「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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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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橘子集團 Vyin AI × 女媧創造攜手推出「居家陪伴機器人」,開啟機器人大腦 RIaaS 商業應用新局!
橘子集團 Vyin AI × 女媧創造攜手推出「居家陪伴機器人」,開啟機器人大腦 RIaaS 商業應用新局!

隨著全球勞動力老化與新血招募困難,從製造、零售到醫療與長照,各行各業皆面臨同樣的缺工挑戰,面對人力不足,機器人逐漸走出工廠,進入醫院、門市與家庭。但當生成式 AI 讓機器人不再只是「會動」,而是開始「能懂」時,新的問題隨之而來——我們是否能信任它?

尤其在台灣,隨著2025年正式進入超高齡社會,長照體系首當其衝,人力不足、服務品質不均、家屬壓力沉重,AI 與機器人被期待成為新解方,但即便生成式 AI 浪潮席捲全球,各國際大廠持續精進自家大型語言模型,市場仍缺乏能直接面向C端消費者、大規模商用且精準可控的 AI。

「很多機器人廠商強調的是功能能做什麼,但如果長者不願意互動,再多的功能都沒有意義。」橘子集團策略長暨 Vyin AI 負責人陳冠宇指出,「接觸點不成立,後面所有服務都用不上。而那個接觸點,就是可信任的聊天與陪伴。」

這樣的觀察,也成為 Vyin AI 切入發展「機器人大腦即服務(Robot Intelligence as a Service, RIaaS)」的契機。

在9月底舉辦的台北國際照護博覽會中,Vyin AI 宣布攜手台灣機器人新創女媧創造,搶先展示共同打造的居家陪伴型 AI 機器人「Gilee 桔利 」。結合 Vyin AI 核心技術 Vyin Brain 智慧中樞與女媧創造的機器人互動設計,展現 AI 機器人從「任務驅動(task-based)」邁向「語意與情境驅動(context-based)」的可能性。

橘子集團
橘子集團旗下生成式 AI 新創 Vyin AI 攜手女媧創造,於 2025 台北國際照顧博覽會展示「可控 AI × 機器人」應用,透過居家陪伴機器人 Gilee 桔利,展現可控 AI 理解語意、感知情緒並標記風險,揭示機器人大腦即服務(Robot Intelligence as a Service, RIaaS)的未來方向。橘子集團策略長暨 Vyin AI 負責人陳冠宇(左)與女媧創造營運長張智傑(右),分享機器人特點。
圖/ 橘子集團

從長照產業切入 以「可控 AI 大腦」打造能被信任的陪伴

女媧創造耕耘陪伴型機器人多年,擅長機器外觀設計及互動體驗,但在長照領域的推廣仍多停留在試行階段。營運長張智傑表示:「要守護長者的健康、撫慰孤獨長輩的孤獨感,光靠形體與互動還不夠,更需要一個可靠的大腦。」

過去的照護型機器人大多停留在衛教知識宣導或生理監測階段,缺乏與使用者互動的能力。面對照護需求快速攀升與人力斷層,雙方都意識到,若 AI 要真正走進家庭與長照現場,「信任」將是唯一關鍵。而對 Vyin AI 而言,這正是可控 AI 發揮價值的最佳場域。

陳冠宇指出,自大型語言模型(LLM)問世以來,雖展現出驚人的語意生成、邏輯推理與知識應用能力,但其核心仍屬於機率預測模型,本質上是透過複雜的機率計算模擬人類語言分布,即使經過人為的情境工程(context engineering)的修正,仍難完全避免「AI 幻覺」的發生。「在一般應用場景中,幻覺頂多造成資訊錯誤,但在醫療與照護產業,錯誤的回答可能直接影響生命安全。」

相較之下,Vyin AI 研發的智慧中樞 Vyin Brain 採用獨創的仿生大腦架構,由「語言、知識、理解、動作」四大中樞分工協作,層層把關 AI 的思考與回應流程。另外可將醫療、零售、教育等專業領域的資料轉化為透明的知識圖譜,建立清晰的知識邊界,確保所有回應均具可追溯性、可驗證性與可解釋性,最大程度的消除 AI 幻覺風險,讓生成式 AI 在需要高度精準與信任的場景中得以安全落地。

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台北國際照護博覽會中,桔利的初登場,引起大眾的好奇與關注,詢問與體驗絡繹不絕。
圖/ 橘子集團

讓機器人更像人:客製化設定與長期記憶,讓長輩感受理解

首度亮相的桔利,以活潑童語與長輩對話:「爺爺,今天有什麼開心的事嗎?」「奶奶,妳該吃高血壓的藥囉!」展區人潮絡繹不絕,將 Vyin AI 的展攤擠得水洩不通,中化銀髮總經理李宗勇及團隊親自體驗後,更是對桔利讚不絕口,直言這位 AI 金孫外型討喜,是長輩絕佳的陪伴者。

事實上,被設定為「10歲金孫」的桔利,不僅能理解長者的語意與意圖,陪他們閒聊、安排行程、提醒用藥,還能透過長期記憶與個人化設定,根據長者的個性、家庭與健康狀況調整互動內容,主動引導長者分享興趣、回憶過往,甚至向他們請益,讓長者在互動中感受到被理解、被需要,進而產生「情感價值」。

相較多數廠商強調的是「生理監測」功能,桔利更重視的是「情感陪伴」。負責桔利產品功能設計與規劃的產品經理 蔣欣諭 補充,在傳統華人文化中,子女常羞於直接表達愛與關懷,因此設計出「專屬家人的 AI 仿聲語音信」功能。

子女只需透過專屬 App 輸入文字訊息,桔利便能以 AI 仿聲技術,轉換成兒女或孫子的聲音唸給長輩聽。這項功能在現場引發驚喜與共鳴,它觸動的不只是科技的體驗,而是家人之間「說不出口的愛」。

在日常生活中,桔利也具備智慧照護的即時偵測能力。會在對話中持續判斷語氣與內容的變化,進行風險標記。若偵測到異常,會透過女媧的通報系統推播給家屬,並依照情況分級提醒,且所有對話內容都會被自動收錄於後台,以簡潔明瞭的儀表板呈現,讓家屬與照護人員能快速掌握長者近期的身心理狀況。

「我們設計桔利的目的,不是取代家人,而是成為家屬與長者之間的橋樑。」她說。

從長照出發,邁向多元 RIaaS 生態

桔利在照護博覽會的初登場,不僅引發長輩熱烈回應,也為 Vyin AI 與女媧創造的合作奠定良好開局。對團隊而言,這不只是一次成功的展出,更是「情感連結」價值的具體驗證,同時也證明雙方在軟硬整合上的實力。

「我們從長照出發,是因為這是最難的場域,能最大化檢驗技術的可控性與穩定度,凸顯我們技術的價值。」Vyin AI 負責人陳冠宇表示。

除了以可控 AI 大腦杜絕幻覺外,要讓機器人能像人一樣反應,關鍵不只是速度,更在於整合。要達到像人一樣的回應速度與精準度,必須同時整合語音辨識(ASR)、語意理解、知識調用與語音合成(TTS)四層技術。「這不只是速度問題,更是理解與反應的平衡,這種全鏈路整合能力,就是我們最重要的護城河。」

陳冠宇透露,目前雙方正持續開發的全鏈路版本,預計於明年第一季推出,屆時回應時間將縮短至三秒內,讓人機互動更自然流暢。於此同時,團隊正推進「機器人大腦即服務(RIaaS)」模式,將同樣的可控 AI 能力延伸至零售、教育與照顧產業等領域。

RIaaS:Robot Intelligence as a Service 機器人大腦即服務.jpg
橘子集團旗下 Vyin AI從長照出發,希望以最難的場域開始,最大化檢驗技術的可控性與穩定度,邁向多元 RIaaS 生態。
圖/ 橘子集團

以零售為例,Vyin AI 自研的 D-RAG(DistilGraph RAG) 技術,可自動整合商品規格、客服紀錄或保健品資訊等非結構化資料,轉化為可即時調用的知識圖譜,讓機器人能在銷售、客服或導覽場景中快速回應顧客問題,提供準確建議,甚至根據互動內容動態導購、推薦商品,並在適當時機「轉真人」接手,協助品牌提升轉換效率。

同樣的架構,也能延伸至教育、照顧產業與智慧導覽等多種場景,讓機器人化身銷售助理、賣場導覽員、教學助教,根據使用者需求與語境,自動生成可信任的回應與互動體驗。「只要運用 Vyin AI 解決幻覺問題,『機器人即服務』的時代就會正式來臨。」陳冠宇說

他進一步指出,全球市場已對 RIaaS 商業模式產生迫切需求,Vyin AI 憑藉可控 AI 大腦的技術優勢,正積極布局海外市場。「我們希望透過 RIaaS,把這套可控 AI 大腦服務化,讓各行各業都能快速導入可信任的 AI 機器人,不只是替代人力,而是打造溫度的互動,讓未來的人機合作更加順暢、緊密。」

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