《第二人生》的成功讓未來世界更具體
《第二人生》的成功讓未來世界更具體
2007.09.01 |

一直想寫篇關於《第二人生》(Second Life)這個線上世界的文章,但隱約覺得它不過就是個只有科技迷會去碰的3D多人連線網路遊戲,因此遲遲未曾下筆。但最近發生兩件事,讓我對這個註冊人口已高達九百萬名的虛擬世界,產生了超出以往的好奇。

第一件事是,在史丹佛大學的一個研討會上,昇陽電腦(Sun Microsystem)的遊戲部門主管梅林席諾(Chris Mellissinos)提到他最近在《第二人生》辦了場記者會,接受路透社駐線上世界特派員訪問。另外一件事,則是第一屆的「虛擬貨品高峰會」(Virtual Good Summit),在美國史丹佛大學召開,從創投業、遊戲公司到網路業者都派人參加。包括《第二人生》的母公司Linden Research Inc在虛擬世界中所發行的虛擬貨幣林登幣(Linden Dollar)、大陸騰訊所發行的Q幣,以及這些虛擬貨幣跟實體經濟間的關係,甚至使用者在《第二人生》上創業的行為,都是討論話題。

其實我早在二○○四年就有帳號,當初的感想是:這個網站缺乏黏性,跟一般練功、升級、買寶物、結盟、打怪的多人連線遊戲不同。這裡沒有所謂的過關,也沒有明顯的遊戲目標,所以大部份的人註冊完進來晃一晃就走了。雖然3D效果很好,讓使用者任意打造虛擬人物(Avatar)和各式物品的技術也很酷,但總覺得難營造出線上社群的氛圍,畢竟同時上線的人數太少了,缺乏產生互動的基礎。

曾擔任大公司Realworks技術長一職,以打造《Meta-verse》(仿宇宙,暫譯)為童年夢想的創辦人羅斯戴爾(Philip Rosedale),在二○○三年也被迫裁員,並向矽谷一帶,包括Lotus創辦人卡伯(Mitch Kapor)、eBay創辦人歐米迪亞(Pierre Omidyar)的創投公司及天使投資人,募集下一輪資金。「當時大概所有人都覺得我們大概玩完了。」羅斯戴爾在接受《紐約時報》(The New York Times)訪問時如此表示。

情勢在這兩年有劇烈轉變,註冊人數在二○○五年底才挑戰十萬大關的《第二人生》,在二○○六年一年,就成長了二十倍以上,跨過兩百萬人次,平均每兩個月成長一倍左右。截至今日,這個網路上的虛擬世界,大概有四百萬左右的人口。

驅使人們加入會員的原因,除了因網路業在二○○六年回溫,以及部落格等網路媒體所帶來的推波助瀾之外,最大的誘因是《第二人生》創造了一個貨幣系統,讓使用者在線上從事交易行為,這種虛擬貨幣除了可以在網路上使用之外,在二○○五年的十月,林登幣交易市場(Lindex Currency Exchange)開張後,更提供了使用者輕易將虛擬貨幣轉換成美元的機制,目前匯率約在二百七十林登幣兌換一美元左右。現實世界中也有價值的虛擬貨幣,為願意在虛擬世界裡製造產品或服務的人們,提供了經濟誘因。

你可以利用想像力在這個平台從事各式活動,從服飾、家具、房屋、交通工具,到線上導遊、房地產仲介,只要不涉及賭博都可以。如果你喜歡用錢擺平一切,在這裡還是可以這樣做,遊艇、飛機、城堡都買得到。每天大約有價值一百多萬美元的商業行為,在這個任何時刻都有上萬人上線、面積約有五個紐約曼哈頓島大的虛擬世界發生。

這個網路時代的新現象也引起產官學界的關注:經濟學家、社會學家發表學術論文,美國國稅局(Internal Revenue Service, IRS)及美國國會聯合經濟委員會(Joint Economic Committee)更召開會議討論是否該針對《第二人生》裡所發生的交易進行課稅。北歐的瑞典甚至在《第二人生》裡頭開設大使館,並評估從虛擬世界承辦簽證業務的可行性。「我們不知道五年或十年後會演變成怎樣,但是我們相信這樣的一個新社交媒介,有助於新對話的開啟以及訊息的傳播,」瑞典外交官員偉伯格(Olle Wstberg)如此表示。

麻省理工學院的科技評論(MIT Technology Review)臆測,在《第二人生》開放出原始碼後,也許會有人將Google Earth與《第二人生》結合,在網路上打造出一個跟地球一模一樣的世界(Second Earth)。聽起來像是科幻小說?但是仔細想想,要是幾十年前有人跟你說可以透過電話線跟電腦看紅葉少棒隊,或是可以在火車上用筆電加3G網卡,跟女朋友傳MSN,你一定說他瘋了吧?要不要上《第二人生》看看,窺視一下未來的相貌呢? 

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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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