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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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
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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。

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