理科人有錢途,文科生好薪酸?科技龍頭沒說的事:Facebook前身是藝術網站、沒有書法課就沒有iPhone!
理科人有錢途,文科生好薪酸?科技龍頭沒說的事:Facebook前身是藝術網站、沒有書法課就沒有iPhone!

本文摘自《書呆與阿宅》,寶鼎出版

我第一次聽到「文科人」(Fuzzy)與「理科人」(Techie)這兩個詞,是我在史丹佛大學求學的時候。大家暱稱那些主修人文學科或社會科學的學生為文科人,主修工程或電腦科學的學生則是理科人。反觀史丹佛大學自許為技術創新領導中樞的傳統,把人文科系的學生稱為文科人是顯得有點輕佻,然而這未曾動搖學生選填人文課程的意願,主要就是因為這間大學鼓勵通才教育,教授們堅信廣泛接觸各種學科,必能為將來的成就鋪路。

比爾·蓋茲曾呼籲「刪減人文教育補助金」

我在史丹佛大學所受的教育讓我體悟到,跟那些校園裡處處可見的理科人所學到的技能比起來,步入社會的我擁有的是一種對當今科技經濟來說同等重要的互補性能力,絕非可有可無。我那一屆的畢業典禮演講人是賈伯斯(Steve Jobs),他在演說中提到一句很出名的話:「保持渴求,愚傻向前。」(Stay hungry. Stay foolish.)賈伯斯也提及人文與社會科學是創造卓越產品的要素,還說了「光靠科技是不夠的——唯有科技與人文結合並融入人性,才能結出讓心靈高歌的美妙果實」這些話。

媒體的大量報導再加上近來一些書籍紛紛提出警示,認為科技創新大行其道,促成自動化領域出現諸如自動駕駛汽車和居家智慧機器人之類的重大突破,進而威脅到人類的就業機會。我們如今正處於麻省理工學院經濟學家艾瑞克.布林優夫森(Erik Brynjolfsson)和安德魯.麥克菲(Andrew McAfee)所謂的「第二次機器時代」初期,他們兩位在2014年的同名重量級著作當中提到這個概念。根據他們的說法,在這個新崛起的時代,能確保人類找到高薪工作的就業能力,當屬STEM領域的教育所訓練的技巧—STEM即科學(science)、技術(technology)、工程(engineering)和數學(math)的總稱。取得人文學科的文憑,被形容為未來勞工絕對負擔不起,同時也不切實際的浪費之舉。

看看小說讀讀詩,重溫古代哲學家你來我往的論辯,或者是鑽研法國革命史或某個遠方小島的社會文化,這些聽起來實在不大可能讓你在當今偏科技取向的經濟環境中覓得待遇不錯的工作,未來想必更不可能,他們的論點不外乎如此。微軟(Microsoft)創辦人比爾.蓋茲(Bill Gates)在全美州長協會(National Governors Asso¬ciation)的一場演講引起了騷動,他說州政府應該刪減對人文教育的補助金,把經費集中投入STEM領域的高等教育,因為該領域所傳授的技能才有辦法幫學生在將來找到高待遇工作。昇陽電腦(Sun Microsystems)共同創辦人,同時也是億萬大富豪的維諾德.柯斯拉(Vinod Khosla),是當今首屈一指的創投資本家,專門投資科技新創公司,他更是直言:「人文學科現在教的東西,跟未來沒有多大關係。」打造搜尋引擎Netscape 的軟體先驅、同時也是矽谷創投資本家的馬克.安德森(Marc Andreessen)則語帶嘲諷地說,比起科學和技術這些「硬技能」,那些在大學學習人文「軟技能」的學生,「最後大概只能去賣鞋」。

人文教育的軟技能:批判、思考、邏輯

雖說主修電腦科學未必是置身第二次機器時代的必要條件,但人文領域的畢業生究竟具備哪些特殊技能,可貢獻於此嶄新的世界呢?

人文、理工的論戰中還有一個疏漏之處,就是未能體察良好的人文教育其實可以傳授學生許多技能,這些技能不但有益於商業界,還能成為下一波突破性科技產品服務的創新樞紐。當然,也有不少人站出來大聲疾呼培養基本的思考與溝通能力非常重要,譬如批判性思考、邏輯論證和良好溝通技巧等等。法芮德.札卡瑞亞(Fareed Zakaria)在其2015 年的著作《捍衛人文教育》(In Defense of a Liberal Education)中特別強調「創意、問題解決、決策、提出有力論證和管理」等能力都是人文學科所傳授的,他本身就是最好的證明。然而,人文教育培養一般思考技巧的這番論述,卻又讓大家忽略了人文學科主修生之所以握有特別有利的條件,在現今和未來的創新之路上扮演領導角色的最重要因素。

人文社會科學其實是一個專門研究人性和群體及社會特性的學問,這是人文教育中一個始終遭到莫名忽視的面向。攻讀人文學科學位的學生,往往對研究人之所以為人的奧秘很有興趣,這包括了人類的行為和行為背後的原因等等。他們積極探索家庭以及學校和司法系統這類的公立機構是如何運作,又如何能運作得更良好,還有政府與經濟如何運作,或如何因運作不良而被拖累這種常見情形,也是他們的研究目標。學生從特定科目學習到大量知識,然後把這些知識應用到當今各種有待解決的各種重大議題上,並利用各種途徑進行分析和解決。

新時代最大有可為的創新契機,就是在各種層面上應用日新月異的科技力量,包括探索更理想的途徑來解決人類的問題,譬如社會功能不良和政治腐敗;尋覓改良兒童教育的方法;協助人們改掉不良行為,用更健康、更快樂的方式生活;改善職場環境;找出更有效的方法打擊貧窮;改良醫療保險制度,讓更多人負擔得起;促使政府更有擔當,扛起解決地方性議題到全球性事務的責任;以最適切的做法把聰明的智慧型機器導入職場,讓我們能夠做更多人類本身最擅長的事情,其餘工作就放手給機器去完成。員工若是受過扎實的人文教育訓練,就等於具備了朝上述目標邁進的穩固根基。

Facebook的誕生概念,來自心理學應用

科技創新最迫切的需求之一,便是為產品和服務注入更多人味,讓產品服務更貼近人的需求及渴望。賈伯斯慧眼獨具,意識到這一點,他專心朝此方向發展,最後打造出全球最有價值的公司之一。

今後想要摘下成功果實的創業人士和公司,都必須以他馬首是瞻,在創造產品和服務時從各方面去思索,如何善用新技術讓產品和服務更人性化。具體來說,賈伯斯是利用了人文學科在設計上的洞見。Macintosh是世上第一台可以讓使用者選擇漂亮字型的電腦,會有此功能的出現,可以說源自於賈伯斯在奧勒岡州波特蘭里德學院上書法課時學會欣賞字體之美的關係。他在對史丹佛大學畢業生演講時,把字型形容為「一種科學捕捉不到,既美麗、富歷史感又妙不可言的藝術」。

其他還有很多人文學科都對科技界的創新貢獻良多,像心理學系就有助於打造出更契合人類情感與思考方式的產品。Facebook的爆紅就完全體現了專精「人性因素」如何能為新產品、程式和服務的設計帶來革新。大家都知道,馬克.祖克柏(Mark Zuckerberg)是寫程式快手,但由於不善社交,在人際關係上吃了不少苦頭。不過很少人注意到,他是菲利普艾斯特中學的文科生,這是一間採行「哈尼克斯圓桌」(Harkness tables)教學法的學校,課堂上以問答型討論為主,而不是老師台上講,學生台下聽。

之後祖克柏進入哈佛學院,又熱衷於學習拉丁文和希臘文,他甚至在藝術歷史這門課的期末考拿下高分,就因為他架設了網站,將200件藝術作品放在上面展示,讓同學可以針對作品重要性寫下評論,而該網站堪稱是眾人皆可參與的學習平台前身。跟姐姐蘭蒂(Randi Zuckerberg)一樣念心理學的祖克柏,他把人天生渴望與他人連結的心理學洞見,應用在Facebook的設計當中。祖克柏之所以能成為Facebook早期發展的開拓先鋒,當然是因為他寫程式的功力一流,不過Facebook的人性心理學部分,也多虧他的耕耘。

關鍵字: #Apple #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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