數位科技時代的鄉愁:溫度與手感
數位科技時代的鄉愁:溫度與手感
2016.12.02 |

科技越來越進步,訊息傳遞的速度也越來越快,有時候幾乎快要被訊息淹沒的那一刻,是否曾經不自覺地開始回味Nokia3310──那個單純、舒緩的年代呢?

盛夏的風扇在頭頂繞轉著。暑期輔導結束前,阿俊正用著一台Walkman,和心儀的女子分享耳機裡的五月天,一邊拿出B.B.Call和朋友晚上約在撞球場。回到家裡,放下書包,小寧拿出百視達出租的日劇錄影帶,然後餵飽掛在鑰匙圈上的電子雞,這才算真正結束九零年代高中生的一日。

像這樣已逝的科技場景,可說是30到40歲世代的共同體驗,然而不只是如此,更早的科技物──如Nokia3310上的貪食蛇、B.B.Call密語的「04592」(你是我最愛)等建構起來的時光,同樣形成了、並隔開了一代人與另一代重要的集體記憶。

而這些逝去的科技,也成了科技史探討上歷久不衰的主題。

或多或少,我們都懷藏著一些像這樣子的科技鄉愁(Technostalgia)。這是社會學家崔佛.平區(Trevor Pinch)在2006年著作《那些類比的日子》(Analog Days)所描述,隨即在歐陸次文化圈流行起來的名詞,指的是一群被新興數位科技更快速的訊息,更高密度的超飽和(Hypersaturation)狀態掩沒,而回過頭來尋求更簡單的昨日科技情感。

然而,是什麼定義了「今日」或「昨日」的世界?

從實際的科技發展軌跡來說,九零年代是一個重要的分水嶺,這是一個類比與數位世界的出海口:照相機、收音機、電話等不同類比產品從各自的譜系,導向一片無差別的數位之海──數位相機、MD隨身聽、行動電話等,當然,那時候我們還不知道,這些事物將進一步被整合到所謂的智慧型手機裡,成為一項一項的「功能」而不再是單獨存在的「產品」。

那麼,人們對舊科技物的喜愛與眷戀從何而來?除了對使用科技物當下,這些逝去美好生活的追憶外,某種程度上,他們是想奪回這個「漸趨自動化、複雜化的世界」對其主控權的掌控。

舉例來說,即使如今電腦上已有高效能、自動化的數位合成器(Synthesizer)軟體,許多老音樂人、資深DJ覺得經典、順手的合成器總是Roland303或Mogg那幾台。儀表板上那些老式的旋扭、開關、操縱時的機械感,雖然沒那麼方便,卻讓他們覺得這樣確實是在「掌握音樂的本身」,而非只是在電腦前輸入數據的操作員而已。

對他們來說,機械式的、類比的設備,比起數位產品的方便,似乎更有溫度與手感。

攝影界也存在類似的例子。德國徠卡相機曾於2016年初推出一款無螢幕的數位相機Leica M-D。這是一種對於習慣用數位相機「拍完照就急著看成果」者的挑戰與反動。「攝影需要控制的,只有光圈、快門跟對焦。」攝影師Cedric Chen曾如此對螢幕的非必要性提出其主張,而徠卡「向底片時代致敬」的作法,也在國內大型網站Mobile01掀起一場創新與復古的論戰。

在遊戲圈裡,除了日前造成熱賣的相容各式舊式主機卡帶的RetroFreak,近日更有遊戲業者預計在已上市33年的任天堂(台灣俗稱紅白機)上,推出遊戲卡帶,希望以8位元的硬體技術與限制,來製作一款「即使是PS4玩家也會感動的遊戲」。

對這些懷舊玩家、攝影師來說,在資源(記憶體、運算能力)的高度限制下,工程師的努力與和作品的對話,突然有了工匠般感動人心的要素,而使用者也能在那限制下感受這些工藝品的全部靈魂。那種和物的互動關係是親暱的,而非單純的產品消費行為。

而這些工程師,就像「戴著腳鐐跳舞」的藝術家,能夠在有限的資源下把發揮到極致,這和動輒擁有數GB記憶體可揮霍的PC截然不同。現代科技取消了限制,但也削減了限制條件下設計者的潛力。在此意義下,或許我們重新思考何謂「新科技」的時刻已經到臨。

穿梭在技術與品質之間的思考

易攜的MP3是CD音質的壓縮,方便的YouTube是對傳統影片畫質的妥協,就連曾宣稱「唯在遊戲機上,才能傳達出最純粹遊戲體驗」的任天堂,都不得不擁抱便利的手機載具,這樣的情形在近未來內沒有停止的跡象。

自動化技術下的慣性與失去

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圖/ Shutterstock

數位相機近乎無限的記憶卡,全自動的對焦與曝光等,使攝影者失去對畫面構圖斟酌再三的耐心。此種情況,有可能讓人有更多時間投注在更富創造力的工作,卻有可能使人類在有限技術限制下所展現的潛力不復可見。

手機、電腦、App的生活與適應

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圖/ Shutterstock

新產品的生命周期決定了消費周期,也決定了人們對這個循環的適應程度。例如LINE的即時性,改變了傳統電話、手機的溝通模式。科技物決定人們生活的樣式,而當新的科技物生產與報廢的循環不斷加快,我們必須以更多心力去適應它所帶來流變的生活。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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