自私的背後
自私的背後
2006.12.15 | 人物

「我曾看到一家很小的工廠中,一共只雇用十個工人,但每天可以生產4萬8千根針……這是由於正確的分工和將他們困難的作業適當編組起來的結果。」
這是1776年經濟學之父亞當.史密斯(Adam Smith)筆下的分工的世界。透過分工,國家才能找到致富之道,這也是《國富論》這本自由經濟學派的經典著作原意。
這位五十歲的老人,考察過英倫與歐陸經濟發展後,將累積十餘年的手稿,整理成上下兩冊經典大作,影響了二百多年來現代經濟社會的主流價值。
史密斯指出,勞動是一切財富的源泉,分工則能提高勞動生產率。但最有效率的分工(包括市場交換也是一種分工),背後都是以自私自利出發的。
「我們能有飯吃,不是由於肉商、酒商或麵包師傅的仁慈,而是由於他們要營謀他們自己的利益。」個人的自私可以有助於整個社會的福利──這句話成了現代文明奉為聖旨的圭臬,但,這真的是史密斯先生的原意嗎?

**逼真地想像到他人的不幸

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1759年,史密斯另寫有一本大著《道德情操論》,裡頭寫著:「人的天賦中總是明顯地存在著這樣一些本性,這些本性使他關心別人的命運,把別人的幸福看成是自己的事情……,這種本性就是憐憫或同情,就是當我們看到或逼真地想像到他人不幸遭遇時所產生的感情。」
這是現代日益冷漠自私的現代人,忽略去閱讀的史密斯。如果正確閱讀《國富論》,文章裡頭處處關切貧窮勞工的處境,希望保守的伊莉莎白政府解除不當的「學徒法」、「定居法」等陋規,好讓廣大勞工能夠透過自由分工的勞動市場,獲得窮人最大的「自利」。
這是如何偉大的「利他」情操,讓經濟學之父寫下「利己」的自由市場法則。在21世紀,新的貧富差距愈來愈清楚可以看到是懂電腦與不懂電腦的兩個國度時,也開始有科技企業願意不計利益,以生產平價國民電腦的方式,企圖弭平數位落差的鴻溝。還有更多的科技企業、科技人,是以慈善的方式來奉獻資源、時間與精力到偏鄉教農民或原住民小孩上網。
「教老頭子或歐巴桑學電腦,這有什麼好處?」如果你真這麼想,那你真是個自私的傢伙。「逼真地想像到他人的不幸遭遇」、「想想那些不敢、不能也沒機會用電腦的人」,這是本期封面故事關懷的重點。
如何有效解決台灣的數位落差問題,是今年本刊創刊7週年時,準備奉獻給社會的一個專題報導。費時6個月採訪,終於順利在2006年歲末推出,希望能喚醒更多人投入關懷。

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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
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

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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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。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

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。

【關於iKala】

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)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

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