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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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