科技時代的民主與資本主義
科技時代的民主與資本主義
2019.10.04 | 生活

西方越來越多人在談論民主的終結或民主已死,這和科技帶來的經濟社會變遷有什麼關聯嗎?

19世紀的第一次工業革命雖創造了財富,卻讓大多數人落入無產階級,嚴重貧富不均。當時英國已經有初期的代議民主制度,但有錢人不願意讓無產階級擁有選票,擔心他們不夠理性,會破壞資產階級民主。這是少數人的民主。

20世紀初進入福特主義時代,大規模生產出現,經濟快速成長,勞工薪資增加,並展現組織性工會力量,企業也願意和工人分享經濟利潤,社會較為平等。政治上,普選權一步步擴大,我們所謂的代議民主開始在西方確立。本質上,資本主義有創新與創造的能量,但邏輯上必然產生不平等,而全民普選的民主體制賦予一般大眾權力,讓人數較多的中下階級可以透過實施累進稅制和社會福利來矯正不平等,同時,大眾也由此覺得這個體制可以讓他們有所得,從而認同這個體制。

從1930年代到1970年代,在西方國家是經濟高度成長,且社會相對平等。這可說是民主和資本主義相輔相成。

科技發展,衝擊著民主秩序與資本結構

進入1970年代之後,一切開始崩解了。先是石油危機導致全球經濟衰退,然後是80年代的新自由主義、去管制化和私有化,緊接著90年代的貿易和金融全球化,徹底改變了全球資本主義的樣貌。

再來,隨著資訊和電腦革命的展開、自動化的擴大,全球勞動市場以及薪資結構也受到極大的衝擊。據一本新書《The Technology Trap》統計,自1979年以來,有660萬美國人失去了製造業的工作,這是整個產業的三分之一。

前世界銀行經濟學家Branko Milanovic兩年前出版一本書《全球不平等》(Global Inequality),研究證據顯示,在工業化國家內部,不平等越來越嚴重,中產階級嚴重消失,全球最有錢的1%人財富大幅增長。

進一步而言,他說,

這個經濟不平等的狀況有嚴重的政治後果,「中產階級一向是民主和穩定的後盾」,他們可以避免比較極端的左翼和右翼政治力量,而那些從中產階級向下滑落的工人最容易受到民粹主義的誘惑。這正是當前科技時代的民主危機 了。

原本世代間的文化態度轉移(如年輕世代對同志的態度更開放),以及新移民的大量湧現,都讓老一輩的世代覺得越來越不適應自己的國家,越發認為體制不是站在他們這邊,經濟上的不安全感更加強化他們的失落與不滿。因此,在歐美,主流政黨的認同度和支持度越來越低,整體投票率也一起下降,認為自己疏離於體制的選民大幅上升,目前有約兩成的美國選民認為政客在乎他們的意見,這些人更覺得自己和菁英是對立的。

相對的,新右派政黨把這些經濟社會問題歸罪於外來移民或者歐盟,透過情緒性的動員、簡單的語言 ── 這又是數位時代社交媒體的特色,強化群眾與菁英的對立,為自己在政治上攻城掠地。

另一方面,強調政治經濟大改造的新左翼也於焉崛起,不論是英國工黨領袖柯賓、今年歐盟大選中大幅進展的綠黨,和這次美國總統大選民主黨主要候選人的左轉,乃至於「社會主義」重新成為一個「酷」的概念,都說明了民粹主義成為這個科技時代的政治想像。

以此之故,

要重新點燃民主的想像,要重新召喚公民對民主的信心,人們願意認同與參與體制,不只應當在政治層面做改革,還更需根本地思考如何駕馭科技的力量,讓經濟資源分配更公平。

過去的作法是強調對人力資本的再訓練與加強投資 ── Google最近宣布要對三分之一的勞工進行AI訓練,亞馬遜說要用70億美金來對加強員工的技能,但這顯然不能解決現在更廣大的困境。另一種新的思考是,實行「普遍基本收入」制,讓科技創造出的財富可以更平均分配,這目前雖然有若干試點的實驗,也還沒能證明是真正可行的。

該怎麼辦?最好的答案從缺。如果矽谷和全世界的科技人可以用想像力推動各種技術的前進,我們是否也該把想像力用在如何解決科技的社會和政治後果上?

責任編輯:陳建鈞

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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