大修辭年代
大修辭年代
2003.01.01 |

現在的老闆形象迥然不同,大部份的獨資老闆是既沒錢、也不成功的。原因不難想像:因為「製造」變得人人都會,印度人、中國人、韓國人、馬來西亞人或尼加拉瓜的客廳都比台灣便宜,這世界一喊要多少客廳?要幾台機器?真的是「要多少有多少」,現代的台灣老闆一旦在成本上先輸一手,那即便是多拼命,也救不回那每天都被殺戮的城池。
正因為製造的貨物滿天飛,我們現在得開始欣賞起另一種角色——「大修辭家」,他們是讓「長相一樣」的貨物,卻能賣得「絕代出色」的人,可以預料,他們將是我們這個新時代的新有錢人或新成功者。
「修辭」(rhetoric)是針對「說話」的學問或技術,目的在於說服聽眾改變既有的認知態度,所以又有人稱它為「語藝」——運用語言的技藝。修辭的歷史發源甚早,史書最早的系統紀錄來自希臘城邦,在當時的市民社會裡很多公眾議題是必須透過辯論和說服來取得結論的,為了幫助有志之士「說得出色」,那時的大哲學家亞里斯多德還寫了最早的「修辭學」。不過這門學問身世雖悠遠,形象卻不佳,在那個缺乏基礎教育的年代裡,一個雄辯滔滔的演說家其實是不利於「政治團結」的,所以亞里斯多德的老師柏拉圖最痛恨「修辭學」,直指它是進步社會的殺手。

**一種說服消費者的過程

**時來運轉,我們有理由相信:「大修辭年代」正在我們的身邊翻開它波瀾壯闊的第一章。這江山易色的表面原因,是承繼了老闆們的悲情——「會生產東西」不再重要,因為供給已經太多,重要的是「會賣出東西」,而這是一種說服消費者的過程,就是修辭。也許你會有柏拉圖式的疑問:修辭不就是騙人的花招嗎,它經不經得起時間的考驗呢?會有這樣的天問,其實是你誤會了「好修辭」和「壞修辭」的差距,「好修辭」多半是「社會共鳴」的技巧性揭露,而在民智已開的現代社會,「壞修辭」的感染力恐怕還不及一張瞇著眼的苦澀笑臉。
舉例來說,大家都看過「Johnny Walker」那支義大利足球明星巴吉歐(Roberto Baggio)「失落與復仇」的電視廣告吧,他先是在眾人看好他的1994世界盃「踢飛」了那一記決定性罰球,讓他被咀咒了4年,直到1998年大家都不看好他時,卻戲劇性地復仇成功。這是一套改編自真實史料(兩屆世界盃觀眾加起來有好幾億人)的「畫面修辭」腳本(當然那唯一的slogan: 「Keep Walking」,巧妙搭組了品牌名稱和戲劇的連結),講的是男人跌倒了再站起來的故事,它的修辭傳遞的是一種「對挫折者的認同邀請」,你雖然不是巴吉歐,但當他第二次終於踢進後,在滿場歡呼中顧盼自雄、寂寞聖賢般的踱步(walking)時,你會覺得「唉,有為者當亦若是!」有趣的是,真實世界中成功復仇的機會其實少之又少,「借酒澆愁」的時候卻多的是,當你每次碰到一個挫折就喝一次威士忌,「Johnny Walker」的競爭對手就咬牙切齒一次:不是同樣都是來自蘇格蘭嗎,為什麼顧客買醉時就是想不到我?
這樣的大修辭出現在女性用品上更多,看看SK II當年最著名的「你在看我嗎?你可以再靠近一點!」與「白回來」系列的保養品廣告,也可以回憶一下多芬邀請一堆白衣白領工作女性,或對談(八卦戲謔式的)、或獨白地來談使用多芬產品後「自信的重尋」,這些都是「對容貌灰心者的認同邀請」,但它們和巴吉歐一樣,同樣運用了修辭學理的「轉喻」(metonymy)——「Johnny Walker威士忌酒」和「SK II、Dove保養品」,不就是兩個性別領域中,各自「幫你找回自信」的朋友嗎?而在這兩個修辭敘事的背後,不也赫然就是由一大片「挫折者」(城市「消費者」的另一個轉喻)構成的市場嗎?而最著名的壞修辭,就是上次市議員選舉成群「XXX推薦」的廣告,看了那麼多次,你的名字(以及這名字背後的說服力)不還是讓人霧煞煞嗎?

**由時代轉折帶來的改變

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但修辭技藝必將昌盛的原因,除了「同質性產品生產過剩」這個消極因素外,怕還有一個威力更強大的積極力量——數位時代。在這個時代中,因為Internet或通訊科技的網網相連,人類首度可以在不同空間裡、同時工作(國際股市、期貨、外匯交易就是最顯明的例子),也第一次大規模地活在「經驗匱乏」的世界裡。面對許多出差或外派的地方社區、許多和你於Internet上協力工作的異文化夥伴,你其實沒有多大和他們共處的生活經驗,而人與人的溝通、結盟、交易,其實都是透過大量彼此的「修辭對話」,作為互動的第一個起點。許多你第一個選擇的「修辭」提供者,容或本質上和你衝突不少,但它卻常常在彼此調適後,成為你一輩子最佳的partner,而那些實際上特性可能和你最登對的人,卻會因為修辭的不對盤,被你終身漠視。
由時代轉折帶來的企業修辭改變,可以在很多你我身邊發生的事物看得出來。例如在90年代,一些跨國企業開始作企業形象識別(CIS)的更新,最著名的包括Nokia(還記得它那句「科技,始終來自於人性」的slogan?)、韓國Samsung、美國Lucent,而台灣宏碁就換了兩次(還記得那個斜菱形的logo嗎?);而更多的企業則是策動「修辭」的現代化,例如HP,就在菲奧莉娜新上任CEO後,logo下方就多了「Invent」(創造)這個字;前面所提的Johnny Walker,你知道在「Keep Walking」之前的slogan是啥嗎?——「Welcome to Civilization」(迎向文明),會不會讓你暈倒?最近的顯例,則是老巨人Motorola的「兒童化」——你Moto了嗎?。
修辭的爭奪,現在可真是方興未艾,除了四處可見的廣告、公關新聞,各家跨國公司的公司簡介(brochure)、年報(annual report)更是精采異常(例如Intel和Apple對「CPU速度能否帶動PC市場成長」的激辯),對一個全世界趴趴走、對什麼都陌生的法人投資者而言,這一修辭的吸引與否,就關係幾億美金的流向。當然,修辭也是動態的,它必須跟著公司股價、社會情緒、其它的大價值(例如環保或中國崛起這檔事)變化、消費世代交替作動態調整,有時還得即興演出;而別忘了,公司老闆如何透過有力的說辭,凝聚公司向心力,形成與時代同步的戰鬥文化,都是這個「無經驗、少經驗」數位時代的有力工具。
說了這麼多,無非是想提醒:台灣社會其實可以不必再過度尊敬有錢、有勢、有機器的老闆了,未來誰才是老闆,還不知道呢?你說,——這是不是一套有說服力的修辭呢?
但修辭技藝必將昌盛的原因,除了「同質性產品生產過剩」這個消極因素外,怕還有一個威力更強大的積極力量——數位時代。在這個時代中,因為Internet或通訊科技的網網相連,人類首度可以在不同空間裡、同時工作,也第一次大規模地活在「經驗匱乏」的世界裡。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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