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第八章 誰買下了主流

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第八章 誰買下了主流

楔子:最常被分享,也最常被禁​

2026年,我寫過一篇叫〈效率陷阱〉的文章,談 AI 帶來的效率提升,如果沒有創造新的需求,最後只會變成結構性的壓縮;而市面上的 AI 教育,教的也正是壓縮,不是創造。1

這篇文章同時成為我最多人分享、也最多地方禁止的一篇。分享它的人,很多來自 AI 圈子以外:房屋仲介、嵌入式系統工程師、教小學生寫程式的教練。禁止它的,則是台灣幾個最大的 AI 臉書社團。有些貼文永遠等不到審核,有些審核通過時已經沒有人會看,有些被移除,連帶我的專頁也被封鎖。

同一段時間,這些社團的動態牆上,從來不缺內容:懶人包、提示詞模板、限時優惠的課程、管理員自己的講座。

我起初以為,這只是幾個社團管理員的好惡。後來才發現,這是一個生態。

一、問題不在課程存不存在​

割韭菜的課程一直都有。過去有「成為富翁」的創業課,今天有幾個小時、過萬元的 AI 課。我在〈每一句都是真話〉裡拆過其中一門:作品是真的,工具是真的,每一句話都站得住,學員買到的卻只是展示品背後五樣東西裡的一樣。2

這也不是 AI 獨有的。第一章說過,每一輪技術都附送一套敘事(見第一章);每一套敘事,也都附送一批賣課的人。電腦化的年代有電腦班和速成班,互聯網的年代有網頁設計班和電子商務創業課,這一輪則是 AI 課。工具一直在換,賣的東西沒有換:一份「不學就被淘汰」的恐懼。

這類課程賣的,是一句話:不學就淘汰。第一章說過,企業裁走技術人員,是在清除否決權,AI 是這一輪替它取的名字(見第一章);第七章說過,身邊的人會把你的處境講成你的性格(見第七章)。課程市場做的是下一步:把結構性的裁員,說成你個人技能的缺陷,再把這個缺陷包裝成商品,賣回給你。

但這一章要談的不是課程本身。一門課好不好、值不值得,買的人至少還能自己判斷;最壞的情況,是損失一筆學費。

真正的問題,在它出現之後對整個生態造成的扭曲。賣課的人不只賣課,還買下了曝光;買下了曝光,就開始定義什麼是主流;定義了主流,其他聲音就被推到看不見的地方。到最後,問題不再是「你有沒有被割」,而是「除了他們,你還聽得到誰」。

二、兩條隊伍​

第四章談過一家把高價客和平價客放進同一條隊的餐廳(見第四章)。社群平台原本不是這樣的。

原本的平台,有兩條各自分開的隊伍。一條是廣告隊:想花錢買曝光的人排這一條,內容清清楚楚標著「贊助」,讀者一看就知道這是商業推廣。另一條是自然隊:想自由交流、正常發聲的人排這一條,誰寫得好、誰說得有道理,就有人看、有人轉。他講他的,我們講我們的,彼此互不干擾。

這和超市的上架費很像。品牌付錢買下貨架上最好的位置,大家都知道,也看得見:放在眼睛高度的那一排,是付了錢的。不公平的地方或許有,但至少透明。

現在的情況是另一回事。割韭菜的操盤者用龐大的廣告預算,佔下了廣告隊的大部分版位,這本來無可厚非。問題是,他們同時也擠進了自然隊,而且換上了自然隊的衣服:

  • 互相追蹤、互相按讚,把聲量灌大;
  • 花錢買假互動、假數據,讓一篇貼文看起來是自然擴散;
  • 自己經營封閉社群,由管理員置頂、搶先留言、交叉轉貼圈內人的內容,在私底下把曝光洗乾淨。

結果是,你滑了一整天動態,根本分不清眼前看到的,是一則付費廣告,還是一群偽裝成各領域專家的人,砸錢買了聲量之後,站在台上定義這個世界。

第四章那家餐廳,至少還把快線標成快線。這裡的快線,穿著普通隊伍的衣服。

自然隊有多慢​

快線之所以好賣,是因為普通隊伍夠慢。我自己的數字可以作為一個參照:2026年6月,我的臉書專頁平均每篇貼文的曝光約二十多次,而看到的人裡面,約一成會互動;轉化率不差,但觸及近乎歸零。同一段時間,廣告管理員給我的估算是,一篇自然曝光只有十一次的貼文,花新台幣一百元,每天就可以觸及零至三百多人。

一條隊伍走得越慢,另一條隊伍越值錢。至於這是平台刻意的設計,還是演算法的副作用,從外面看不出來;但對排在普通隊伍裡的人,結果是一樣的。

這一章寫到的平台、功能和數字,都是2026年的樣子。平台會改名,功能會改版,數字會變。要帶走的是那兩條隊伍:一條付費,一條自然,後者走得越慢,前者越值錢。下一個平台出現的時候,可以先找這兩條隊伍在哪裡。

三、從買曝光到定義主流​

買曝光本身,是正常的商業行為。一個賣課的人買足廣告,只要有一個客人買下年費方案,廣告費就回本了;這是真實的資本效率。問題在於,曝光買到一定的量,就不再只是曝光,而是定義。

當你打開動態,關於 AI 的內容大多來自同一個圈子,這個圈子說的話,就成了「AI 圈的共識」。什麼叫學 AI、誰算專家、什麼問題值得問、什麼態度算正面,都由聲量最大的那一群人決定。在這個共識之外的聲音,不會被反駁,只會被歸類:負能量、不友善、外行、酸民。

反向壓制​

定義權一旦到手,就可以反過來壓制別人。

在大型社團裡,壓制不需要正式的禁令。管理員不必刪你的文,只要不批准、延遲批准,或者在你的貼文旁邊置頂自己人的內容,效果就一樣。追問成本、要求交代細節的留言,可以用「不友善」為由移除;被一群人檢舉的帳號,往往先被限制,再慢慢等申訴。封鎖、不封鎖、直接禁言,三者的效果其實一樣,只是程度不同:壓制是一個連續的光譜,不是一個個事件。

最隱蔽的一種,是所謂的影子封鎖(shadowban)。我遇過這樣的情況:貼文獲得批准,管理員甚至按了讚,但其他成員完全看不到這篇貼文和底下的留言。在自己的帳號上,一切正常;要換另一個帳號,才會發現它已經消失。

影子封鎖最有效的地方,是它不通知任何人。沒有通知,就沒有名單;沒有名單,就沒有受害者群體;沒有群體,就沒有政策壓力。我在《衰減:可見度如何被分配》三卷裡,詳細整理過這套機制,以及它怎樣把舉證責任倒過來,壓在創作者身上。3

被拿走的,還有原來那篇文章​

這件事還有一個後續,是我自己也沒想到的。

我有一篇文章,曾經發在一個大型 AI 社團裡。後來那個社團封鎖了我的專頁。我用其他帳號去看,社團裡已經找不到那篇貼文;但在 Google 搜尋文章標題,排第一位的,正是社團裡的那個版本,排在我自己網站上的原文之上。專頁被封鎖之後,我連刪除那篇貼文的權限都沒有了。

Meta 的服務條款寫明,用戶授予平台的內容授權,在內容從系統中刪除時終止;條款同時說,用戶可以隨時刪除自己的內容。4 但當刪除的權限被平台自己的封鎖動作拿走,這個授權就沒有終止的一天。看不見我的人,看得見我的文章;只是它掛在別人的名下,替別人的社團吸流量。

四、假人也有藍勾​

更荒謬的是認證。

Meta 在2023年2月推出付費的藍勾認證 Meta Verified。按官方說法,訂閱者要提交與個人檔案名稱和照片相符的政府身分證件;訂閱得到的,除了認證徽章和防冒用保護,還包括「可見度提升」。5

換句話說,藍勾從一開始就有兩層意思:一層是「這裡有一個真人」,另一層是「這個帳號付了錢,所以會被多看幾眼」。

第一層正在失效。2026年,我親眼看到一個 AI 生成的虛擬人帳號,掛著藍勾。有人在底下問:藍勾勾不是用買的嗎?帳號的擁有人答得很自然:是啊,要買。證件審核的門檻在實際運作中擋住了什麼,我不知道;我只知道,一個不存在的人,可以頂著「真人認證」出現在你的動態裡。我也看過賣焦慮課程的講師,用 AI 生成的人物替自己做廣告,替這些人物買好藍勾,再拿去投放。

剩下的,只有第二層。如果連假人都能被驗證成「真人」,藍勾驗證的就不再是真假,而是有沒有付錢。那麼反過來問:一個真人,只要不掏錢買認證,是不是就永遠得不到基本的曝光?

這是整件事最諷刺的地方。創作者辛辛苦苦寫文章,替平台帶來內容、帶來讀者、帶來停留時間;這些流量沒有被獎勵,反而被演算法壓下去,再以「可見度提升」的名義,按月賣回給他。

五、共生​

所以,「社群平台的機制漏洞」和「割韭菜課程的橫行」,不是兩個問題,而是一個惡性循環裡的兩半。

把它一步一步走一遍:

  1. 平台把自然觸及壓低,快線才賣得出去。
  2. 最肯花錢買快線的,是利潤最高、轉化最快的生意,割韭菜課程正是其中之一。賣課的人算得很清楚:只要有一個學員買下年費方案,廣告費就回本。
  3. 買足了曝光,賣課的人就定義了主流;在主流之外追問成本、提出異議的人,被歸類、被檢舉、被移除。
  4. 會提醒買家的聲音少了,下一批買家就多了;買家多了,賣課的人就有更多錢買下一輪廣告。
  5. 平台收到更多廣告費,也就更沒有理由讓自然隊走快一點。回到第一步。

我見過一個銷售教練型的專頁,掛著藍勾,有幾萬人追蹤,一篇貼文開宗明義寫著:名單一定要花錢買。這句話是課程賣家教給學員的口號,也正好是平台自己的商業模式:你的客人,一定要付錢才找得到。

這個循環還有一個鎖。臉書的社團和專頁,很多時候是靠「共同朋友」推薦給新人的。如果你最初加的三幾個朋友,本來就在這些社團裡,你之後的每一次擴散,都會被鎖在同一個圈子內;推來推去,都是同一批人。要接觸圈子外面的讀者,在這個平台上幾乎已經沒有路。

和第一章那個環一樣,這個循環的每一步,都是上一步的理性反應(見第一章)。平台要收入,賣課的人要客人,管理員要維持社團的「正能量」。沒有一步需要有人存心作惡;但走完一圈,可以被聽見的,只剩下付了錢的那一邊。

六、空轉的產業鏈​

如果這個循環只停留在社群平台,損失的頂多是一些讀者的時間和一些學員的學費。最可怕的一步,是被資本堆砌出來的「專業定義」,再往上被包裝一層,變成政府認可的專案、企業力挺的培訓課程。

正當性的轉移​

轉移的路徑並不神秘。在社群上聲量最大的人,最容易被邀請:政府合辦的工作坊、企業內訓的講師名單、大專院校的兼任聘書、廠商活動的合作名銜、官方認可的能力鑑定。每一層背書,都轉嫁到下一門課上,令「上過幾門課、再加上自學」逐漸變成一種資歷。學員看見的,是一個被層層認可的人;他看不見的是,這些認可量度的從來不是交付能力,而是聲量。

補助是放大器​

台灣勞動部的「產業人才投資方案」,按2026年的規定,補助在職勞工80%或100%的訓練費用,每人每三年最高十萬元,課程由民間訓練單位開辦。6 這個政策的本意是鼓勵在職進修,沒有錯;但它和前面那個循環接上之後,效果就變了。

我在〈效率陷阱・續章〉寫過,補助是整個模式的放大器:有些社團的聚會名義上收費,只要參加者交出個人資料讓主辦方申請補助,就可以免費入場。7 補助計畫量度的,是開課時數、結業人數、證書張數,而不是學員結業之後能否做出東西。這正是第六章談過的計量問題:被量度的,是容易點算的東西(見第六章)。幾個小時教完一套工具,產出的正是時數和結業證明。制度採購的東西,和這類課程販賣的東西,完全對齊。

名稱不變,內容被置換​

把整條鏈連起來看:學員的學費和政府的補助流向課程,課程的利潤流向廣告,廣告費流向平台,平台把曝光賣回給課程。錢在轉,報表上每一格都有數字,時數、人次、證書、觸及,一樣不缺。只是走完一圈,沒有任何東西被做出來。

第一章說過,研發部門可以名稱不變、內容被置換:人頭還在,支出還在,裡面做的事已經不是研發(見第一章)。這條鏈是同一件事的社會版本。「AI 人才培育」這幾個字還在,預算還在,結業證書年年增加;裡面流動的,卻是廣告費和補助款。

這是一條毫無效率的空轉產業鏈。它消耗的不只是個人的學費,而是一整個社會的精力:在職的人下班後去上課,失業的人花補助去上課,政府花預算買時數,企業花內訓費買名銜。這些時間和資源,本來可以用來真正學會一件事、做出一件東西。我認為,這對一個社會的長期競爭力,是比任何一門爛課都深遠的傷害。

七、看不見,不等於不存在​

這一章放在「不把結構當成自己的缺陷」這一部,原因很簡單:這個循環最大的受害者,往往不覺得自己受害,只覺得自己不夠好。

一個認真寫作的人,每篇文章只有二十幾個人看到,很容易得出結論:是我寫得不好,是我的題目沒人關心。一個想學 AI 的人,打開動態看到的全是同一種聲音,也很容易得出結論:這就是業界的共識,我跟不上是我的問題。兩種結論,都把一個被設計出來的可見度,當成了自己的能力。

這就是第四章說的位置取樣(見第四章)。你站在被壓低的那條隊伍裡,就以為世界只有這麼小;你只看得見付了錢的那一群人,就以為他們代表了所有人。

怎樣分辨被買下的聲量​

從外面看,被買下的聲量和真正的專業,往往很像。但有幾個問題,不需要內部資料也問得出來:

  1. 這則內容有沒有標示為廣告?如果沒有,它背後的社團、專頁和講座,是不是同一門生意?
  2. 在他的社群裡,追問成本、提出異議的留言,留得下來嗎?留得下來、有人認真回答,是一個答案;留不下來,也是。
  3. 替他背書的人,是不是也在互相背書?一個圈子裡的人輪流推薦彼此,推薦本身就不再是證據。
  4. 一個自稱有影響力的帳號,追蹤了幾千個人,是為了看,還是為了被回追?
  5. 他說的話,有沒有可以被檢驗的成果?還是只有證書、名銜和學員見證?

小結​

回看這一章,割韭菜課程只是入口。真正的問題,是它和平台的機制長在一起:平台把自然隊伍壓慢,賣課的人買下快線,再換上自然隊伍的衣服;買下的曝光變成主流的定義,主流的定義再被包裝成政府和企業的認可,最後流回同一條鏈。錢一直在轉,可以被聽見的聲音卻越來越少。

大眾寶貴的精力與資源,不應該被用金錢包裝出來的假任務、爛課程和空洞口號消耗殆盡。而被這條鏈壓到看不見的人,也不應該把看不見,當成自己的缺陷。

第七章看的是身邊的人怎樣把處境講成性格,這一章看的是市場和平台怎樣把可見度講成能力。下一章離開螢幕,從林口過一條橋,走到龜山公西的一間牛肉麵店。開店的婆婆從來沒有上過任何平台,但她和她的下一代,同樣被一套說法評價著:撐得下去的,叫韌性;撐不下去的,叫不夠努力。


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Footnotes​

  1. 星忘塵,〈效率陷阱:當所有人都在學AI,誰在創造新需求?〉,Mythogen Engine,2026年6月27日。 ↩

  2. 星忘塵,〈每一句都是真話:一堂 AI 影片課的成本帳〉,Mythogen Engine,2026年9月24日。 ↩

  3. 星忘塵,《衰減:可見度如何被分配》(三卷),Mythogen Engine,2026年8月:卷一、卷二、卷三。 ↩

  4. Meta,《服務條款》第3節(用戶授予之內容授權於內容自系統刪除時終止)。(待核出版時之現行版本與連結) ↩

  5. iThome:〈Meta 推出付費訂閱服務 Meta Verified〉,2023年2月21日。 ↩

  6. 勞動部:〈我想要參加職業訓練〉(在職勞工訓練:產業人才投資方案)。 ↩

  7. 星忘塵,〈效率陷阱・續章:你以為你贏了〉,Mythogen Engine,2026年7月28日。 ↩