路上的言論操弄的!』網民們卻心想:『到底是被操弄呢?』

有些人反服貿,有些人反服貿黑箱,還有的反馬英九、反國民黨、反貿易協議、反開放市場、反移民、反陸客、反統一,各式各樣的聲音。另一邊可能會說:『你們觀點好亂啊!可不可以有一個統一的訴求?』但其實贊成方也一樣亂 — 到底是贊成服貿、服貿的立法過程,還是反對佔據立法院?

對垂直媒體來說也是非常的爆炸。原本在新聞台只佔 10 分鐘的科技新聞,談的不外是出貨量、銷售預期、股價。到了網路上,突然資訊爆發,湧進了矽谷觀點、北京觀點、新加坡觀點、日本觀點。

邊界消失的代價就是必須提高對混亂的容忍度。「我支持中時的觀點」、「他支持聯合的觀點」、「你支持自由的觀點」這種單純美好的時光已經回不去了。爆炸性的言論市場對想要控制言論的人不方便,對想要凝聚反抗意識的人一樣不方便。

謝謝廣告主

可是,你問,電視新聞台看起來過得不錯啊!主播美麗光鮮,老闆也吃旺旺吃得飽飽的。看起來不擔心啊?

電視新聞台幸好還有兩個救星:

● 家家戶戶都有電視,以及
● 電視的財源 — 廣告商 — 不在乎電視消逝的影響力

第一點就是上述的通路優勢。

第二點就牽涉到著名的「尼爾森困境」。這部份我不是專家。不過綜合我查到的資料,大概是這樣:電視的廣告主花行銷預算時,似乎只在乎一小群低收入的電視戶,在何時打開了哪個頻道。至於收入較高的家庭(不願接受尼爾森裝置)在做什麼,以及電視面前的那個人是誰,是否真的在看電視,廣告商都不關心。

當然這兩個救星都岌岌可危。美國 CNN 已經收視率低迷很久了,畢竟大部分的新聞已經在網路上看過了。消費者打開電視常常是在接網路、看 DVD、或者是當做背景音樂,其實專注的還是用手機上網。

這棵大樹已經傾頹。只是剛開始緩慢、寂靜無聲,最終會怦然倒地。

新媒體浪潮 

看準這個空間,不論是美國、大陸、台灣,都有新的一波媒體潮湧現。他們的共同起點是「接受完全競爭的市場前提」。光 Marc Andreessen 點名有希望的就有 AnandTech、大西洋週刊(The Atlantic)、Buzzfeed、英國衛報(The Guardian)、Politico、Search Engine Land、The Verge、Vice、Wirecutter、Wired、Talking Points Memo、Business Insider、PandoDaily,以及老幹新枝的華盛頓郵報以及紐約時報。

他們看到的是新聞台的沒落,伴隨著新聞(news)的成長。電視台、報紙雖然沒落了,但看新聞的人跟量卻急遽增加。臉書、LINE、email,無處不是新聞。這個市場的商業模式正在發展中(改天談),但最終勝出的恐怕將回頭,連活在溫室中的電視台一起吃掉。

 

出自有物報告

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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