[蘇麗媚] 蓋一座自己的內容花園
[蘇麗媚] 蓋一座自己的內容花園

去年中國網路圈高度關注的議題之一,就是廣電監管機構正在收緊對互聯網電視的監管,要求美劇下架的舉動。這裡面的原因眾說紛紜,有人從政治維穩的角度,有人談美劇的文化影響,也有人認為是藉此重整產業秩序。在各種的討論中,版權管理議題與消費者也許不那麼直接相關,卻影響產業發展深遠。

網路在誕生之初,訴求的就是開放分享的精神,我們也的確享受到許多的好處。然而回到商業端的思考,天下沒有白吃的午餐,內容製作者還是應該獲得好的收益與回饋。

以網路影音發展最蓬勃的中國來看,從早期的盜錄盜播,到現在內容採購成本已成為網站經營者最沉重的負擔。但從另一個角度,隨著網路影音越來越受到使用者歡迎,內容業者也從一開始對抗或是不合作的態度,轉變成將網路做為影視產品重要的推廣和發行管道,影音平台與影視戲劇的創作、發行和行銷將會密切結合。

這樣的發展,對於內容創作者是個好消息,只要作品夠好,他們可以用更快的方式,讓作品在全球市場流通。但現在的挑戰也在於,不論創作者、平台或是政府,如何面對多平台、多媒材再應用的流經濟時代版權議題。

舉例來說,在YouTube公開上傳的影片,其他人是否可取用再製?如果可以再製,能夠應用範圍有多大?又或者像是中國人人影視,抑或是許多內容集成的App,就常在法令的修改間下架又上架,在看似合法又似非法的狀態中找到利益的可能。這裡面也許有不少人抱著投機的心態,不過不夠成熟的交易平台體系,也是造成現今影音內容版權爭議不斷的原因之一。

一些國家都已經開始注意到此問題,並著手修正。比如英國智慧財產局才在去年10月1日通過新法案,允許英國人民合法複製自己購買的檔案。韓國文化體育觀光部推動著作權認證制度,以利著作權交易,活絡內容流通。在中國隨著新媒體要求正版的經營方針,也出現了專業的國際版權交易公司落地。

回到台灣,版權交易其實也不陌生,過去電視台就有豐富經驗。然而這些經驗卻被鎖在一個封閉的生態系裡,到底有哪些可交易的資源、交易的類型或交易的條件,甚至是交易時該注意的法律問題,都沒有被系統化地整理,以致於台灣有許多很不錯的內容創作者,但作品就是無法找到好的出口。或者找到了出口,卻因為沒有專業的協助,形成了不公平的交易。

近來大家都在談論開放創新以及分享經濟的概念,有沒有一個可能,我們建立一個雙邊平台,利用C2C的模式,不論是劇本、影像片段等,讓創作者可以將自己的作品放到平台上,等待識英雄的伯樂。反過來說,亟需內容來源的新媒體平台,也可以在這其中找到好的素材或是合作夥伴。

在過去,台灣的創作者往往是個體戶的型態,很辛苦地單打獨鬥。但現在市場變化太快,跨界應用越來越複雜,不可能所有東西都自己做,重要的是建立生態系,這件事關乎一個國家長遠的產業體質,還有文化的影響力,我們不能靠別人,必須要自己認真地打造!

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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