【專欄】AI內容農場來了,恐釀內容通膨!Web3市場自帶解方?
【專欄】AI內容農場來了,恐釀內容通膨!Web3市場自帶解方?
2023.04.14 | 區塊鏈

近年來,人工智慧技術的飛速發展,尤其是大規模預訓練語言模型的出現,為自然語言處理領域帶來了一次革命性的變革。而 ChatGPT,就是其中一款獨具特色的大型語言模型。它擅長通過學習大量的文本資料,生成高品質的內容,並且在許多自然語言對話的任務上,都取得了令人驚豔的成果。

然而,這也引發了一些人的擔憂,即 ChatGPT 可能會帶來各種幾近無成本的、AI 生產的文字內容、圖片、影片氾濫於網路上,美其名為「AIGC(AI Generated Content,人工智慧生成內容)」元年,但若從另一個內容的價值角度來看,則可能造成「內容通膨」現象,衝擊相關產業甚至影響我們的社會與生活。

區塊鏈能讓文本>0,甚至增值

所謂「內容通膨」,指的是因為產製各種數位內容的成本急遽降低,這將導致各種內容出現的數量成為現在的千萬倍,形成一個萬花齊放的巨大內容農場。在這種情況下,一些優質內容要如何成為一支獨秀,將成為眾多創作者、品牌或產品即將面臨的挑戰。

閱聽眾願意受其映入眼簾,甚至將它挖掘出來的精神成本和時間,將遠超過這些內容本身提供的價值。在這樣的情況下,創作者、品牌或產品如何脫穎而出,成為優質內容,進而吸引閱聽眾呢?我們可以通過Web3的內容市場經濟來解決這個問題。

Internet Browsing
AI大爆發,讓一般人也能產出各種內容,卻也導致內容過於氾濫而無價值。

Web3是一個令人驚嘆的市場,它將區塊鏈技術和虛擬貨幣引入數位創作領域,使數位內容的價值得到更好的體現,同時也為創作者和用戶帶來更多收益和認可。

Web3網路中的區塊鏈錢包是一個非常重要的組件,它可以實現對數位創作的打賞、收藏和交易,同時也保護了數位內容的所有權和唯一性。 這使得虛擬內容成為了真正有價值的數位資產,同時也推動了數位內容市場的發展和升級。 通過數位蒐藏品的市場經濟和區塊鏈應用技術的發展,我們可以更好地應對內容通膨帶來的挑戰,並推動數位經濟的發展和升級。

數位蒐藏品是通過區塊鏈技術驗證的數位藏品,通常採用NFT(非同質化憑證)技術進行發行和交易,具有唯一性和獨特性。透過數位經濟的流動,例如按讚給幣、付費收藏或做成NFT數位藏品,作者可以展示其創作品比單純「被按讚」、「給愛心」更直接的「經濟價值」。

支持者更可以將收藏的內容導入二級市場交易,賦予內容未來的增值空間。若是能夠有眼識泰山,或是當個AIGC世代下,真正有價內容的內容伯樂,便能夠輕鬆透過區塊鏈錢包打賞、購買,賦予一個文章「大於零」的價值,也獲得其未來的增值空間;如同過去藝術品交易市場一般,即使每個人都能拿畫筆繪畫,但怎樣的畫有價值,則讓市場來決定!

Web3 數位經濟將過去的藝術市場機制民主化,NFT 狂潮就是例證,待非理性繁榮過去,技術成熟穩定後,類似的技術和市場機制便能幫助到優質的數位內容,更快地從樣貌相似、價值不一的內容農場裡,脫穎而出,一下躍入消費者的眼簾。

NFT(非同質化代幣)
透過數位經濟的流動,例如按讚給幣、付費收藏或做成NFT數位藏品,作者可以展示其創作品比單純「被按讚」、「給愛心」更直接的「經濟價值」。
圖/ shutterstock

有價,就是好內容!

總之,ChatGPT的問世確實會帶來「內容通膨」的問題,但同時也為創作者和消費者帶來了更多的機遇和可能。透過數位蒐藏品的市場經濟和區塊鏈技術的應用,我們可以更好地應對內容通膨帶來的挑戰,並推動數位經濟的發展和升級。

未來,我們可以期待更多高品質、更具獨特性的 AIUGC(AI User Generated Conetent,人工智慧用戶生成內容)透過區塊鏈技術或相應的內容市場平台(如 Likecoin, Matters, akaSwap)轉換為數位蒐藏品和 NFT 作品的出現,並享受更多豐富多彩的虛擬文化和藝術體驗。無論是誰創造的內容,只要有價,就是好內容!

當然,這是否會帶來內容經濟下資本過度集中、贏家全拿的「後內容資本主義」興起,這是另一個問題了,我們可以在未來再探討下去。

責任編輯:蘇柔瑋

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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