走入網路裡一整片迷霧森林,放下對立就能看見藍天
走入網路裡一整片迷霧森林,放下對立就能看見藍天
2018.12.25 |

在網路時代,網上發布的內容在我們尚未意識到真假前,早已瞬間洗腦眾人,不僅煽動大家的心,更容易創造社會上的對立。試著撥開社交媒體所建立的森林迷霧,讓網路回歸一片淨土。

「ξ ύλου Δάσος」這串詩意的符號是一組希臘文,它們分別是「木頭」與「森林」的意思。

這組希臘詞語同時也是一個中文YouTube頻道的名稱,上面有26部與高雄市長候選人韓國瑜先生有關的影片,幾乎是以一天1~4部影片的速度在釋出內容。這個頻道幾個月前名字還叫做「民進黨工」,是由使用者帳號htcheng417所創建。查詢「關於」頁面,上面註明的作者所在位置是「中國」。

這些影片都是針對高雄市長選戰所製作,影片素材的內容剪輯自台灣的電視新聞、談話性節目,以及臉書網友文字影音內容,甚至有些是盜用國際或台灣的廣告或網路影片段落,之後被民眾舉報。

每則在YouTube影音內容底下討論區留言的網友們,是個別夾雜著毫無過去點閱按讚歷史的空白帳號;簡短的留言訊息往往是「簡單的附和語句」,所有的內容意義很直白地在指涉執政黨與執政黨高雄市長候選人陳其邁的種種「劣跡」。

如果這是一個民眾自發性的創作內容,我們應該要尊重這個民眾的意見與看法,因為這屬於言論自由的範疇。但是如果這不是一個「熱情民眾」,而是一個專門負責散播假新聞的工作人員所製造出來的「精緻產品」呢?如果這是一個熱情民眾的真誠發言,但是在發言之後,有十倍、百倍的專責工作人員(或假帳號),圍著他來放大所有不滿與對立衝突,這樣的爭端還隸屬言論自由的範疇嗎?

謊言講一百次、一萬次、十萬次、百萬次、千萬次,會不會就能夠得以成真?也許作者運用希臘文「木頭」與「森林」的意思,是指運用電腦資訊工具來創造一整片謊言與假資訊的森林?

「煮者」是另外一個分享著韓國瑜系列影片的YouTube頻道名稱,也是「木頭與森林」這個頻道的自動推薦內容。查詢「煮者」的「關於」頁面,你會看到作者所在位置是「美國」,同時有著奇特的簡介:

「南加州的秋天,西風挾著落葉,一片肅殺之聲,像極了台灣的選舉。」

使用「肅殺」這樣的語言,是在感慨這次進行中無聲的「假新聞」戰爭的真實面貌嗎?我們不知道無論「ξύλου Δάσος」或者「煮者」這樣的頻道,他們是否收費進行這種內容服務?他們的金主是誰?除了這個帳號外,還有多少個這樣的影音頻道帳號介入台灣的選舉?而這些構築成什麼樣的平台?

如果繼續從搜尋引擎挖掘下去,你還會發現高雄市長候選人韓國瑜先生的影片出現在lbn.su(21)、vilook.com(40)與vworde.ru、AmiraPress這些地方。

這些網站有的是內容農場,有的是知名影音服務的山寨網站;在其中兩個以俄語為主的網路服務頁面中看到這些影片時,你甚至還沒有辦法搜尋:因為你不知道他們的系統能否處理中文字元。這些特定的內容農場與山寨影音網站,又在謊言的生態系統中扮演什麼樣的角色呢?

使用臉書,卻不知道自己帳號的動態消息牆上,系統用著什麼樣的演算法;看著YouTube推薦的影片,一下子就看完所有的「蜂蜜檸檬」,但是卻對怎麼挑選出來、推薦給你的「下一部」影片渾然不知。

往下滑永遠滑不完的內容,往上一頂就會自動重新reload頁面內容,就像電動機台第一人稱射擊遊戲中reload子彈的英勇主角。你不僅看不見後面的推薦演算法,也深陷在目標讓你上癮、永恆更新的遊戲設計中。

《鏡週刊》前一陣子做了報導,譯介了英國《衛報》針對法國離職YouTube推薦演算法工程師的計畫網站:algotransparency.org,幫助使用者揭開網路影音平台業者推薦演算法的運算過程。

Google的前設計倫理實踐者崔斯坦.哈里斯(Tristan Harris),目前是人性科技中心的共同創辦者,反省並且撰寫文章揭露科技如何利用心理與人性的弱點讓人上癮、無法自拔。要是這些科技不只讓人們的使用習慣上癮,還創造了社會對立與衝突,那會是什麼樣的場景呢?

烏克蘭記者盧斯蘭.德尼欽科(Ruslan Deynychenko)努力揭露俄國的新聞頻道如何系統性地創造了不存在的混亂與衝突,製造克里米亞俄語民眾的恐慌,最終導致了烏克蘭與俄羅斯的戰爭。

美國PBS公共電視製作專題報導,臉書被菲律賓的記者、柬埔寨企業家認為流通的假帳號、假新聞創造了生命威脅、種族衝突,而且多年來拒絕採取任何行動阻止社會崩解;聯合國緬甸的特別紀錄工作者認為,臉書如今已經變成一個野獸,需要對導致的種族清洗負責。傳統媒體與新媒體在今日很容易以光速、我們還沒有意識到的狀況下,瞬間轉變成洗腦工具。

從社會的現象回頭檢視這些社交媒體的迷霧森林,倘若還有時間與機會彼此合作,也許在下一次「木頭與森林」頻道釋放出更煽動、對立衝突的訊息之前,我們有機會放下對立,彼此攜手走出來看見藍天。

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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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