求職天眼通驚傳倒閉!團隊犯了哪些台灣新創都會犯的經典錯誤?
求職天眼通驚傳倒閉!團隊犯了哪些台灣新創都會犯的經典錯誤?
2017.09.25 | 創業

決定要來寫一篇,為什麼會寫,是因為「天眼通」是一個很多人關心和支持的案例。但我從最新篇天眼通的倒閉心得,發現整個團隊與許多廣大的網民,並沒有正確的心態。這種心態若不健全,對改善社會、增進總體福祉毫無幫助。本來,這只是一個個案,年輕人犯錯是正常,而且勇於落實,本該鼓勵。

所以本文的目的並不是酸和苛責,而是具體分析錯誤在哪,以期天眼通這個團隊能看到,了解自己為什麼犯錯,期望可以幫助擺脫這種憤世嫉俗的無力心態。

而為什麼要寫公開文章,也是希望可以公開幫助有志改革社會的青年能有所啟發。

這樣以後若有人要做類似的事情,踩在別人屍體可以少犯錯一點,而並不是在酸或鞭屍。基於這個目的,就算是被人指責只會出一張嘴,還是該把本文公開出來。本文開始:

1.沒有洞察到資訊複雜的本質

求職天眼通以「平衡勞資職場資訊」為願景,但所謂「平衡資訊」的難度,遠比你想像複雜而困難。

舉例來說,有一位勞方在A公司留言:「這間公司只有靠關係才能被升」「這間公司對員工很差」「老闆沒什麼實力」。

很多人和求職天眼通並不理解,這並不叫「事實」,而僅僅是「主觀評論」,並不會起到平衡資訊的作用,對員工很差,那具體而言怎樣才叫差呢?老闆沒實力的具體指標是怎樣才叫沒實力?公司真的只有靠關係才能被升嗎?你怎麼知道?出處為何?是你自己的觀察還是內部員工的消息?如果以前是這樣,代表以後就一定會這樣嗎?

在天眼通產品的「完全開放式留言」中,會讓資訊變得混亂且難以辯證,團隊主張的解決方式是「資方可以自行上網澄清」,這個solution其實現實上並不會 work,原因很簡單,一般大眾的水準,本來就沒有把事情表述完整的能力,從來就沒有過。最後只會非常混亂的情緒化吵成一團,愈搞愈亂愈情緒,完全無助釐清事實。

所以人類社會的糾紛,才需要法律產業鍊幫當事人釐清道理與邏輯,如果只想完全依靠大眾自己就能把事情講清楚,你身為第三方永遠不會得到充分的資訊。

而這種完全開放式的留言形式、匿名論壇的極致在哪,PTT和爆料公社已經做給你看了,現行社會的水準就大概只是這樣而已。有很多的爆料,但是真假莫辨,水準不齊,你原初的願景並不會得到解決。

那這個議題就如此絕望了嗎?其實也不是如此。產品關鍵犯的錯,其實只在於高估了大眾的水準,採取完全開放留言的資訊形式。Google為首的各種消費產品,其實在「大眾資訊揭露與互相評論」方面下了很多功夫,首先他們釐清整個事情的重點在哪裡,有條件地限制了使用者的選擇。

比如,Google在詢問你一家店的評價的時候,會一條條問你,「這家店可以用「安靜嗎」來形容嗎?」「這家店是『在地人吃的』還是『觀光客吃的』?」諸如此類。

像這種有條件、有限制的詢問,相對於讓使用者全自由的評論,就能更加具體,也能具有跨域的可比性。以這個產品的例子來講,你可以加以限制一些具體的問題:
(1)工時一週幾小時?
(2)時薪多少?
(3)你在職場上,一個月內,收到謾罵式的言語攻擊的次數是幾次?

這樣子的話,問題就能更具體,基於客觀與盡量科學的標準之下,資訊揭露才會有意義,然後依據AppStore的機制,當「數量不夠多不夠客觀」,還要先加以隱藏等。

你會發現跟市面上的一些產品聽起來有點像吧,因為這就是徹底合理導向後的趨近結果。最後衍生下來,你還可以將這些指標加權化,並且設計數學公式計算權重。

這就是IMDB等公司對電影進行的評分方式。最後當資訊評比夠科學,夠客觀,就會累積出權威。這就是為什麼那麼研究機構、顧問公司都在「製作評比」。

你好像會聽起來愈來愈像社會科學,八卦主流的理工科常誤以為這些都是虛功,實際上,世界上的一切皆有道理,社會科學本來就是設計來解決人類的問題,「所有」的社科都是如此。

2.社群必須帶起「旋風的循環」,天眼通缺乏「循環」的動機

很多時候創業者會缺乏具體的想像,把東西做得很大,但是對於要怎麼讓它動起來運作,則是完全不了解箇中原理。具體來說,台灣有數不清的百業,無窮無盡的公司,不是所有人都對所有公司有興趣。

我已經對非常多的產業有興趣,但我也只關心某幾十個公司而已。如此一來,一般大眾不會沒事就去上天眼通這個網站留言。會對這個產品產生使用動機,依照這個情境設計,通常不會發生在『好的時候』,而是發生在「遇到壞的體驗」的時候,而這些壞的體驗多而零散,若以PTT打比方,就是你開了一千個版,每個版都只有一篇文章。

不僅如前所說,容易在情緒化之下造成發洩的循環,資訊難以辨識真偽,而且這種零散的資訊,密度並不足以產生價值。

要把「系統」帶起「循環」,你必須洞察到,你其實是在經營社群,必須有相關技能,或是找專家入伙,而不能就把它放著什麼都不幹。

3.台灣網路創業新手的經典錯誤:以大國案例為模範

天眼通在幾個訪談的時候,都隱約透露:我們是參考國外的什麼什麼匿名網站。千萬不要這樣,絕對不能抄襲中國、美國、日本這種人口大國的商業模式。

也不是什麼特別的原因,在大國裡,只要0.1%的人用你的東西,你就是巨富。0.01%的人買你的單,你的公司就能生存。但在台灣,你可能要紅到10%才有辦法,這是超級艱困的任務。

所以,網路創業,商業模式不要模仿大國。切記。因為台灣的商業資訊,從中美日三國來的非常多,模仿他們會成為自然心理。

因此有一堆人跨過好幾個世代,重複倒進這個坑,三思後行。接著不要用募資當作商業模式。不為什麼,這很難永續,非常艱困。

4.台灣菁英有「對職場的典型想像過於扁平」的傾向

尤其有「工具專職化」自己的傾向,這個在團隊的文章裡,可以看出一點這種端倪。比如會透露出一種感覺,「我只要把技術產品做好就好」「為什麼社會這麼多奧客」。

這樣是不行的,這是沒有徹底地把角色轉換過來,從今天開始,『客服』『法務』都是你要解決的問題,若你機制設計很容易引起特定傾向,還會變成主要處理問題。

矽谷所有那些偉大技術公司,沒有一間是『只解決』技術的。你看不到的地方努力更多。

5.社運式思考者的誤區:不要整天想用「倡議」與「道德」解決系統性問題

這是台灣最近幾年的趨勢,是一個非常令人擔憂的演變,是我非常想挽救的形勢。因為倡議與道德攻擊,不會改變所有的人性,通常也不會解決系統性問題。

台灣的社運思考,常常是『扶老太太過馬路』,認為『扶一千個,就會激起示範作用』。讓世界變得更好。就算沒人理我,我也問心無愧了。

這叫『道德的自我沈迷』。我想世界並不是這樣運作的,你必須徹底了解規則,然後找出攻略的節點才行。如果真的想改變世界,就繼續加油思考。

結論

綜上所述,這也不是我的什麼特別洞見,團隊的失敗的原因,其實去找一個普通的顧問,他們都會講出和我類似的答案。心態上、維度上都有可以調整的地方,而且有點錯估挑選的議題難度,你所面臨的,其實是跨越國界,人類文明的共通議題,而並不是台灣的獨有現象,而團隊沒有成功的原因,也不是什麼勞不勞資不資。

純粹就是產品本身沒有解決問題而已。若能夠解決世界的問題,就必定會有價值,我所謂的價值,就是$$的意思,那讓你可以永續營運。

身為創業者,沒有解決問題,就是我們自己的責任,而無歸咎市場環境的道理,因為你今天的角色是創業者,而不是社會評論家。不過敢於行動,絕對值得鼓勵,你們一定收穫非常多,希望大家和有志於這個議題的人不要灰心,改良和精進一下,市場潛力還很大,台灣其實很缺企業家精神。

本文授權轉載自Mitter Chiang的Facebook。

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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