數位版權是正確的方向嗎?
數位版權是正確的方向嗎?
2007.05.15 | 人物

網際網路全面發展之後,其中一個困擾觀察者或行政單位的「現象」,是它輕易「助長」了侵犯著作權的行為。

從事音樂工作的人對這個現象可能感受最深。就拿台灣來說吧,台灣唱片業全盛時期一年總營收超過新台幣一百億元(譬如一九九七年合法唱片業者就還有新台幣一百二十三億元的銷售總值),網路發達之後,非法音樂下載盛行,正版唱片業者的營業總額步步下滑,到了二○○二年,唱片業的銷售總額已經跌到不足五十億元,收入足足憑空蒸發了六○%,整個行業從上游到下游都面臨絕滅的危機。

為什麼會發生這樣的事?台灣社會在八○、九○年代透過教育與執法,好不容易逐漸使國人揚棄盜版唱片、錄音帶,唱片業才有了一段短暫的好景,不料到了二十一新世紀,尊重著作權的觀念再度翻轉毀棄,黑暗時代又重新來臨,歷史進化好像走了回頭路。社會在進步,為什麼著作權的受尊重程度會退步?

音樂業者先是怪罪個人電腦附屬周邊設備的光碟燒錄機(盜版行為因此從不肖業者轉為普通個人),後來則更無法諒解網路上可交換檔案的P2P軟體及其提供者(他們甚至發動司法權利,對下載音樂的大學生展開策略性的攻擊),但現在回頭看,事實上,這些指控讓他們與使用者愈走愈遠。

遠在多媒體個人電腦剛推出之時(那是一九九六年的舊事了),我有一次就在國外雜誌讀到一篇文章說,年輕人購買一部光碟燒錄器的費用,只要翻拷一套《披頭四全集》(Beatles)就全部回本了,很難不叫他們做這件事。網路上的音樂下載更嚴重了,邊際成本根本是零(你沒有因為下載內容而增加任何成本,上網的線路費用你本來已經付了),叫年輕人更加難以抵抗誘惑,年輕人本來是音樂消費市場的主力,主力不再花錢買音樂,音樂產業的困難可想而知。

問題是,不管是光碟燒錄或網路下載,這種使用音樂的行為都是更進步也更方便了,儘管並未合法,它們是「深得民心」的。音樂產業第一時間拒絕與使用者的「方便」站在同一邊,只希望保持自己的「(收費)方便」,堅持要消費者繼續購買明顯已經落伍的CD唱片,它的結果就是使消費者波濤洶湧地離開了正版唱片,完全無視於合法權益的存在,甚至淹沒在新科技革命的快感中,沒有絲毫罪惡感。

蘋果公司突破現狀,結合新的硬體iPod,推出第一個成功的音樂下載服務iTunes,終於讓使用者有機會用他們更喜歡的方法「合法」取得音樂,儘管合法下載音樂比起非法下載的比例仍低,但合法下載的成長速度已經極驚人了。其實台灣著作權歷史上有過合法錄影帶與非法錄影帶的競爭個案,很多人以為盜版者省去版權費,應有價格優勢,事實不然,有價格優勢的盜版者彼此分食,利益消散,反倒合法錄影帶有不斷投資改善服務的可能,最後勝利者是合法業者。音樂下載依我看,也有走向樂觀的可能,因為並不是所有的使用者都想面對犯法的風險,過去他們只是得不到合理的服務而已。

音樂產業的覺悟來得很遲,到現在多半還一錯再錯,「數位版權管理」(digital rights management, DRM)極可能會變成另一個錯誤的方向,至少其中一個有名的錯誤就是新力公司的「rootkit事件」。二○○五年底,一位資訊安全工程師無意中發現,新力公司在他們新發行的CD唱片暗藏了一個間諜程式,當你透過電腦播放時,CD中的暗藏程式會自動安裝進入你的電腦,並且用它來偵測未來你翻拷CD唱片的狀態,並能在你重複翻拷該唱片三次之後,就讓你的電腦無法讀取這張CD。消息曝光之後,群情大譁,新力公司就是搬出「數位版權管理」作為辯護的理由。

但不管是什麼理由,不經過消費者同意,甚至讓消費者毫不知情,以駭客式的間諜行徑偷偷摸摸闖進消費者電腦後門,當然是「太超過了」。這個冒犯眾怒的個案可能只是罕見的極端例子,最後新力公司不得不承認錯誤,並回收這些隱藏惡意的CD,但公司聲譽和消費者關係已經大受損傷。

我覺得這個事件更值得注意的是事件背後的「思想」,也就是直至今日,唱片公司仍然覺得它必須偵測消費者使用著作權的行為,必須對自己的版權做更嚴格的管控,不管這個管控是否給消費者帶來不便。

目前各種「數位版權管理」的方案都太複雜了(不限於音樂,電子書、雜誌也都是如此),都太小氣了,保護太多了,對使用者的使用條件考慮得太少了,甚至都比「前數位時代」麻煩。即使是蘋果公司的iTunes和iPod也是如此,譬如說網路的接近早已沒有國界,iTunes的販賣卻還分國別授權,價格差距也不小(英國拜英鎊高價之賜,英國人買一首歌的價格是美國人兩倍以上),而台灣至今沒有iTunes的合法服務,使得你買的iPod(和iTunes服務相連結的),其實會成為一部自找麻煩的MP3 player。

當然唱片業的自我辯護可以想像,他們一定說他們必須保護版權以及其中的利益,數位工具巨大的複製能力讓他們心生畏懼,他們不相信消費者的善意,寧願相信DRM。但為什麼不想想網路服務的眾多例子?很多重要的服務與內容是「免費的」(譬如Google的搜尋),這並不妨礙他們找到「獲利」的途徑。內容業者不應懶惰,著作權的價值體現一定有更好的方法,一種配合新科技帶給消費者方便的方法,而不是防消費者如防賊的DRM。

 

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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