眼球中央電視台停更!獨到的「諷刺新聞」吸120萬粉,走了8年為何要喊停?
眼球中央電視台停更!獨到的「諷刺新聞」吸120萬粉,走了8年為何要喊停?

開播8年,深受許多觀眾喜愛的YouTube頻道「眼球中央電視台」宣布,6月1日起停止更新。

其實,先前在4月1日時,兩位主持人視網膜、眼肉芽就在社群上宣布6月1日起將停止更新,不過當日為愚人節,許多網友認為是玩笑話。主持人視網膜昨(9)日於Podcast節目「百靈果News」中親自證實停更,觀眾才發現是真的,他與製作人「動眼神經」也吐露了原因。

「眼球中央電視台」超幽默,一開始是怎麼來的?

該頻道最大特色就是以諷刺的方式播報政治新聞或是時事,後來衍伸出訪談、回覆酸民留言、「辱華記者會」等等單元。頻道的簡介中寫道「本台為中華民國國家電視台,為政府喉舌」、「全面深化島內思想改革、全面落實只說政府好話、全面檢討反政府言論、全面奉承領導人馬、全面樂觀看待國家危難」。

從名字到簡介中都不難看出,是在諷刺中國的中央電視台(央視)。因此從播報方式、新聞內容到動畫風格,都可以看出滿滿的諷刺感。同時也剛好搭到傳統電視媒體式微、網路自媒體崛起的時代,許多人會選擇透過線上的「眼球中央電視台」來關心時事。

眼球中央電視台
圖/ 眼球中央電視台Youtube

在Podcast節目「創作者說」裡,視網膜與製作人動眼神經提到了頻道的起源。兩人的相遇是在2015年,當時一起參加了兩岸交流營隊擔任隊輔,在活動的期間發現,中國的電視台只要時間一到,都會固定進行新聞聯播,而熱愛主播工作的視網膜會在微信群組中,學習主播說話的語調,在群組內發布當天小隊員狀況。

於是,動眼神經靈機一動,給這位剛完成視網膜手術、愛學主播說話的朋友一個新身份——「主播視網膜」,眼球中央電視台就此誕生,她自己則以「動眼神經」的名稱成為節目製作人。後來兩人便決定成立臉書粉絲專頁,以錄音與動畫的方式發布有趣的影片。

然而當時兩人各自還有不同的生活目標,因此經營粉專內容只是「兼職」,動眼神經正在留學,視網膜也進入到電視台擔任主播,剛開始的內容幾乎都是遠距完成的。直到華視邀他們做節目,才有了製作費,並組建一個真正的團隊。

眼球中央電視台,究竟為何要停更?

經過了8年,「眼球中央電視台」已經累積了大批觀眾,兩位目前主持人、節目中的「神獸」柚子(視網膜養的柴犬)到幕後的工作人員,也都各自有社群上的粉絲,頻道經營看似順風順水的,為什麼要在今年宣布停更呢?

事實上,頻道在今(2023)年春節宣傳「央視春晚」節目時,就有強調今年是「最後一次」春晚,不過當時並沒有明確指出原因。視網膜在百靈果News的訪談中提到,當時只確定不再舉辦春晚,但還未有把頻道收起來的念頭,不過確實有在思考頻道的走向與自己人生未來的方向是否一致。

視網膜也提到,主要的原因還是「累了」,當他告訴製作人動眼神經時,發現這位老夥伴也有一樣的想法。他表示,一開始有很多理想和目標,也陸續達成了,而目前頻道已經走向規模化、團隊化,現在不只要兼顧內容,同時還要兼顧商業的考量,「 覺得創作的時間被壓縮了,可能只剩50%,像是現在稿子也都是寫手在寫 」。

另一個原因則是,現在討論新聞的氛圍跟開台之初已經很不一樣,動眼神經提到, 有許多網友會扭曲節目的內容,造成極端的謾罵或攻擊,而這並不是他們做節目的初衷,也會對此感到很疲乏,最終才決定要停更

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視網膜、動眼神經未來發展?

提到未來的發展,視網膜說,其實有律師建議他們把公司賣掉,或是交給專業經理人管理,為此兩人很苦惱,還去行天宮抽籤,「其實我們心裡都有答案了啦」,最後依然決定要把頻道收掉。

視網膜也在節目中提到,現在網路市場競爭越來越激烈,他認為,傳統媒體相較起來發展性較持久,先前他也收邀主持了金鐘頒獎典禮,也已受邀電視台開節目,並讚賞對方是很厲害的合作對象,「對我來說是很有吸引力的」。動眼神經則說,還沒有確定未來的方向,但仍想嘗試繼續製作節目,做更深化的內容。

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責任編輯:錢玉紘

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

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吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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