【觀點】老高究竟算不算抄襲?抄襲、著作、著作權差在哪?老高人設崩塌的4個衝擊
【觀點】老高究竟算不算抄襲?抄襲、著作、著作權差在哪?老高人設崩塌的4個衝擊

擁有585萬粉絲訂閱的人氣YouTuber《老高與小茉》,被爆料出影片內容、數據、影片結構抄襲日本YouTuber,事件發生後,老高發長文反駁抄襲風波。但,老高究竟算不算抄襲?抄襲、著作、著作權三者有什麼不同?

我其實蠻喜歡老高,首先他過去多次科普了比特幣、NFT、元宇宙,是我的守備範圍,而且聽起來老高也蠻喜歡比特幣的。

老高 與小茉Mr & Mrs Gao 粉絲團頻道有幾個點被大家津津樂道:
1. 口條: 順暢、好睡、發音標準,達到說書人水平,讓你聽完沒壓力。
2. 聰明: 每周有各種主題,需要掌握大量的知識,還要應付老婆突然的插問,還都能回答,除非是聰明絕頂,或是背後大量團隊支撐,否則根本做不到。
3. 資訊量龐大(而且至少80%正確): 老高這個頻道,每周要把數據、資料、文本(論文)、書籍、影片做整理後,說給大家聽。
4. 小茉神回: 有多少人都是在看這個。
5. 夫妻自然真誠的互動: 一問一答,說給親愛的老婆她有興趣的主題,整個頻道感覺很可愛,無害。

配圖1
老高與其妻子小茉於2018年開設《老高與小茉Mr & Mrs Gao》YouTube頻道,內容為說書,但被爆料影片內容完全抄襲自日本YouTuber。
圖/ YouTube截圖

因為上述的優點,大家盡可能地「降低閱聽標準」:
1. 影片87%是對的就夠,說書人不用要求太多
2. 小茉太可愛了,不要質疑太多
3. 老高整理資訊很辛苦,資訊量這麼大,容忍這對夫妻的跳躍式結論、容忍老高偷渡價值觀(躺平、天命、運氣論、有外星人),不查證也沒關係吧。

但後來經過藍泉媽媽的踢爆,老高疑似有抄襲,我覺得一切都不意外了,縱使老高發出兩次聲明,試圖解釋著作權、以及道義上站得住腳,但其實老高不僅抄襲站不住腳,上面的五大優點,以及重要人設,突然也跟著崩塌了:

老高究竟算不算抄襲?抄襲、著作、著作權三者有什麼不同?

雖然老高目前已經將先前兩則聲明默默撤下,但按照老高之前的聲明內容,發現老高把著作、著作權跟抄襲混為一談。

著作權保障標的是「著作」,不保護概念 ,只保護一個人類精神創作的成品,所以老高第一篇聲明,就想存這一層著手,強調:「1+1=2也絕非我的原創」、「光速不變確實不是我發現的…任何客觀事實都不是我創的」,就是想從這些概念不是著作權法保證的標的。但問題是,沒有人在講這一塊,說的是老高頻道疑似文稿抄襲、直接翻譯日本Youtuber的作品,例如:

「昆蟲種類比較多的一個最重要原因,是因為昆蟲在進化的過程中,產生了三個超能力,就是飛行、變態和休眠。」(老高版本影片文稿)

「その通り 一般に 昆虫の種類の多さは 飛行 変態 休眠という3大チート特性のおかげだと考えられています」(引自藍泉媽媽影片

老高抄襲事件
圖/ YouTuber藍泉媽媽

著作權法中並沒有「抄襲」這個字眼 ,法律規範的是,兩個著作物是否實質相似,有無涉及重製或改作,若有,就會要進一步討論有無侵權,或是構成合理使用。 而上面的文案,明顯編排、用語、架構極為類似,而是直接將日文翻譯為中文的文稿,再來老高也承認他有看過原影片,因此有「接觸過原影片」,我認為構成實質相似,也就是抄襲。

因此老高說,「著作權只有在原作者不允許轉載的情況下才存在,或者說才有效。只有真正的源可以要求我標註源,而且我從來沒有說自己是源」,並反擊「不能要求我刪除影片」,只能說,若有著作權侵權,著作權人有權利是否要對老高主張,但無法說:「老高沒有抄襲」。

延伸閱讀:老高被爆抄襲,3年賺近3億!老高364字直球回應:觀眾從沒要求我原創

老高崩塌的人設

最後來一下老高崩塌的人設:

1. 老高其實也沒那麼聰明?
老高過去影片沒有明講,但一直在營造一種上知天文下知地理的聰明人設,一直到現在,被正式打破。

老高沒有團隊,都自己來,因此要有目前影片的水平,要不就是聰明努力,要不就是抄襲,現在顯然是後者。

以後老高的影片,你不會佩服他「好聰明」。你只會想:「他這次又會搬運別人哪一隻影片?」

這是老高人設崩塌最慘烈的一點。

2. 資訊正確性,會不會是老高自己腦補:

我們對說書人的標準,通常會下降,但以老高頂流的YouTuber,很多人會以為,老高「該有YT頂流的自我要求吧」。

但現實是沒有,他懶得請團隊整理資料,也懶得花時間寫自己的稿,這讓我以後被迫要帶著防禦心態來看他所提供的資訊,而不是放鬆,可以邊聽邊睡的心態來聽。

3. 小茉原來只是套招

為了文稿要講下去,最讓人傻眼的是原來小茉的回應、問題,是套招。這個人設的崩塌,是第二慘。

老高
老高影片中夫妻自然真誠的互動,也是深受觀眾喜愛的一大原因。
圖/ 老高與小茉 Mr & Mrs Gao

4. 這對夫妻夠不夠真誠呢?

這是以後大家會問的最大質疑,你究竟是為了推廣新知?還是很浪漫的原因:為了哄老婆開心?

現有的做法,很像是為了每周流量產出,或是為了賣周邊商品,以及賣會員而生的「產品模式」,而且是一個抄襲形式的低劣產品。

老高說沒有抄襲,我認為很難站得住腳,就看其他粉絲買不買單,但人設崩塌已經發生。老高現在剩下的,就只剩口條這個優點而已。

一個口條好的說書人,我不會退追老高,我還在等老高會不會好好再發「第三篇聲明」,好好面對他確實抄襲了的事實,否則老高最慘的,是他跟小茉的人設大崩塌。

延伸閱讀:老高、阿神都靠它變現!解析YouTube「斗內」與會員制度操作心法

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責任編輯:林美欣

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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