是誰獵殺了紅色四月?
是誰獵殺了紅色四月?
2000.05.01 | 科技

雲淡風清的四月天,在矽谷的街道上,人們相遇的第一句話卻是:「這一切結束了嗎?」
持續多年多頭行情的美國那斯達克股市,卻在短短一個月內下跌超過三成。「新經濟概念股」,被認為是這一波股市下挫的元兇,雅虎跌幅超過三成,和信超媒體超過五成,EToys更高達九成以上。影響所及,告別「新經濟」的聲音,逐漸蔓延。

**什麼是新經濟,anyway?

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要了解股市下挫對「新經濟」的影響,必須先釐清什麼是「新經濟」?媒體、經濟學家、未來學家、和華爾街分析師眼中的「新經濟」,其實是包含了一組既相關、卻又不盡然相同的概念的名詞:
◆新經濟指的是90年代美國持續的經濟擴張,同時又能夠維持低通貨膨脹率、低失業率的總體經濟現象;
◆新經濟指的資訊科技和網際網路所帶動的經濟成長;
◆新經濟指的是網際網路的發明,和網路所帶動的經濟和社會轉型。也就是說,新經濟就是網路經濟;
◆新經濟指的是網路和資訊科技類股所帶動的美國股市榮景。
美國「官方」觀點下的新經濟,可以用美國聯邦儲備理事會主席葛林斯潘的看法為代表。葛林斯潘認為,美國企業自從1980年代末期以來持續在資訊和通訊設備上的投資,是層面更廣的技術與經濟轉型的重要關鍵。葛林斯潘相信,美國是處於整個二十世紀絕無僅有的時光,科技的創新與發明從根地改變了經濟架構。資訊科技的普及,讓不斷更新的資訊變得垂手可得,從而改進了企業的經營效率;生產的規劃變得更加容易;庫存得以降低;運送的時間縮短了;通路的本質則全然被改寫。基於這樣的信念,美國的聯邦儲備理事會在整個90 末期都採取了較為寬鬆的貨幣政策。

**真有新經濟嗎?

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但是經濟學家克魯曼則認為,「生產力」才是經濟領域中,唯一重要的事情。只有生產力顯著地提昇,才有所謂的「新經濟」。從統計數字上來看,美國非農業部門的生產力提昇,的確讓人耳目一新。自從1996年以來,美國的生產力每年有2.2%的平均成長率,過去25%年來的平均成長率則只有1%左右。生產力的增長在1998年下半年更跳升到3.4%,1999年第一季則是3.5%。經濟學人指出,除非這樣的生產力增長能夠持續,「新經濟」之說才能成立。
然而,西北大學的經濟學教授高登(Robert Gordon)指出,從1995年第四季到1999年第一季這段期間,電腦製造部門的生產力大幅提昇了將近42%,所以儘管電腦製造部門僅佔美國總體經濟產出的1.2%,這樣的成長幅度仍足以推升總體經濟的生產力。換句話說,資訊科技部門本身的成長有著無與倫比的力量,但是對其他經濟部門生產力的影響,「要不是小到無法察覺,就是根本是負面的,」高登說。
生產力提昇有限,為何先前股市能夠大漲?為何又能維持低通貨膨脹率?《經濟學人》雜誌指出,低通貨膨脹率和低失業率之間的關係,本來就不需要靠一套「新經濟」理論來解釋,一些小小的舊理論的結合,就足以說明過去幾年來美國股市為何得以持續上漲,卻又有著低通貨膨脹率:強勢美元、低物價、華爾街的力量、美國以外地區(例如97'~99的亞洲)的循環性經濟低潮、和非薪資的勞動成本壓力減輕等等。

**哪個「新經濟」完蛋了?

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美國過去幾年來因高經濟成長率、低通貨膨脹率和低失業率「同時」存在而浮現的「新經濟」奇景,很可能也就是資訊科技部門的生產力驟然大幅翻揚的「偶然」結果,而不是全新的總體經濟結構轉變。美國股市的漲漲跌跌,既不是因這樣的「新經濟」而浮現,當然也就不是因為這樣的「新經濟」破滅而下跌。
資訊科技部門的成長,是美國90年代經濟發展的主要動力,則是無庸置疑的事實。根據美國商務部的統計,數位經濟-包括電腦軟硬體和電訊產業約佔美國國民生產毛額的8%,卻佔有自1994年以來實質國民生產毛額增長率的35%。就連一向對「新經濟」的概念多所保留的《經濟學人》都為文表示:「如果新經濟指的是更多的科技公司和工作者,這是毫無爭議的」。

**沒趕上新經濟熱潮嗎?很正常!

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網路股大跌,網路公司的營運面臨空前未有的風聲鶴唳。道瓊集團旗下的媒體公司Barron's和網路評量公司Pegasus Research所提出的研究報告指出,207家的網路公司當中,將會有51家因現金流量不足,而在一年內以倒閉收場;花旗/旅行家集團的共同執行長威爾(Standford Weill)預言,八成的網路公司會在五年內消失;專業網路研究機構Forrester Research則預測,大部分的網路零售商將在2001年以前結束營運。
美國「投資之神」華倫巴菲特(Warren Buffett)說:「想從社會轉型中獲利,風險從來就沒有低過。」從來不投資科技股巴菲特在一次演講中提到,他其實由衷地相信,徹底改變人類生活的資訊革命早已到來。只是巴菲特也提醒我們,多少人從過去的產業大變革中致富呢?少得可憐!巴菲特舉世紀初兩個同樣對社會轉型造成重大影響的產業為例:汽車和飛機工業。
汽車工業草創之際,全美國至少有兩千家以上的製造商,如果你在汽車工業的初期階段就知道這個產業大有可為,你或許會說,「正這是通往財富之路」。歷史證明,二十世紀的確可以說是汽車的世紀,但是到了二十世紀的九○年代末期,當初的兩千家汽車製造商經過慘烈地廝殺,只剩下對投資人沒有特別吸引力的三家主要汽車廠。飛機工業的狀況也很類似,在1919到1939年這段期間,美國大概有三百家飛機製造商,到了現在,碩果僅存的則不到五家。汽車和飛機工業對美國社會與經濟產生重大的影響,但是對多數的投資人而言,沒有。 
巴菲特感慨地說,「就算你了解汽車的重要性,要選擇可以讓你賺錢的公司,仍舊很困難。」
社會大轉型的年代,計算輸家可能還來得比較容易一些。
時代的浪潮終究要淘汰多數的網路公司,要比股市的震盪更為嚴苛。

**網路新經濟與股市

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事實上,管理學大師彼得杜拉克對此早有洞見。杜拉克指出,工業革命初期的一些產業,像是布料、鋼鐵和鐵路等等,也曾經在一夜之間,創造出許多的產業鉅子、百萬富翁,像是作家巴爾札克筆下的銀行家,或是文豪狄更生所描寫的鋼鐵大亨。工業革命以後所浮現的新產業,同樣創造了許多的百萬富翁,只是他們不再能光靠時機和運氣而一夜致富,而是二十年的苦幹實幹、越挫越勇才獲得的成就。
杜拉克的真知灼見在於告訴我們,光靠股市狂熱,不可能撐起一個新時代的榮光。
荷蘭在十七世紀所引爆的鬱金香狂熱,在1636年達到最高峰,當時一顆鬱金香球莖的價格,可以換得二十七公噸小麥、五十公噸裸麥、四頭牛、八條豬、十二隻羊、外加成堆的酒類和布料。如今,金融投機早已為人所淡忘,但是荷蘭,三百多年來,卻是全球色彩最繽紛的花卉王國。
杜拉克認為,網路及網路所帶動的電子商務,終將會成為全球傳遞與流通商品、服務、甚至是管理與專業性工作的最主要方式,從根改變經濟、市場、與產業結構,更重要的是,我們看待這世界,和我們身處這新世界的方式。
楊致遠、貝佐斯的一夜致富,只是證明了我們正處在一個新時代的開端。「新經濟」的實質影響力仍舊那樣有限,我們如果期待資訊科技和網際網路所帶來的經濟和社會轉型,所當要求的,理應是二十年以上的胼手胝足打造,而不僅只是仰望股市的短期漲跌。
楊致遠雖然身價非凡,但他仍是一個努力無比的工作者,每天工作12個小時以上,他的創業夥伴菲羅(David Filo),仍然常在公司打地舖,以解決突如其來的技術問題,「我們一心作的事,是把Yahoo!打造成一個服務顧客的公司,」坐在矽谷的速食店裡,楊致遠對慣常於摩天大樓頂層CEO辦公室採訪的Fortune主編說道。
如果「新經濟」指的是網路和資訊科技,及其所帶來經濟活動和人類生活的變革,是沒有太大的疑問的。但是經濟學家的統計數字也告訴我們,網際網路和資訊科技產業的發展本身沸沸揚揚,對總體經濟生產力的提昇,卻像是黎明的曙光,耀眼卻不炙熱,還有很長的路要走。
至於股市的起伏對網路新經濟的影響,則如同舊時代來來去去的金融遊戲一般,是一場無害的嘉年華會,它至少告訴了多數的旁觀者,新時代的新方向。

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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