[洪士灝] 「新創」這件事,政府改革前別想太多
[洪士灝] 「新創」這件事,政府改革前別想太多
2015.03.31 | 創業

黃耀文這篇「不合適的評審,會壞了國發天使基金」講的是一個台灣產官學(產業界、政治界、學術界)長久以來很令人悲哀、糾結難解的大問題。

產業希望政府補助,官員不願落人口實,請學者專家來審查,怕廠商去影響學者,只好隱匿評審名單;學者光靠一張嘴,不需負成敗之責,官員有業績壓力,往往先跟業者談好,滿足上級要的關鍵指標;業者為了拿補助款,只好在學者前面低聲下氣,積極配合官員,提供能讓長官滿足的業績。

這樣的循環,久了之後會如何?兩極化。

A類、需要錢的業者,花很多時間製作文件、運作人脈、練厚臉皮,實踐厚黑學。
B類、有志氣的業者,不願低聲下氣,或是不想拿政府補助款。
A類、求安穩的官員,奉長官指示,找業者要資料,找學者審案,自己沒意見。
B類、想做事的官員,有自己的意見,但很難做事。
A類、人脈佳的學者,擅於察言觀色,什麼案子都可以快速審查、給制式評論。
B類、好老實的學者,不想當審查委員,或是不受長官歡迎。

如果由缺乏專業的政府高層和不思進取的財團在主導產業,那主流當道的就是A類的人了,這是過去這二十年來最大的問題,學者充其量是陪襯性質的。但十多年前開始的高教評鑑,也讓許多學者致力於論文寫作,與產業脫節──因為要按照這樣的評鑑制度玩,等於是自廢武功,所以很多從國外業界返國任教的朋友,後來離開了教職。

如今產業和學術被越搞越虛,在民怨之前,政治人物不得不開始喊新創。可是這些喊說要鼓勵新創的、申請新創補助的、審查新創案件的,有多少是換湯不換藥的呢?

這是文化的問題,但冰凍三尺,也不能寄望立即解決。如今民間和學校新創的風氣已經成氣候,需要的是正確、優質的投資概念,鼓勵有價值的創新,政府如果在沒有準備好之前冒然加入,反而會攪亂行情,甚至造成一窩蜂包裝精美、卻無實質內涵的新創公司來投案,反而棘手。

我3/19在科技部的場子裡放炮,說政府如果找不到對的人和對的方式來審查,那最好還是不要好大喜功,不要一下子拿一大堆錢出來搞大規模的新創。不然錢沒有到該被贊助的團隊身上,或者被平均稀釋掉,可能就把行情搞爛了,不然就是要求新創團隊產出一大堆沒用的專利,或是在技轉上作帳,反而扯後腿,讓劣幣驅逐良幣。

政府該做的是:(1) 贊助那些需要長期耕耘的核心技術研發和創新,這個需要睿智的眼光來做;至於短期的投資,則是 (2) 鼓勵大資本家拿錢出來投資新創事業,他們為了賺錢,自然會找真正的專家來諮商。(可參考本篇貼文)

現在民間領導人物該做的,是去思考如何超越政府,然後教導政府。不要寄望政府能夠一下子做太多事,尤其是「新創」這件事,在政府自己改革自己之前,更不用想太多。學界也不能倚賴政府和校方,要靠自己來創新,要借重民間業界的力量。業界想培養人才、鼓勵新創,可以多找學界裡面對的人合作、直接贊助與產學、新創相關的教授和學生。

本文出自洪士灝個人Facebook,獲作者授權轉載。

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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