落實白帽與黑帽遊戲化技巧,創造一個更快樂、更有生產力的世界!
落實白帽與黑帽遊戲化技巧,創造一個更快樂、更有生產力的世界!

本文摘自:《遊戲化實戰全書》,商業周刊出版

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圖/ 《遊戲化實戰全書》

白帽核心動力是由八角框架圖表頂端的核心動力代表:
一:重大使命與呼召
二:發展與成就
三:賦予創造力與回饋

黑帽核心動力是由八角框架圖表底端的核心動力代表:
六:稀缺性與迫切
七:不確定性與好奇心
八:損失與避免

理論的起源

我在研究不同遊戲的結束階段時,開始建立白帽╱黑帽概念。我很好奇為何大部分成功遊戲都可以讓玩家上癮許多個月,然後玩家會突然大批退出,重回原來的生活。

經過進一步研究與觀察,我了解關於遊戲設計方式,以及運用那些核心動力,在攀登與結束階段激勵使用者,兩類遊戲之間有著非常顯著的不同。那些一開始看來非常轟動,但是不久後就從市面下架的遊戲,運用了創造著迷、急迫、以及上癮的核心動力。玩家會變得非常投入遊戲,但是接近結束階段時,遊戲的快樂與樂趣開始減退,然而玩家會機械式地繼續投入許多小時的「苦工」。由於第八項核心動力之下的沉沒成本監獄,玩家會感到意志消沉,但又無法退出。

最後,有的人會找到退出的力量,繼續原來的人生。一旦發生這種情況,社會影響力與同理心會使得許多人一起離開遊戲,希望在別的地方重拾歡樂與熱情。

但是對於歡迎度不墜的遊戲(直到續集推出為止)而言,當玩家進入結束階段時,仍然持續感到幸福與滿足感,就像彈奏樂器或受到使命召喚的歡樂一樣。基於以上研究,我開始將數種核心動力命名為「白帽」,另外數種稱為「黑帽」。

白帽vs. 黑帽核心動力的本質

白帽核心動力是讓我們覺得強大、圓滿、以及滿意的動機元素,讓我們覺得能夠控制自己的生活與行動。相較之下,黑帽核心動力讓我們覺得著迷、焦慮、以及上癮。它們對於激勵我們行為的效用強大,但是長期而言會讓我們感到不快,因為我們覺得對自己的行為失去控制。

白帽遊戲化的好處非常明顯,大部分學習八角框架架構的公司都會馬上想到:「好,我們需要執行白帽!」它們大致上是對的,除了白帽動機有個關鍵弱點:不會馬上創造急迫感。

舉例來說,如果我充滿熱誠地對你說道:「今天就動手開始改變世界!」你或許會對這個第一項核心動力觸發機制感到非常興奮,回應道:「是的!我要動手開始改變世界!但是先讓我吃頓早餐、刷牙、然後準備出門!」如你所見,此一等級的白帽興奮沒有急迫性。

但是如果我拿槍指著你的頭,小聲說:「去改變世界,否則就殺了你!」你有可能去改變世界,不先享受早餐或刷牙,因為你受到第八項核心動力:損失與避免所迫。一旦能脫離我的掌握,你可能就不再關心,除非重大使命與呼召從你內心重新生出來。

黑帽遊戲化創造出系統設計師所需要的實現目標、改變行為的緊迫性。這通常不可能由白帽遊戲化單獨辦到。

如果有家公司僅僅執行白帽遊戲化,同時使用者卻不斷暴露在電子郵件、邀約、或者臉書干擾等其他黑帽刺激之下,他們很可能沒有機會試用體驗。當然,使用者也會覺得很糟,因為他們把去做更有意義、讓他們覺得愉悅的事情不斷延後。不幸的是,出於黑帽動機的本質,他們仍然會一直重複這樣的行為。

使用白帽遊戲化設計的時機

出於白帽與黑帽遊戲化的本質,對於何時與如何使用,策略考量高於一切。由於員工動機與職場遊戲化的重點是長期吸引力,企業應該運用白帽設計確保員工感覺良好、與企業共同成長、以及願意長期任職。

大部分大企業都犯下同樣錯誤,以為由於付薪給員工,無論是否有剝削政策、沒心肝的老闆、以及惡劣職場文化,員工都必須執行工作。因此,員工的努力程度只會達到能夠領取薪水(第四項核心動力:所有權與占有欲),以及不至於失業的地步(第八項核心動力:損失與避免)。

對此潮流提出挑戰的公司之一是Google。打從一開始,Google就假定每位員工都是創業家,不然就是想要成為創業家的人。因此,如果這些員工在Google不覺得「開心」,就會離開公司創辦自己的事業,甚至可能成為Google的競爭對手。

Google所做的第一件事,是執行第一項核心動力:重大使命與呼召。眾所周知,Google 的企業使命是「彙整全球資訊,供大眾使用,使人人受惠」。由於這點,許多優秀的工程師覺得:「我在任何地方都可以賺到薪水,但只有在Google,我可以對世界發揮影響力。」

至於第二項核心動力:發展與成就,除了通常的加薪與升遷之外,Google了解不是每位工程師都能變成主管,但是每位工程師都需要感到進步與提升。因此,該公司將工程師分為八個級別,那些不應或不想成為主管的工程師,能夠繼續「升級」。

關於第三項核心動力:賦予創造力與回饋,Google引進20%時間制,讓員工將兩成時間花在自己想做的事情上,唯一條件是智慧財產權歸Google所有。

Google還使用了第四項核心動力:所有權與占有欲,讓員工對自己的專案全權負責(當然還可以帶著豐厚的薪水回家)。該公司運用第五項核心動力:社會影響力與同理心,創造如同大學校園一般的環境,以及獨特的職場文化。在該公司的健康社群動能之下,懶散與停滯不前的態度非常受人討厭與輕視。

使用黑帽遊戲化設計的時機

另一方面,當人們進行銷售,或者經營電子商務網站時,經常不會關注長期吸引力與動機問題。他們唯一的希望是顧客上門,盡快買下東西,然後離開。

由於黑帽遊戲化能夠創造急迫性,當你需要別人立刻採取行動或接受交易時,黑帽技巧經常是最有效的解決方案。

對於銷售與募款而言,這樣的動能同樣成立。莫夫媒體(Morf Media)是我的客戶之一,該公司向金融機構提供遊戲化訓練平台,讓遵循美國證券交易委員會法規的員工訓練充滿吸引力與樂趣。

就本質而言,金融機構都致力避開風險(第八項核心動力),不喜歡與新科技公司合作。你可以對金融機構盡力發揮白帽動機,它們會感到興趣、動心、甚至興奮,但是要它們採取行動卻要等上無窮無盡的時間,因為它們對於接受任何認知風險全無急迫感。

這裡的關鍵是說服一家企業,他們的員工之中沒有人喜歡接受證券交易委員會的法規遵循訓練,但是只要員工一天未受訓,風險就會增加一分。訴訟就像地雷一樣布滿在前面的道路上。有鑑於此,不與莫夫媒體合作的風險大於合作的風險。

募資活動中的黑帽動機

說到投資人,他們通常受到貪婪與恐懼的力量激勵。貪婪的力量來自想要賺到十億美元的強烈欲望(第二項與第四項核心動力);恐懼的力量則來自害怕損失所有金錢(第八項核心動力)。

根據我的個人經驗,通常只有被說服如果不投資的話,就會失去這筆生意,投資人才願意很快完成交易。如果創業家以讓人信服的方式,告訴投資人不在本周行動,這一輪資金收齊後就沒有他們的分,投資人才會有所反應。

當我大學剛畢業,想要為自己的遊戲化新創公司募資60萬美元時,我發現這次體驗充滿困難與發人深省。當時我們是支非常年輕的團隊,這個「遊戲化」玩意兒看來像個半生不熟的瘋狂想法。

掙扎一段時間,募得少許資金讓這支團隊保持運作之後,我們終於從三位投資人募得65萬美元。這時我向所有潛在投資人發出一封電子郵件,他們過去一年多來一直「想要看到更多成果」,以及「對這個遊戲化玩意兒不太放心」。我直截了當地告訴他們:「我們即將結束這一輪募資,感謝各位持續(以及不存在的)支持!」

這個時候,許多一整年都不願意做出承諾的投資人,突然帶著熱情、熱誠、甚至憤怒做出回覆:「郁凱,我以為我們講好我可以在你的公司投資多少多少錢。為什麼現在你卻告訴我,你要在沒有我加入之下結束這一輪募資?」我在想:「嗯,你有一整年時間這樣做⋯⋯」但是奇怪的是,他們讓整件事看來好像如果我不拿他們的錢,就是過河拆橋。

因此,我們試著將募資上限從60萬美元提高到80萬美元,但是行不通。提高到100萬美元,還是行不通。最後在謝絕部分投資人資金之後,我將這一輪募資限制於105萬美元,表示我們對於上限非常認真。

這個故事顯示出第六項核心動力:稀缺性與迫切,以及第八項核心動力:損失與避免帶來的不理性力量(同時也是白帽動機限度的一個很好例子)。所有這些「潛在投資人」顯然都喜歡我做的事。但是等到生意快要從手上被拿走,他們才終於採取行動。僅僅運用白帽動機的話,人們總是抱持想要的態度,但是從不真正動手。

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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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