「羅振宇永遠不會告訴你的秘密」吐槽及內容農場套路分析
「羅振宇永遠不會告訴你的秘密」吐槽及內容農場套路分析
2017.11.13 | 人物

近來《數位時代》登出一篇文章:看準人性「懶」、愛走捷徑,知識付費其實只是賣焦慮?而作者拾遺風靡中國知識付費圈的原文是:羅振宇永遠不會告訴你的秘密,看完這篇文章,心中浮出許多想吐槽的點,其實我不知道為什麼這篇文章會得到這麼多人的贊同,純粹只是一篇論述不嚴謹的農場文而已,當中包含了七個推論上的謬誤以及三個「套路」,讓我來一一拆解。

建議大家先閱讀完「羅振宇永遠不會告訴你的秘密」一文,然後思考這篇有沒有說服你,再搭配以下吐槽服用。

邏輯謬誤1:以極端故事取代論證

文中用浮誇的方式講了三個人的故事,包含整天利用各種零碎時間聽知識付費App的劉剛、付了很多錢但一年後沒什麼提升的微信公號作者「小鹿快跑」,喜歡收藏各種乾貨文的張海,然後就說「這就是大部分追逐知識付費的人所得到的結果」,就說那些知識是「碎片化知識」,但這些例子到底是極端案例還是真的能代表一定的群體呢?

這也是很常見的內容農場文套路,利用某些人的「極端故事」,例如長輩常講的一些「三叔公當年開刀失敗半身不遂,所以絕對不要聽西醫的話亂動刀」,這種莫名其妙的個案推導出的莫名其妙的結論,偏偏這些故事常廣為流傳且超洗腦,故事的力量是很強大的!

邏輯謬誤2&3:錯誤歸因加上「打稻草人」

作者提到,這些知識付費傳授的多是碎片化知識,他說:

「它們往往是一堆結論而非邏輯。」

「它們往往大量簡化了推演過程。」

「它們往往將多路徑簡化為單一路徑。」

「它們往往只告訴你表面事實,不告訴背後原理。」

首先,這些碎片化知識並無法歸因於「知識付費」,也就是說,這不是「知識付費」本身的錯,而是「提供的內容不夠好」的錯,例如,難道你會說,市場上充斥著品質不良的產品,所以「賣產品這件事是大忽悠」?不對吧?

反而我認為,「付費」是一種「投票」,如果是品質不好的文章,讀者久而久之並不會願意訂閱,而能夠「良幣驅逐劣幣」,從另外一個角度講,有人願意花錢訂閱的產品,對這些人來說就是有價值的產品,無論是解決了他們的知識焦慮,還是滿足了他們的求知慾,還是讓他們能用更有價值的方式打發無聊時間,都是一種價值,所以才會有人願意付費購買。

再者,其實作者在「攻擊稻草人」,也就是立出一個很好打的對象,把它打倒,就說自己已經成功擊敗對方。例如這篇文章說的,這些知識付費傳授的這些簡化的結論,沒有推演過程與原理的內容,不值得學習,廢話,這我知道啊!這些叫做「無用的雞湯文」,但問題是你沒證明這些付費知識真的是這種知識呀?

邏輯謬誤4:「似是而非」,正確的事實但導出錯誤結論

我曾聽過朋友分享直銷如何成功騙人的做法,非常有趣,他說,「全部都錯或是天花亂墜的東西,是不會有人想相信的,大家會相信的是那種『前面先提供對的資訊,但是推論到直銷想要的結論』的那種說法」,例如我聽過某種話術:

「人體有百分之七十是水。」正確。

「水是由氫以及氧組成的。」正確。

「這台機器可以在水中打入更多氧,讓你每天喝的水,能迅速將養份、高氧及能量帶入細胞中,調整體內新陳代謝。」

什麼?這個結論是怎麼來的?打更多氧就能把能量帶入細胞?帶入細胞就能調整新陳代謝?

這篇文章哪邊似是而非呢?太多地方了,例如他說,

「我們必須得承認一個事實:不管你如何沒日沒夜的學習,你都趕不上知識的增長速度。」正確。

「所以,在這樣一個知識爆炸時代,最有效的學習並不是碎片化學習。」

什麼?這個結論怎麼來的?無論是碎片化的學習或是某個領域專精的學習,都是趕不上的,如果是我,會下的結論應該是,「不要想著要趕上知識增長的速度,而是要善用各種工具,與懂得各種知識的人協作,這是協作的時代而不是個人的時代」。

還有他提到,「莊子說,『吾生也有涯,而知也無涯。以有涯隨無涯,殆已!』」

然後作者解釋,「這話什麼意思?就是說,拿有限的生命去追逐無限的知識,純粹就是一個大傻逼。」

「如今社會早已分工得極其精細,並且各個領域都在飛速發展」。這兩句都正確(但沒什麼關係)。

但是他的結論是:「所以,最好的學習不是追求成為一部百科全書,而是成為某個領域的專家。」

什麼?這個結論是怎麼來的?我怎麼覺得莊子並沒有要你成為某個領域專家的意思?

邏輯謬誤5:訴諸權威

文章裡面引用了許多權威說的話或是故事,以此想「證明」它的說法是對的,例如愛因斯坦與司機的故事、富蘭克林把字句拆開再重拚最後成大文學家的故事,還有賈伯斯說:「你得到的知識根本稱不上知識,充其量只是信息。」

但這些故事或話語都非常空泛,並不是權威說的話或故事,就能替你證明你是對的。愛因斯坦那個故事根本只是個笑話,富蘭克林把別人文章字句拆開再重拚的訓練,我覺得這才是沒有內容思辨,所謂碎片化的知識吧!這樣怎麼可能成為文學家?還有賈伯斯那句話根本憑空飛來,你怎麼知道賈伯斯在批評的是什麼樣的知識?(而且我在網路上根本找不到賈伯斯講過這句話,這句話有出現的網頁都是引用這篇文章)。

邏輯謬誤6:循環論證

用A證明B,再用B證明A,例如我曾問過基督教的朋友,「為什麼神是真實存在的呢?」「因為聖經這麼說。」「為什麼聖經說的是真的呢?」「因為神說聖經是他的話語」。兩個循環的斷言彼此證明,最後都還是斷言啊!

這一篇有提到,「為什麼說大部分知識付費都是大忽悠(唬人)呢?」我想說,他終於要論證了!

結果他只說,「它傳授的知識常常藥不對症」,呃!是忽悠是因為藥不對症,藥不對症是因為他忽悠你,你到底論證了什麼啊?就是兩句可以互相代換的斷言而已啊!

邏輯謬誤7:以偏概全

跟前面提到的有些許重複,但以偏概全是這篇文章最常出現的問題。例如,我同意作者提到的知識焦慮以及瘋狂訂閱的讀者的存在,但不是所有人訂閱的原因都是知識焦慮,對我來說驅動我的不是焦慮,而是「好奇心」,這些人賣給我的也不是「焦慮解方」,而是「可能性」,讓我知道,「還有這種觀點呀!」或只是單純「聽故事當休閒」,不是所有人都期待聽完之後飛黃騰達功成名就的。

同時,他以一些品質不好的例子取代全體,還拿來斷言這些付費知識提供的都是碎片化知識,拜託那叫做雞湯文或是所謂「水分太高」好嗎?怎麼我讀的乾貨都蠻嚴謹的?

三個內容農場常用套路

那麼,為什麼這篇文章看起來這麼有說服力,這麼多人轉載呢?整理出以下三個「內容農場常用套路」。

套路1:排比句

一大堆排比句氣勢就是強,節奏就是快,很容易讓人放棄思考,一氣呵成往下讀,例如:

「你不知道怎麼選嗎?我幫你選。」

「你不想耗費時間學嗎?我幫你讀。」

「你不是想很快掌握技能嗎?我嚼爛了給你。」

但這其實是個「假設中的極端對話情境」,實際狀況是不是這樣根本不知道。

或是針對碎片化知識的解釋,其實以下四句在講的幾乎是一樣的事,只是用排比反覆強調而已。

「它們往往是一堆結論而非邏輯。」

「它們往往大量簡化了推演過程。」

「它們往往將多路徑簡化為單一路徑。」

「它們往往只告訴你表面事實,不告訴背後原理。」

套路2:使用「經驗」與「引用」大量堆疊,加上「人稱代換」

你仔細一看,整篇文章的故事、虛構的對話,以及引用某人的某段話的篇幅,遠超過論證的篇幅,可以說整篇幾乎都是故事,且人稱都偷偷從「我朋友」的故事,換成「你」,或是「我們」來下結論,讓人不知不覺覺得「自己就是這樣」

例如在講張海的收藏許多文章的故事:

「有一天,我打開微信收藏,看到裡面竟然有1000多篇文章,我不知道自己是什麼時候收藏的,也不知道當時為什麼要收藏這些文章。最後,他一鍵刪了個乾乾淨淨。」

「如果『你』留心一點,就會發現,現在『知識付費』傳授的多是張海所收藏的那種碎片化知識。」

或是講自己與學霸的故事:

「我說,『我都看了你筆記好幾遍了啊。』」

「學霸說了一句:『未經你思考的知識是不屬於你的。』」

「我一下醍醐灌頂。為什麼『我們』學了那麼多『知識付費』的知識後依然沒有長進?」

(誰跟你我們啊!)

套路3:打預防針

作者在中後提到,「我不反對知識付費,但我反對鼓吹知識速成。我不反對碎片化知識,但我反對神化碎片化知識。求知這件事情,沒有什麼終南捷徑可走。」

這其實只是要打預防針免得大家砲火太猛,你明明通篇都用以一概全的種種邏輯謬誤,攻擊碎片化知識和知識付費啊!這簡直是把一個人批翻天,再說不要誤會了我不是針對你啊!

總而言之,我不是反對全部觀點,我不否認知識焦慮的存在,我也認同他的建議:真正的知識要靠實踐才會有效(所以才會這麼多人推吧?)

我聽過羅輯思維,但只覺得故事有趣,他自己推導出來的結論有些我並不認同,而且聽久了都是同一套經濟學好棒棒理論⋯⋯,我反對的是這篇文章「論證的方式」,這種論證方式,其實他跟他口中捏出來的「羅振宇們稻草人」,沒什麼不同。

而我認為沒有嚴謹論證的文章,是不值得盲目相信的,這篇真是絕佳的練習判斷邏輯謬誤的文章,還有很多例子我沒舉的,真是滿滿的槽讓人吐不完啊!分享給大家,也開放大家補充吐槽點。

本文由Evonne Tsai授權轉載自其Medium

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2025.11.13 |

AI 正在改寫世界運作模式。根據研究機構 The Research Insights 預測,全球 AI 市場將從2025年的3,909億美元攀升到2030年的1兆8,117億美元,年複合成長率高達19.2%。這股成長動能與 AI 技術正滲透各個產業有關,從製造到金融、從零售到物流,不僅流程被重塑、商模也隨之翻轉。

在這場 AI 驅動的創新浪潮中,新創是推動產業變革的關鍵力量之一。 AWS 不僅以全球領先的雲端與 AI 技術平台提供堅實後盾,更以豐沛資源化身新創最佳夥伴、協助台灣團隊將創意落地、放大商業影響力。例如,在 AWS 的技術與資源支持下,語音 AI 新創海研科技(SeaTech)得以加速模型迭代與演算法優化,為台灣與新加坡量身打造在地語言模型並推動應用落地;同時,也讓思邁智能(MaiAgent, Inc.)專注強化企業級生成式 AI 平台 –MaiAgent– 功能,協助企業將生成式 AI 融入日常營運,實現更智慧的決策與效率升級。

三大關鍵步驟,思邁智能助企業放大生成式 AI 應用價值

AI Agent 具備感知、決策、行動與優化四大特徵,被視為企業面對人力缺口與營運挑戰的最佳助手,然而,在實作過程中,多數企業都因為三大瓶頸–資料分散、模型不符實務、導入周期過長–導致AI難以落地或成效不如預期。

觀察到上述現況,深耕 AI 領域研究、協助上百家企業導入 AI 應用的思邁智能提出解方:AI 導入方法論與平台產品服務。

思邁智能執行長張介騰表示,導入 AI 應該從「AI-Ready 文化」開始,因此,第一步是讓每位員工都能自然地用 AI 提升工作效率,例如透過自研的 MaiGPT 縮短資料搜尋與知識蒐整時間;第二步是建立企業專屬的 AI 知識庫(AI KM),例如以 MaiAgent 打造企業的「智慧大腦」,加速各類分析報表生成製作,讓員工可以加速決策與專注核心業務;第三步是從組織流程出發,找出重複性高的任務並建構對應的 AI Agent,如語音客服、文字助理等,讓 AI 真正走進業務核心。

「面對日新月異的 AI 技術演進,想要搶占先機,策略合作是必然。」張介騰以 MaiAgent 產品為例說明,透過 Amazon Bedrock 平台,團隊成員不用自建基礎模型、可以直接從平台快速選擇所需的基礎模型與工具於其上進行產品功能開發、大幅縮短產品開發週期,同時,可以在第一時間接收到模型更新等資訊,更好回應市場要求。「在 AWS 平台上開發產品,不僅能縮短開發週期、快速迭代新功能,也可以保障系統與資料安全,同時,因應業務需求彈性擴展,例如,協助新加坡與泰國企業導入服務等。」

隨著產品服務的成熟,思邁智能除持續尋找軟體夥伴擴展 MaiAgent 生態體系,亦已將 MaiAgent 上架 AWS Marketplace,更好擴展國際市場版圖,同時,成立AI落地顧問團隊,協助生態體系夥伴跟企業客戶更好發揮 AI 綜效。

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思邁智能專注強化企業級生成式 AI 平台–MaiAgent–功能,協助企業將生成式AI融入日常營運,實現更智慧的決策與效率升級。圖為執行長張介騰。
圖/ 數位時代

不僅在 AWS 上開發產品,海研科技攜手 AWS 針對企業痛點推最佳解方

對許多新創來說,雲端只是基礎設施的一種,但對海研科技來說,AWS 是他們加速創新與推動業務的關鍵伙伴。這家專注語音 AI 的新創團隊自創業第一天就跟 AWS 展開合作,不僅透過 Amazon Bedrock 打造專屬台灣的語言模型,更循序推出 SeaMeet、SeaChat、SeaX、SeaVoice 等產品,讓語音 AI 不再只是技術展示,而是能直接回應企業現場痛點的實用解方。

「語音辨識(ASR)不是新技術,但要做到『在地化』才有競爭優勢。」海研科技首席業務發展經理何庭劭表示,全球已有多家科技大廠投入開發英語、中文、印度語、俄語、西班牙語等13種主流語言模型,但台灣、新加坡與東南亞國家的語言環境與溝通方式較多元,如台灣的日常對話常混雜10%到15%的英語或台語雙關詞等,通用型的語言模型不敷使用,必須重新訓練、微調語言模型,才能滿足本地語境應用。

這份對在地市場的專注,讓海研科技在聽到 AWS 分享企業痛點後可以快速推出相應產品服務,例如,因應製造業跨國團隊的會議溝通挑戰,打造「SeaMeet 雙語即時翻譯」功能,讓語音 AI 能在中、英夾雜的會議中流暢轉譯、即時生成紀錄,解決企業跨境協作的語言門檻。

海研科技之所以能無後顧之憂地推出創新解方,與 AWS 提供穩定、可靠且彈性支援服務有關。何庭劭以 SeaMeet 為例解釋:「產品特性使然,SeaMeet 的尖峰與離峰時段的使用量差異極大,但在 AWS 平台支援– Amazon EKS 會依照實際需求動態調整伺服器資源(Amazon EC2 instance)–下,海研科技的團隊成員不用花費間監控與資源配置,可以專注在產品開發與持續創新。」

事實上,這也是海研科技可以因應龐大的長照需求,順利在今年推出取得 HIPAA 認證的 SeaX 服務,並協助新加坡社區關懷機構 Lions Befrienders 以10餘人社工團隊完成每天上千通長者關懷電話的原因。

AWS
海研科技首席業務發展經理何庭劭表示,有個大型集團客戶有非常多的會議要跟進,過去光是紀錄重點,就會需要許多人力,但透過即時的會議紀錄整理,讓後續追蹤更有效率。
圖/ 數位時代

何庭劭表示:「透過 SeaX,Lions Befrienders 每秒可完成30通電話,每通皆有錄音、逐字稿與 AI 分析,判斷是否需社工即時介入,讓語音 AI 成為重塑長照現場效率與安全的關鍵伙伴。」

從台灣到新加坡,從會議翻譯到智慧長照,海研科技的語音 AI 正形成一個「技術與市場雙向成長」的飛輪,接下來,海研科技將透過 AWS Marketplace 進軍歐美市場,讓更多企業能以雲端訂閱方式直接採用其服務。

何庭劭強調:「 AWS 不僅提供一條龍平台服務,更是我們的共創夥伴,讓我們可以看得更遠、動得更快。」而這也是海研科技與 AWS 的互動關係會從技術夥伴轉向共創夥伴的原因,讓語音 AI 可以真正走進企業日常。

思邁智能與海研科技不是單一或特殊案例,在 AWS 豐沛的技術能量與資源支持下,愈來愈多新創正從單純的技術創新者,成長為推動產業變革的關鍵力量,讓 AI 真正落地多元場域,開創生態共榮的新局。

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