[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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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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