「音樂」才是終極核心價值
「音樂」才是終極核心價值
2006.02.15 |

雷光夏(音樂創作者) 音樂的創作價值,正被網路重新檢驗

我有iPod,但都是用來儲存我喜歡的CD,並沒有上音樂網站購買音樂的習慣,主要是因為台灣的線上音樂環境還沒有成熟,我也沒有那種迫切性需要讓數位的型式和我的音樂創作發生關聯。 我記得自己印象最深刻的一個故事,是有一次媒體報導福旺合唱團主唱去吃魯肉飯,結果老闆很興奮地告訴他下載了好多他的歌曲,他臉上雖然陪著微笑,但是再也吃不下去眼前的美食,因為他心裡在吶喊:「為什麼魯肉飯不能免費下載?」 但是線上音樂這兩年來快速發展,卻值得音樂創作者重新思考自己創作的意義。首先,如果按照過去的邏輯,我們創作,聽眾付費,這是天經地義的事,主要是透過一個通路的機制,把受歡迎的作品轉換成「價值」 ,再讓創作者繼續創作。現在網路把這個通路顛覆掉了,什麼樣的「價值」 可以支持創作持續? 其次,如果我們本來就希望一些創作不要被資本市場機制所扼殺,能夠多所流傳,那麼網路免費下載不正是天大的好機會嗎?作品只要能被越多人所喜愛接納,我相信對所有創作者來說,就是最大的肯定,但創作者要如何定義這比以往更大的「價值」 ? 再者,如果每一個人都有散布音樂的管道,其實任何人都可以創作,講白一點,過去之所以成為「創作者」 ,很大一個原因是發行管道的機制被壟斷,現在全球的愛樂者都可以把音樂放在網路上,接觸到過去根本想都想不到的聽眾,像羅馬尼亞的(嘜阿喜)就風行全世界,連一般人也可以發表甚至參與創作,到底誰還可以自稱「創作者」 ? 值得慶幸的是,我仍舊可以透過網路,和許多朋友分享音樂的感覺,像是小奧斯陸、陳玠安等都是我會去看的音樂人網站。我想,多一點同好與熱情,網路和音樂的關係,最終還是會沉澱下來。

錢大慧(前廣告雜誌主編) 音樂網站主導權終究重回音樂本身

我逛遍了所有音樂網站,但是沒有在台灣下載過音樂,主要原因有二:第一,我自己真正喜歡的音樂,最後還是會去買CD;第二,我付錢給台灣的音樂網站,只是再一次傷害台灣創作者,其實他們還是拿不到錢。 我認為MP3的快速成長,正好是台灣音樂界應該徹底反省的時侯了。主要的關鍵是,MP3真的是過去CD的終結者嗎?我覺得這是錯誤的觀念。雖然一部小小的MP3播放器可以放進一千首歌,但是其實有的人就只會灌進兩、三張CD來聽,對於音樂受好者來說,MP3播放器是他們使用的工具之一,就像音響和樂評一樣。 我想舉一個搭配MP3播放器的音響做例子,就是著名美國音響大廠BOSE曾推出一個售價二百九十九美元的喇叭來專門搭配數位音樂,相當於一萬新台幣的價格,對許多年輕人來說不是一筆小數目,但是依然造成熱賣供不應求。消費者口味不但多元化,而且還蠻極端的,MP3播放器的出現正是證明了這一點。 這種「多元性」 其實也是行銷的大好機會,所以唱片公司應該把MP3重新「定位」 ,當做一種行銷的工具,而不是始終覺得做任何事情、發行各種音樂,最後都會被MP3侵飾掉利潤。另一方面,唱片公司對歌曲的授權若更為開放,亦將有助於線上音樂商店發展。 簡單的說,台灣的音樂公司如果不善用數位潮流,而是採取逃避態度,不但營運走下坡,台灣好的音樂也會愈來愈少。其實要看未來線上音樂的發展,不妨直接來看過去十年的音樂演變,主導產業走向的從來就不是「科技」 本身。儘管科技變化快速,最後決勝的還是內容,只有內容才能讓聽眾流連忘返,這不是原本音樂公司的強項嗎?像SONY BMG、維京音樂等公司積極跨入音樂網站也是這個原因,所以即使現在各大科技公司都在搶進線上音樂,音樂公司更不應該缺席,因為音樂公司才最懂消費者口味,而消費者的口味才是未來線上音樂最後勝出的關鍵。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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