一年過去了,大家還是最喜歡「笑中帶淚」表情符號
一年過去了,大家還是最喜歡「笑中帶淚」表情符號
2016.12.05 |

巴別塔是聖經當中著名的故事。大洪水之後,上帝與人類約定,不再用洪水毀滅人類。

但人們卻對諾亞時代的洪水仍然心存恐懼,當時的人類講著同樣的語言,名為亞當語。他們決定建造一座名為「巴別塔」的通天塔。上帝為了阻止人們的通天計畫,讓人們學會不同的語言,使之相互之間不能溝通並且分散到各地。人類的隔閡由此產生,建造「巴別塔」的任務也隨之終止。

隨著語言學以及科技的發展,人類的語言隔閡不再那麼明顯,而互聯網更是一定程度上彌合了語言和文化的鴻溝。Emoji,這種誕生於 17 年前的符號如今隱隱有成為全人類共用的一種語言體系的趨勢。在 2015 年,《牛津詞典》把年度詞彙頒給了一個 emoji,那個「笑著哭」的表情。

2016 年,大家還是最愛這個「笑著哭」的表情

一年過去了,大家最喜愛的 emoji 還是沒有變。

Kika 是一家主要做海外市場輸入法的中國新創,產品覆蓋了 140 個國家,目前總用戶超過 2 億。前不久,他們聯合北京大學黃罡教授、劉譞哲副教授團隊以及密歇根大學梅俏竹副教授團隊發佈大資料包告《Emoji,新世界語的崛起——Kika 輸入法全球用戶 Emoji 使用行為大資料報告》。

這份報告利用 Kika 得到的資料,展示了誰在用 emoji,怎麼用 emoji,emoji 和文化有何關係,還有什麼影響人們使用 emoji?

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圖/ Kika

依照 Kika 提供的資料,「笑著哭」這個 emoji 占到了所有 emoji 發送量的 21.25%,遠遠高過第二名的「愛心」。

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圖/ Kika

如果是以日期來劃分,就會發現在周內大家使用量前五的表情完全一樣,而到了週六,荷爾蒙的氣息就濃厚起來了,「玫瑰花」和「愛心」的表情開始上榜。到了周日,「微笑」也代替「哭泣」成為第五名,這說明人們還是在休息日的心情更好一些。

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圖/ Kika

如果是以國家來劃分來看的,我們會發現法國是個完全的異類。作為世界上最浪漫的國家,法國人最喜歡的 10 個表情裡面,有 9 個都是用來表達愛意和喜歡。

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圖/ Kika

雖然看起來大家都很喜歡用這個「笑著哭」的表情,但是從各國文化的角度出發,不同的文化傳統對人們喜歡的 emoji 也有影響。比如喜歡按規矩辦事的西班牙,以遵守規定為榮;生活習慣受天主教影響的墨西哥,微笑和握手是他們的問候方式,親吻和擁抱也僅限於熟人之間;哥倫比亞非常注重禮儀。在這些傳統色彩濃厚的國家,這個「捂臉猴」有著「非禮勿視」以及「害羞」雙重含義。

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圖/ Kika

除了傳統文化之外,國家中的權力平等程度,個人主義傾向,乃至對 LGBT 群體的包容程度,也會影響 emoji 的使用情況。

人類離重建「巴別塔」還有多遠?

前文說到,全世界在使用 emoji 上有著驚人的一致性,這是任何一種語言都做不到的,當然其中也有不少的差異。而在 emoji 這種本來就生於數位時代的符號語言之外,各種各樣的語言還面臨著「數位化」的問題。

英語、漢語、西語等等大的語言不必擔心這樣的問題,因為這些語言背後有人口和市場的支撐。但是並不是所有語言都有這樣的待遇,都能跟得上互聯網和科技的發展。

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圖/ Kika

Kika 輸入法在開拓海外市場的時候就遇到了這樣的問題,因為商業的因素,使用者眾多的語言總會迎來更多的輸入法,但是,小語種的處境就尷尬了。

瑞爾•薩利姆是一位來自俄羅斯巴什基爾民族的語言愛好者,但在為移動智慧時代下,他也會因為像巴什基爾語這樣的小語種瀕臨消失而憂心忡忡。 沒有一個手機製造商願意為只有 150 萬人使用的巴什基爾語設定一個專屬的移動輸入法鍵盤,當地人只能使用俄語的鍵盤進行網上交流。

後來瑞爾向多家製作輸入法的公司發去郵件,請求他們重視小語種在輸入法上的困境。後來 Kika 回應了他的請求,並與他合作,為這 150 萬人使用的語言開發了輸入法鍵盤。

拉丁羅曼語與德語、法語、義大利語並稱為瑞士四大官方語言。然而在瑞士 700 萬的人又中, 講拉丁羅曼語的人數只占 0.6%。機緣巧合之下,聽說了 Kika 為巴什基爾語製作輸入法的瑞士平面設計師雷莫也和 Kika 進行合作,耗時幾個月,從電子化詞庫開始,做出了拉丁羅曼語的輸入法鍵盤。

目前,Kika 輸入法已經覆蓋了超過 90 種語言。

為什麼只做海外輸入法,不管是大語系還是小語系都要覆蓋呢?Kika CEO 胡新勇告訴愛范兒,全球 70 億人口,除去中國的 15 億,海外仍有 55 億人口,這是一個大得多的市場。如果再考慮經濟或者匯率的因素,歐美市場更是大有可為,他們一開始就想做的是全球的輸入法,而不是中國的輸入法。

雖然看起來開發小語種是個吃力不討好的事情,但是胡新勇也認為讓世界溝通更簡單是他們的使命。作為一家主要從事輸入法的公司,他們有責任保護小語種,傳承它,創新它。而且,每一個小語種都不是需要從頭再來的,很多核心演算法,推薦引擎和鍵盤滑行技術是可以通用的。

講到重建「巴別塔」這件事,就不得不提翻譯和語音辨識這兩件事。由於人工智慧技術的發展,這幾年來 Google 翻譯和 Skype 即時語音翻譯都取得了不小的進展。在上次錘子新機發佈會上,羅永浩也演示了訊飛語音輸入法的語音辨識情況。仿佛這一切意味著,語音到文本的鴻溝快被填平,語言之間的機器翻譯問題也不是那麼讓人尷尬了。

胡新勇表示,他們自己的翻譯功能也在開發中,涵蓋了語音和文本,幾大語系都有規劃。但是他也對目前一些語音輸入法吹牛的現象表示不滿:目前人的語音辨識準確率是 97%,所以目前國內幾大語音輸入法宣稱的識別準確率也是 97%,但實際肯定做不到這麼高…

即便如此,胡新勇也認為,現今離人類解決語言隔閡並不遠了,世界的語言很快就會平了。

本文授權轉載自:愛范兒

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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