從主播到Kpop女團都能AI打造!南韓科技網紅掀娛樂圈革命,以後還需要真人偶像嗎?
從主播到Kpop女團都能AI打造!南韓科技網紅掀娛樂圈革命,以後還需要真人偶像嗎?

中國網友有一個流行語叫做「AI演技」,用來形容演員臉部「面癱」、表情僵硬沒有生氣,彷彿是透過人工智慧生成一般,此外,南韓整型風氣盛行,先前一場選美比賽的照片流出,發現佳麗們長相都十分相似,被網友戲稱為「AI大軍」。

我們會用「AI」形容長相相似或是表情不生動的人,但事實上,AI早就已經反過來模仿人類,而且做得惟妙惟肖,騙過許多人的眼睛。

去年南韓MBN電視台就出現了一位AI主播「AI金柱夏(AI 김주하)」,神態、講話方式、表情幾乎都與真人沒有差異,引起廣大討論。這位主播是MBN與AI公司MoneyBrain合作研發,以電視台當家主播金柱夏為原型,只要給「AI金柱夏」輸入1,000字以內的文字稿,就能自動生成播報畫面,目的在於即時播報新聞,抓住速度。

AI主播金柱夏
韓國MBN的AI主播金柱夏。
圖/ YouTube截圖

新聞主播的重點是以專業姿態傳達正確資訊,不需要太多浮誇表情或是動作,還算是比較初階的應用,但若是換成需要唱唱跳跳、聊天表演的YouTuber呢?韓國YouTuber Rui(루이)常在自己的頻道「RuiCovery」上傳翻唱影片,平均都有5萬以上的觀看次數,有些還超過10萬,偶爾有出去玩的Vlog,漂亮的容貌加上動聽的歌聲,讓她YouTube上小有名氣。

影片中的Rui再怎麼看都像是個普通的正妹網紅,讓人驚訝的是,她在今年2月自爆,自己其實是「虛擬人」(Virtual human)。她的影片中,只有髮型、聲音和身體是真的,除此之外,整張臉蛋都是使用AI深度學習技術(Deepfake)打造的。

對此,Rui也自述,「這樣就像是獲得了第二人生一樣,不是嗎?」,而網友對此反應不一,有人認為她把AI技術發揮得很好,看不出破綻,但也有人覺得,「希望可以看到Rui面具下的真實面孔,你的歌聲很美,相信人也會很美」、「根本看不出是假的,真的太可怕了」。

Rui「本人」在受訪時提到,自己一直有當歌手的夢想,但是南韓演藝圈極度重視外表、競爭激烈,不夠漂亮就難以出頭,所以她選擇了dob Studio的提議,用「AI臉」呈現在大眾面前。

dob Studio提到,Rui的臉是先靠機器學習真人臉孔的各種數據,選出讓人覺得最友善、最具吸引力的臉,再使用特定的臉部合成技術,讓這張臉可以結合真實的身體,打造出影片中與真人幾乎沒有差異的樣子。

11人女團全都是AI!掀起Kpop新革命

而提到韓國演藝圈,最具代表性的就是風靡全球Kpop,背後的功臣就是一個又一個的偶像團體。而在今年3月,韓國竟然出現了第一個「AI女團」Eternity,她們由科技公司Pulse9打造,團員有11人,最大的特色就是,沒有一個人是真人,所有人的臉也都是合成而來,並不存在於世上。

事實上,這幾位團員的出道方式還是經過「選秀」而誕生的,從101名AI少女中,經由網友投票後脫穎而出,每位成員甚至都有自己的生日、個性、人設等,像是團員夏天負責寫歌;團員秀珍則已經當了「練習生」5年。

今年3月時,由其中五人首先推出出道單曲「I'm Real」,歌詞唱道,「我是真實的,來把真正的女孩們叫醒吧⋯⋯我是真實的,嶄新的樣貌,誰都想像不到」,不過,因為這個團體是從頭到腳皆是虛擬生成,可以明顯看出沒有網紅Rui那麼自然,歌聲也是合成的,接受度似乎還沒有那麼高。

接下來Pulse9和經紀公司AiA-fab也會依照現今韓國偶像的模式,讓團員們參加更多活動,例如YouTube影片、品牌模特兒等等,或是以小分隊形式表演,目前也已經有團員出現在廣告中。

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AI女團eternity。
圖/ YouTube截圖

面具掩蓋還是釋放自我?

「Deepfake」技術越來越盛行,不只在亞洲,歐美也開始出現。美國一名19歲的歌手Miquela Sousa,大家稱她為Lil Miquela,她在Instagram上擁有300萬名追蹤者,YouTube頻道也有26.8萬訂閱,綁著兩顆丸子頭、臉上有雀斑是她的招牌造型,同時擁有巴西與西班牙血統,當然了,她也是一名AI網紅。

Lil Miquela在自己的介紹影片提到,當一個機器人最棒的地方就是,可以與許多大咖歌手合作、在MV做出高難度動作,例如在行駛的卡車上跳舞,甚至還可以不帶情緒地跟「前男友」合拍影片,她笑說,「恩⋯⋯我想這是人類做不到的吧。」

lil miquela
圖/ lil miquela IG
lil miquela
Lil miquela與另外一位機器網紅Bermuda。
圖/ lil miquela IG

從上述的例子可以看出,Deepfake換臉相關應用在娛樂圈越來越盛行,尤其在疫情肆虐的2020年,人們更渴望能在網路上找到陪伴,對於「虛擬」網紅的接受度也越來越高,不只有日本帶起的二次元VTuber風潮,更三次元、更像人類一點的AI網紅似乎也在改寫娛樂圈規則,掀起熱潮。

如同那句老生常談,科技始終來自於人性,一方面可以說,社會上根深蒂固的外貌至上文化,讓人們更希望透過科技打造一張「讓人喜愛」的臉,來吸引目光,但另一方面,若是可以透過科技打造出自己想呈現的樣貌,讓這些人能夠更自在、更舒服地面對世界,那麼AI換臉技術聽起來好像就沒那麼可怕了。

如同Rui所說的,這就像得到了自己想要的第二人生,何樂而不為呢?

資料來源:straitstimesarchyde

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #AI #虛擬社群
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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