Netflix招AI產品經理,年薪2,800萬!AI可以幫串流影音做什麼?為何引發好萊塢集體焦慮?
Netflix招AI產品經理,年薪2,800萬!AI可以幫串流影音做什麼?為何引發好萊塢集體焦慮?

根據《TechCrunch》報導,除了AI產品經理之外,還有其他相關職缺,包括負責機器學習、會員滿意度的技術經理(Engineering Manager)。先前引發爭議的AI產品經理一職,已不在職缺頁面中。

為何會引發討論,以下為2023年7月31日原報導:

當好萊塢編劇與演員正為了AI對工作的威脅,以及待遇問題展開大罷工時,Netflix近日開出的一個職缺瞬間成為目光焦點。這則新的招募文案顯示,Netflix希望聘請一位AI產品經理,並且開出最高90萬美元(約新台幣2,800萬元)的年薪。

Netflix找AI產品經理,年薪2,800萬元!

AI產品經理可以為串流影音做什麼?

Netflix在職缺頁面上寫著這個職位的正式名稱為「產品經理──機器學習平台」, 負責為機器學習平台決定戰略願景、目標與成功指標,並從工程師處收集用戶回饋、了解用戶需求,進而評估產品需求及其重要性 。儘管職位內容還相當模稜兩可,已經在影視圈引發熱議。

雖然目前招募頁面上沒有提及AI創作,不過外媒《TheRegister》指出,Netflix在廣告上表示,「從幫助我們購買及創造精彩內容、協助會員個人化挑選合適作品,到改良支付處理及聚焦營收的措施,AI正在推動所有業務領域的創新。」

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Netflix近日開出AI產品經理的職缺,最高90萬美元年薪也被罷工中的影視從業人員拿出來批評。
圖/ Martina Badini via shutterstock

AI產品經理為什麼引發演員工會不滿?

代表約16萬名表演者的美國演員工會(SAG-AFTRA)曾指出,臨時演員一天的收入通常只有200美元,在工作時間不定的情況下,高達87%成員的年收入少於2.6萬美元,與Netflix開給AI產品經理最高90萬美元的待遇形成鮮明對比,也讓Netflix成為議論焦點。

「他們願意為一名AI軍團的士兵支付90萬美元的高價,這個數字足以幫助35名演員及其家人獲得SAG-AFTRA的健康保險,這太可怕了!」曾出演《黑鏡》的演員羅伯.德萊尼(Rob Delaney)表示,「我可以保證,(這個產業)有足夠金錢保障演員,這只是優先順序的問題。」

延伸閱讀:工程師、設計師、CEO 和產品經理,誰會最先被AI取代?

Netflix對AI技術的應用,已經超越以往推薦系統的範疇,開始用於內容製作當中,例如今年7月登場的西班牙實境節目Deep Fake Love當中,就利用參加者的臉部及身體數據生成deepfake版本的角色。

AI產品經理的超高年薪,是怎麼決定的?

另外,除了這個受到關注的AI產品經理職缺外,《The Intercept》指出,Netflix還為遊戲工作室尋找一位生成式AI技術總監。

但也有媒體為Netflix喊冤,《TechCrunch》認為,Netflix在AI產品經理的工作內容裡,並沒有直接提到用AI技術進行創作,AI能夠用於無數領域,圖像處理、動作捕捉甚至電源管理都能藉由AI優化;另外開出90萬美元的年薪,很可能只是因為AI浪潮下相關人才身價水漲船高,想要AI人才就得支付當前的高價碼,不是Netflix可單方面控制。

好萊塢大罷工!AI為什麼引發藝人集體焦慮?

生成式AI技術近來在影視圈引發從業人員的嚴重焦慮,今年5月,好萊塢編劇展開罷工,其中一項訴求便是針對AI能否加入劇本創作的爭議,擔憂當故事可以由ChatGPT等生成式AI技術發想後,人類編劇的工作機會將因此減少;兩個月之後,SAG-AFTRA也表示,他們就薪酬、AI使用等問題與資方談判未果,也決定加入這次罷工的行列。

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好萊塢編劇及演員展開大罷工,訴求之一便是要避免被AI搶飯碗。

AI已經漸漸使用在各部作品當中,印地安納瓊斯系列的最新電影中,就利用AI技術復刻了年輕版本的哈里遜.福特(Harrison Ford);而為黑武士達斯.維達配音的詹姆斯.厄爾.瓊斯(James Earl Jones)由於年事已高,也授權製片公司用AI生成他的聲音。

對於演員來說,他們最主要擔心的是自己的「數位肖像」(digital likeness)會被影視公司所把持,利用於其他作品的演出,進而擠壓到自己未來的出演機會。不過影視公司方面聲稱,他們拍攝的數位肖像只會用於當前作品之中,假如要利用於其他作品都會事先徵得許可並支付費用,絕沒有濫用問題。

延伸閱讀:數位時代「AI 主播」8月起登陸 YT 頻道,多平台滿足廣大讀者需求

好萊塢上一次罷工是2007年,當時串流媒體尚未成為主流,然而當時工會成功迫使製片公司為登上Hulu、Netflix等新興媒體的作品支付編劇更多報酬,也保證了現在串流媒體當紅的此刻,編劇能獲得合理的報酬。這一次針對AI發動的大罷工雖然看似為時尚早,或許正是提出訴求,及早保障權利的時刻。

資料來源:The InterceptTheRegisterTechCrunchBloomberg

責任編輯:林美欣

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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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