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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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