月球背面的經濟學

自己辛苦創作的文章、插畫、音樂，被 AI 公司拿去訓練模型，結果 AI 不只學會了你的風格，還能大量生成類似作品。這樣真的合法嗎？

當 AI 技術一日千里，法律和商業規則卻還在摸著石頭過河。這集我們特別邀請萬國法律的林發立律師，從真實案例出發，聊聊 AI 帶來的法律爭議與產業變革。

✓ AI 生成的作品，算誰的？

純 AI 一鍵生成不受著作權保護，那如果反覆修改提示詞，甚至動用整個 AI Agent 部隊製作影片，就能有著作權嗎？

✓ 買正版書訓練 AI，不算侵權？

Anthropic 大量買書、拆書掃描訓練模型，與 Suno 的音樂生成爭議，為什麼法院會給出截然不同的判斷？

✓ 好萊塢對 AI 的態度 180 度大轉彎？

從禁止使用生成式 AI，到要求特效公司提出 AI 發展計畫，是法律風險真的降低了，還是產業已經無法回頭？

✓ AI 演員會取代真人嗎？

愛奇藝推出 AI 藝人庫，為什麼數位分身不一定是演員的敵人，反而可能帶來新的演出機會與授權收入？

重要的不是記住今天的標準答案，而是看清楚法律界線正在如何移動。立即收聽最新一集，我們節目裡聊！

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瞭解更多《娛樂法：AI如何改寫內容產業》：https://falilin.com/ai_and_the_new_rules_of_entertainment_law/
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留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.fm/user/cmfxm814a00e101y92zjvf0yz/comments
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來賓｜萬國法律 林發立律師
主持｜馮勃翰
製作｜月球背面 x 散時間

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這一集，我從自己的實務經驗出發，分享我如何替台大開放式課程設計一套真正合適的量化指標：

✓ 平台給你的指標不一定是你需要的
YouTube 的觀看次數與平均觀看時長，是在「廣告」商業模式下發展出來的。但如果我們關心的是「有多少人來學、又學了多少」，該看的還是同一批數字嗎？

✓ 分析數據要從使用情境出發
為什麼文史哲課程的觀眾偏好用手機連續聽講，而理工基礎課程的觀眾則常以電腦螢幕分段、重複觀看？不同學習模式會如何影響觀看數字？

而這些差異最後會帶來一個更大的問題：同樣的觀看表現，只要換一種計算方式，對成效的判斷就可能完全反轉。

我的經驗告訴我：量化指標不只是衡量工作績效，更是在定義工作！而你現在追求的數字，真的能代表你把事情做「好」了嗎？

立即收聽最新一集，我們節目裡聊！

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主持｜馮勃翰
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你印象中的直播帶貨，還停留在超級網紅喊著「買它買它」嗎？

現在，AI 直播主已經開始進入電商市場。它可以長時間工作、跨語言直播，也可以不斷嘗試各種新的銷售方法。

這一集，我們深入解析日本上市公司 AnyMind 如何在東南亞市場發展 AI 直播，從韓國三星到法國 Evian，都已成為它的合作品牌。

表面上，導入 AI 之後，有些直播間的成本可以減少 60%，轉換率也提高。但我真正想談的，並不只是直播本身。

因為在這個案例背後，有兩個更大的問題：當 AI 開始參與工作，人和 AI 該怎麼重新分工？而那些過去只能靠經驗和直覺累積的能力，能不能被拆解、測試，甚至再變成數據？

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主持｜馮勃翰
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過去不論是出版還是影視，傳統做法往往是作品做完才交給市場「見光死」。但我們能不能更早一步，找到自己的讀者與觀眾？

這集我們繼續邀請出版集資學的林小義，一起聊聊如何用「數據」提早理解市場！

小義拆解了出版集資的三個步驟，包括前置、前測和集資，並以親自操盤過的書為例，分享如何透過廣告和問卷驗證目標受眾。有時候，真正會對作品感興趣的讀者，可能和你想的不一樣！

我們也討論到出版社累積自己讀者名單的重要性，以及台灣出版業迫切需要的是「實銷數據」與讀者樣貌。

立即收聽最新一集，我們節目裡聊！

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來賓｜出版集資學創辦人林小義
主持｜馮勃翰
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群眾集資只是「預購」嗎？這集邀請出版集資學的林小義，顛覆你對賣書的想像！

傳統出版業習慣 B2B 模式，銷售靠通路；但是當通路式微，出版社必須學會 B2C 直接「找讀者」。

從單賣一本書，到搭配獨家周邊、推出限額體驗，出版集資如何透過「策展」與「差別取價」，讓不同需求的讀者各取所需，把平均客單價從傳統的幾百元，大幅拉高到 2,500 元？當好書需要策展和介紹才能被看見，持續的折扣戰是否會壓縮出版業投入行銷的空間？

我們表面上聊集資，但真正想談的是如何呈現文化內容的價值，讓人願意買單。出版集資帶我們重新思考如何賣書，也為漫畫、電影、設計等領域帶來啟發——即使不做集資，也能把這些觀念用在自己的行銷與銷售！

趕快收聽最新一集，我們節目裡聊！

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來賓｜出版集資學創辦人林小義
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面對 AI 寫作，我們常陷入一種微妙的矛盾：覺得人寫的才有情感、有深度，但一份短篇小說研究發現，排除作者標籤的影響，讀者反而給了 AI 小說更高的評價。到底我們是低估了 AI，還是誤解了自己的喜好？

另一份關於《華爾街日報》的研究也違反直覺：新聞前面的 AI 摘要，未必讓讀者看完重點就離開，反而可能幫助大家理解全文、吸收更多，甚至主動搜尋相關資訊。

從小說到新聞，AI 寫作究竟強在哪裡？為什麼實際效果和我們原本的想像差這麼多？而這些出乎意料的優勢，又會在哪些情況下失效？

這一集，我們從以上兩份研究出發，重新認識 AI 寫作的魅力與限制，也思考人類創作者該如何與 AI 合作，發揮自己的價值。

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在網路與智慧型手機出現之後，我們有了條漫、YouTube，以及許多過去想像不到的內容形式與平台。那麼生成式 AI 來了之後呢？

難道就只是 AI 短劇、AI 廣告，或是把原本由人做的事情交給 AI？

這一集，我想從自己追蹤兩年多的 AI 語音獨角獸 ElevenLabs 出發，帶大家看看另一種可能：當已故明星可以重新開口說話，當人的聲線和說話方式可以授權，甚至連玩具和桌遊角色都開始擁有自己的「聲音」，AI 正在創造哪些過去不存在的新事物、新平台與新商機？

而這些改變，究竟會取代配音員的工作，還是反過來開啟一個更大的「聲音經濟」？

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延伸閱讀
ElevenLabs 的傳奇聲音市集，以及漫威傳奇編輯史丹·李的獨白：
https://elevenlabs.io/iconic-marketplace

過去幾年台股屢創新高，當整個社會的能量、時間和專業都被金融市場吸走時，我們該如何保持理性？

這集節目，我特別邀請了早安財經出版社的發行人沈雲驄。我們不聊市場走向，而是要帶大家重新閱讀經典《大賣空》（The Big Short）。

沈大哥將和我們一起深度拆解，2008 年金融海嘯到底是怎麼形成的？傳奇人物麥可．貝瑞（Michael Burry）又是如何頂著金主們撤資的極大心理壓力，靠著研究枯燥的房貸合約細節，看穿銀行「化廢為寶」將高風險債券包裝成 AAA 級資產的荒唐把戲？

對比當下的 AI 狂熱，歷史是否正在以不同的包裝重演？我們又該如何透過獨立思考與看清財報來保護自己？

立即收聽最新一集，我們節目裡聊！

來賓｜早安財經文化發行人、資深廣播人沈雲驄
主持｜馮勃翰
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瞭解更多《大賣空》：https://www.books.com.tw/products/0010925289

更多關於「股市泡沫如何偵測」：

S2EP09｜我們是否正處於AI泡沫之中？這些指標值得關注！

https://open.firstory.me/story/cmkwl94f301e801uvht0h7cb4/platforms

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這集我們不聊球賽和球技，而是聊美國職籃 NBA 過去二十年如何導入數據分析，以及這場變革能帶給我們怎樣的轉型啟發。

從一開始算錯得分被「德國戰車」諾威斯基大罵的統計教練，到源自反飛彈系統的光學追蹤技術，再到一群 MIT 籃球學霸帶來的機器學習創新，NBA 的數據革命一路充滿轉折。

但真正困難的，從來不是「取得更多數據」，而是當大家都有數據，為什麼有些人看見的只是數字，有些人卻能從中找到改變比賽打法的洞察？當所有競爭對手都能買到同一套資料，數據還能帶來競爭優勢嗎？ 從 NBA 球場回到我們自己的工作，我也和大家分享我在實務現場的第一手觀察：真正有價值的數據，究竟是什麼？企業的數據轉型，該注意些什麼？

收聽最新一集，我們節目裡聊！

留言告訴我你對這一集的想法：https://open.firstory.me/user/behindthemoon/comments

主持｜馮勃翰
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曾有 AI 專家預言「放射科醫生」會被 AI 淘汰，但他們的薪資與需求竟然不降反升！另一方面，客服和初階程式設計師等工作，卻因為 AI 技術成熟，讓年輕畢業生的就業機會大減。

這一集，我從史丹佛經濟學家 Erik Brynjolfsson 的研究出發，用一個簡單、直觀的分析框架，帶你看懂AI對人類工作的衝擊。什麼樣的人會因 AI 而變得更有價值？個人、企業和大學該如何因應？

未來十年可能是人類史上最好的十年，也可能是最壞的十年。當機器不只能取代人的體力，也開始擁有智力，人類究竟還剩下什麼？

聽完這集，盤點你具備了幾項關鍵能力！

主持｜馮勃翰
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