NBA滅火、《南方四賤客》點火，超酸「道歉」嘲諷維尼遭中國封殺|數位時代 BusinessNext

NBA滅火、《南方四賤客》點火，超酸「道歉」嘲諷維尼遭中國封殺

NBA熱門球隊火箭隊、美國知名動畫《南方四賤客（South Park）》前後踩到中國政府敏感的政治紅線而遭禁播。

《南方四賤客》內容嘲諷中國，作者道歉卻是提油救火

以嘲諷時事及社會熱點的美國成人動畫《南方公園（South Park）》內容再掀爭議，在中國大舉慶祝成立70週年之際，在10月1日上線的新一集以「樂團在中國（Band in China）」，因內容涉及中國的敏感話題，包括虐待犯人、器官移植、媒體審查、小熊維尼遭禁等等，引起中國網友不滿而遭禁播下架。

對此，《南方四賤客》作者Trey Parker與Matt Stone在Twitter上用「酸」及「說反話」的文字向中國「道歉」回應，表示「我們跟NBA一樣歡迎中國式內容審查」、「我們愛錢勝於自由」、「習近平一點都不像小熊維尼」，最後說「中國共產黨萬歲，希望今秋的高粱豐收，中國，可以合好了嗎？」並且提醒大家記得要收看第300集的南方公園，這個「道歉文」看來並不是很情願，甚至可說是提油救火。

其實Band in China（樂團在中國）與Banned in China（在中國被禁）僅是兩字母之差，也許作者在推出這一集之前，早就預料會被中國查禁的結果吧。

NBA火箭隊總經理發言涉政治敏感在中國遭禁播，贊助商、藝人連聲抵制

無獨有偶，NBA球隊休士頓火箭隊（Houston Rockets）的總經理Daryl Morey上週六帶隊在日本進行比賽時，透過Twitter發表支持香港抗議行動的言論，引發中國政府及網友的嚴正抗議，雖然Daryl Morey及球隊老闆都再度於Twitter推文表示，Daryl Morey的發言僅是個人言論，並不能代表火箭隊的立場，然而這已改變不了中國政府與網友們「反火箭隊」的聲浪。

不僅中國政府透過駐休斯頓總領事館對休斯頓火箭隊提出了嚴正交涉，央視體育頻道也決定取消轉播NBA的節目，同時與火箭隊有合作關係的中國企業紛紛表示暫停或中止合作，此外在淘寶輸入「火箭隊」、「休士頓火箭隊」、或「Huston Rockets」都完全沒有搜尋結果，表示在中國已經獲取不到任何與火箭隊的比賽內容及周邊產品。

事發之後，Daryl Morey刪除了Twitter上的敏感貼文，且再次強調感謝中國粉絲及贊助商支持，同時NBA發言人也表示，「我們對於休士頓火箭隊總經理Daryl Morey表達的觀點，深深冒犯了我們在中國的朋友和球迷而感到遺憾，」同時強調「我們尊敬中國的歷史與文化，並希望透過運動及NBA能成為消彌文化鴻溝，成為團結人們的一股力量，」但他也說「聯盟支持個人的自我教育並針對認為重要的事件發表看法。」

此外，布魯克林籃網隊老闆也是中國阿里巴巴（Alibaba）共同創辦人蔡崇信表示，Daryl Morey的發言「有損與中國粉絲的關係，且這事件所造成的傷害將持續很久。」

正在所有人都想彌補Daryl Morey失言事件的時候，NBA執行長Adam Silver接受媒體訪問時又說「我們支持Morey自由表達的權利，但並不為其言論內容背書，」此舉再度受到中國媒體及網友的抨擊，使Adam Silver今天表示希望能與中國政府會面，針對Daryl Morey引起的一連串風波進行溝通。

Daryl Morey失言事件至今越演越烈，許多中國藝人出面表態將不參加10月9日及10月10日在中國上海舉辦的NBA球迷之夜及NBA中國賽，包括李易峰、白敬亭、吳謹言、周一圍、范丞丞等等。

當然，最令人好奇的是，中國NBA粉絲們還能看得到球賽轉播嗎？這事情裡面撿到槍的人太多，後續發展還有待觀望。

責任編輯：蕭閔云

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。