人的品味比AI更有效,Netflix新「收藏」功能讓電影專家幫你挑片
人的品味比AI更有效,Netflix新「收藏」功能讓電影專家幫你挑片

在人工智慧浪潮湧現,各家企業紛紛納入AI技術的當下,Netflix反倒重新擁抱「工人智慧」,以專家意見取代演算法,向觀眾推薦合適的影視內容。

一直以來,Netflix透過複雜的AI技術,根據用戶對影集的評分、觀看歷史紀錄,以及其他觀眾還看了哪些作品等數據,來抓住用戶的喜好,進行個人化的影集推薦。

改採專家精選,把影集以主題歸類

不過,現在Netflix卻重新以人類意見為主軸,目前正在iOS系統上測試,名為「收藏」(collection)的新功能中,便是由公司創意團隊的專家們,根據影集內更細部的特徵,如年代、風格、劇情及角色等,為用戶精心推薦。

如果被Netflix選為測試用戶,那麼收藏將取代「我的片單」(My List)列表,呈現在App頂部。創意團隊精挑細選的影集,會以一個個獨特的主題整理歸類,收納進不同的收藏。

用戶可在收藏功能裡,隨意瀏覽五花八門的影集分類,當你點擊某個感興趣的主題時,便會立刻呈現主題下收納的各部影集。依照外媒實際體驗,目前約有40個主題供用戶閱覽。

netflix collection 02
收藏內會以五花八門的主題為精選影集分類,用戶可藉由分類尋找喜愛內容,或直接追隨主題等待後續更新。

若覺得特定主題非常「對味」,裡面推薦的影集也都非常喜歡,那麼只要點擊頁面上的追隨(follow),之後有新影集加入此分類時,系統就會在第一時間通知你,保證不錯過任何精彩影劇。(7部影劇見證Netflix的王者之路,你看過幾部?)

Netflix向外媒《TechCrunch》表示,「 我們一直在尋找新的方式,將用戶與我們認為他們會喜歡的主題連結在一起,因此我們正在測試一種新方法,將各個Netflix主題編纂成收藏 ,收錄進Netflix iOS App之中。 」

不過,Netflix也指出,測試會按照各個國家、地區而有所不同,畢竟仍處於測試階段,也不保證「收藏」將成為Netflix App未來功能的固定班底。

netflix collection 01
被挑選為測試用戶的話,即可在App首頁看見新收藏功能。

導入演算法多時,至今仍無具體成果

雖然過去Netflix在推薦演算法上投入許多,但這項技術展現出的成果,並不是很受用戶青睞,去年徹底移除5星評價、評論功能,更引發商業雜誌《Fast Company》撰文批評。

該文強調,機器永遠無法取代人類的品味,重新讓人類掌管推薦內容,才是改善用戶體驗的根本之道。Netflix的本次測試,或許可視為對推薦系統發展方向的一種調轉,人的要素再次回到Netflix上。(在取消5星評價功能後,Netflix為何要「自動」幫用戶載片到手機上?)

有趣的是,本次Netflix測試的收藏功能,可說是仿效過去在老本行DVD寄送服務App中,曾推出的同名主題式分類推薦功能。

Disney+與Apple TV+都即將在11月正式上線,身為串流影音平台最大玩家的Netflix,勢必得趕緊做好準備對付來勢洶洶的強大對手,而幫助用戶找到喜愛影集,完善、有效的推薦系統便是留住用戶的重要一環。

另外,上週Netflix還更新一項「即將推出」(latest)功能,搶先告知用戶哪些作品將登陸平台,與「收藏」相同,這也是Netflix守住訂戶的另一個嘗試。

neflix latest function
為了備戰Apple TV+、Disney+等強大對手,Netflix上週發布「即將推出」(latest)功能,讓用戶搶先知道哪些作品將登陸平台。
圖/ Netflix

責任編輯:陳映璇

資料來源:TechCrunch、The Verge、Fast Company

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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