台灣第一個「打賞」問答平台,《泛科知識》目標首年會員衝百萬
台灣第一個「打賞」問答平台,《泛科知識》目標首年會員衝百萬

「萬事問Google大神,找朋友經驗上Facebook。」每當心中有疑問,不少人的第一直覺就是用這兩種方式求解答,但真要找「專業內容」,妳會選擇去PTT、Mobile01、LINE Q還是七八年級生當年熱愛的Yahoo!奇摩知識+?

《泛科知識》不僅要加入戰局,推出「泛答」問答網站,且希望能鼓勵更多專業答案出現,新增「打賞」機制,讓使用者自由贊助喜歡的回答,設法讓「知識變現」,目前已經於19日、20日舉辦的泛知識節公開測試後,正式上線。

泛答主網頁二
泛答網站以問答方式呈現內容,目前沒有將問題進行分類,而是以標籤方式讓讀者自行添加。

專業內容問答網上線,泛答:召喚你的好奇心

只要註冊成為正式會員,每位使用者都能在泛答裡自由發問,並且幫自己的問題加上適當標籤,方便讓更多人看見。若有喜歡的專業回答出現,便能夠以「奇點」(需事先儲值,透過金流轉換現金,最低打賞金額為一點)打賞。

泛答打賞頁面
目前泛答打賞方式,可針對該「回答」,或是直接點選「專業回答者」頁面。

但需注意並不是每個人回答都能被打賞,泛科知識目前以旗下「泛科學」、「泛科技」、「娛樂重擊」等網站合作過的上百位講者、專家、學者是「被打賞」的主要對象,當然使用者也可以向泛答毛遂自薦,通過審核便能擁有資格。

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圖/ 數位時代

「問出好問題,就是科學探索的開始。」泛科知識共同創辦人鄭國威認為,他們從2011年開始,努力傳播科學知識,受到行動媒體和社群兩大因素幫助成長,確實打出一些成績。

但好的內容也因為被「演算法」掌控,連帶讓廣告商轉移陣地,媒體「風口」停歇了,「重要的知識無法被妥善彙整,留在小圈圈中無法擴散,」因此泛科知識認為,「與其讓媒體編輯猜測消費者想要什麼,不如讓他們實際上來發問,找回主導權。」鄭國威這樣說。

效法大陸知乎、美國Quora,泛答:沒有樂觀和悲觀權力

讓知識「變現」可能成功嗎?鄭國威舉美國網站Quora和大陸知乎果殼網「分答」服務為例,上述幾個網站幾乎都是於今年開始「打賞」服務,擁有大批用戶和專業分享內容,但台灣做問答網站的腳步已經慢了,「沒有樂觀也沒有悲觀的權利。」

知乎刪除內容截圖
知乎雖然擁有高品質的回答內容,但牽涉到政治議題,就無法發揮功能。
圖/ 泛科知識提供

「同樣是中文,但大陸問答網沒有政治自由」,泛答營運經理陳建瑋提出了為什麼,他們堅持要做台灣問答網站的好理由。

鄭國威則認為,台灣應該去捧一些願意分享專業知識的人,除了網紅經濟、部落客之外,知識愛好者的展示空間越來越少,相對的分眾媒體要經營,也就更加不容易,「怎麼活下去,得先嘗試新作法。」

台灣有「優質問答」空間嗎? Yahoo!知識+成借鏡

正如他所說,網路時代內容付費並不好做,以台灣而言,有以深度商業報導為主的「有物報告」和新聞募資平台SOS,雖具備不錯品質,卻難以出現大規模會員。若是以「量取勝」的問答網站,2004年風光啟用的Yahoo!知識+,如今已無當初盛況,除了廣告之外、大多問題無人解答。

Yahoo!知識+網頁
七八年級生最喜歡求解的Yahoo!知識+,歷經改版和香港知識+合併,加上社群媒體興起,已經沒有當年盛況。

「最大的對手還是Facebook,要如何跟社群網站競爭力,真的很難」,鄭國威不諱言的說。儘管泛科知識累積不少科普忠實粉絲,但他們並沒有打算,直接將原先會員轉移至泛答網站。

「這是一件努力也不一定會做好的事。」他笑著說,泛科知識只能做到一點點,不管能不能達成目標,都要做出改變,接下來就看台灣「好奇」的人有多少,「如果有1,700萬網友每天上線,那麼只要有1/4就很足夠了」。

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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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