理科太太被剝削了 ── 現代創作者的憂鬱來源
理科太太被剝削了 ── 現代創作者的憂鬱來源

看著理科太太的最新聲明覺得好心疼,老公憂鬱症、自己照顧照顧著也跟著生病了,小孩兩歲,並決定要休息不拍片放長假。

理科太太的頻道,只是社群媒體血淋淋剝削創作者的冰山一角。

YouTube或其他社群媒體,它會不自覺地逼你展露出自己生活光明美好的一面,把陰暗面藏起來,因為沒有人想看、沒有讚、沒有點閱,然後看著理科太太爆紅後,要面對著鏡頭持續強顏歡笑、強自振作,維持著搖搖欲墜的觀看數。

光想就覺得這個畫面好辛苦,好殘忍。

社群時代,每個人都有機會爆紅十分鐘。

社群媒體的吃人

但你不知道的事,為了得到這「十分鐘」,有多少人付出了多少努力在汲汲營營那十分鐘。得到了爆紅的機會以後,演算法會告訴你,你不紅了,然後要犧牲更多甚至自己的健康,來換取能在社群裡持續維持巔峰。

YouTube尤其殘忍,它可以賦予你一個無限放大的擴大機,讓你的影響力瞬間擴大到你無法想像的程度,讓你以為世界其實喜歡你,好多粉絲愛你。事實上是演算法找上了你,你的創作風格、特性符合演算法要的。我之前製作上傳了一隻電子煙的影片,討論潛在的法律風險跟政策的不合理性,這支片意外得到演算法的青睞,它得到了跟我的頻道訂閱數以及平均閱覽數完全不成比例的關注。

演算法與平台賦予創作者無限大的舞台,然後也可以瞬間奪走它。

我們身為創作著,代表我們在某些領域是擅長的,而且是可以持續輸出的,但同時也代表有更多領域是我們不懂的,更別說產出。因此當我們開始在社群媒體上嶄露頭角,透過演算法讓更多人看到時,也走上這條不歸路,尤其是很依賴演算法的YouTube環境。當有一天,演算法不再愛我時,創作者必須開始改變,調整自己,揣摩新的演算法到底愛什麼。

這是一個很弔詭的事,如果是一名NBA籃球員,你就只要好好鑽研這項你擅長的技巧,把你的籃球技能持續精進,球賽就不會淘汰你。但在社群媒體的環境,就好像要創作者從打籃球要變成打棒球一樣,只因為演算法的口味改了。 所以我們看到理科太太開始嘗試在鏡頭前笑,去上電視節目、整老公、喝防彈咖啡。但我們大部分人無法,因為我們擅長的東西很有限,我們也是普通人。

數字與創作者

為什麼看到越來越多創作者的身心靈出狀況?之前小玉、聖結石都得到憂鬱症,還有這次理科太太也是,因為平台本身已經成為最大的憂鬱症製造者。

這是個前所未有的時代,大量創作者完全被數字綁著。我們常說藝術家、創作家比較自由,因為創作是自由的。但現在,流量的考量讓創作沒有自由,如果你是一名影片創作者,你能拒絕拍攝Vlog每天固定產出影片來換取演算法的青睞,還是每個月上傳一隻長片,然後乏人問津?

但這就是社群媒體要的,一個無時無刻關注自己觀看數,然後24小時不停上班的的創作者。

也不能一味責怪創作者。我們還要問,是誰創造了這樣一個奇怪有害的環境?當YouTube平台表面上是要散播歡樂,散播好想法的地方,骨子裡卻成為比恐怖情人、前妻還厲害的創作憂鬱製造者,這個現象,平台可已把責任都推給看似中立的「演算法」,而實質上演算法是由「觀眾」還有「平台」所掌控的。

沒錯,YouTuber很多從平台流量中獲得好處,賺到錢。但不代表創作者該被平台無限壓榨、應該憂鬱。

理科太太算是很有代表性的案例,因為她是台灣史上竄升速度最快的YouTuber,並在非常短的時間內,被演算法(或者觀眾)拋棄。

平台該負起責任

我想,如果在一般職場上,勞工被認為應該得到勞基法的最低保障,在數位時代裡,我們卻反而壓榨創作者製造歡樂,然後讓平台賺滿滿?是否我們也需要一個……找不到更好的形容詞,一個不會過度剝削創作者的演算法,讓創作著創造歡樂的背後,不是大把地在吃著克憂解藥。

真的沒事不要當YouTuber,做得不好憂鬱,做得好得憂鬱症。

本文由果殼授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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