> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://mr6.cc/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # TagCow用工人智慧做到人工智慧，我認為不如用「人工野味」 - URL: https://mr6.cc/tagcow-photo-tagging-human-intelligence/ - Published: 2008-03-31T00:57:28.000Z - Updated: 2026-10-01T17:24:24.000Z - Description: 上周四，網路悄悄出現了一個叫做「TagCow」的神奇網站。這個站號稱可以幫你的相片「自動下標籤(tag)」，你有幾百張、幾千張照片？只要全部上傳到TagCow，TagCow便用他家裡的「標籤工廠」(tag factory)，自動將您的照… - Author: Mr. 6 - Tags: 產業策進, 創投, 創業案例, 未來趨勢, 人性, #wp-import ![](https://storage.ghost.io/c/95/b2/95b2af50-730a-4d4a-80ac-ae2f7a07dfc2/content/images/2026/10/8b65d-a28.jpg) 上周四，網路悄悄出現了[一個叫做「TagCow」的神奇網站](tagcow.com)。這個站號稱可以**幫你的相片「自動下標籤(tag)」**，你有幾百張、幾千張照片？只要全部上傳到TagCow，TagCow便用他家裡的「標籤工廠」(tag factory)，自動將您的照片一張一張的下好標籤、歸類，在它的線上相簿放好。 驚，怎麼可能？ 各位知道，以人工智慧判斷照片內容的影像辨識技術，發展多年至今仍未成熟。至今沒有一隻機器人能準確判斷照片在照什麼重點，以人類的單字形容出來，因此TagCow讓人覺得極度不可思議，也吸引眾部落客與攝影師如[Thomas Hawk](http://thomashawk.com/2008/03/is-tagcow-future-of-photo-recognition.html?ref=mr6.cc)、[Loren Heiny](http://www.lorenheiny.com/2008/03/30/image-recognition-problem-solved-the-solution-is-easy-to-see/?ref=mr6.cc)，在那邊try try 看，結果，它們**發現有地方不對勁了**──譬如這個巫師的玩具（見圖），TagCow竟然能分辨出它是「巫婆」、「邪惡」、甚至「玩具」！有點厲害得太離譜！ [TechCrunch](http://www.techcrunch.com/2008/03/29/image-recognition-problem-finally-solved-lets-pay-people-to-tag-photos/?ref=mr6.cc)跑去問了影像辨識專家，綜合從前失敗的案例如Riya、Ookles、Polar Rose，結論就是，TagCow所謂的「標籤工廠」，**應該真的是一群「勞工」，坐在他們電腦前直接幫你下標籤**。套句台灣網友的話，就是用**「工人智慧」**來假冒完成「人工智慧」。 問題是，為何這個站叫人如此興奮？幫相簿「自動下標籤」有何這麼偉大的好處？ 先談標籤。 Web 2.0當初最終極的目標，是讓所有人都丟出自己的內容一起為浩大網路添趣味，但貢獻出這麼多東西，如洪流般的資訊，要怎麼作分類？ＯＫ，Google反正都會找得到嘛！但假如你今天只是要查查所有關於「海」的還有「比基尼」的「照片」，你去Google查查看，一定不容易查。假如你想查查關於「春吶」的所有照片，你一定查到2005、2006的不知哪個是哪年。 於是，Web 2.0有了**「標籤」(tag)**這個東西，希望促進一個新好習慣。「標籤」通常只是單字或極簡單的片語組成，這樣的設計一方面希望「容易下」，一方面也希望「大家用字不要天差地遠」。只有原創者最了解這個內容的重點，他用他的大腦，幫這個內容的重點，用幾個「通用字」來形容，譬如「[春吶2007](http://www.flickr.com/photos/tags/%E6%98%A5%E5%90%B6?ref=mr6.cc)」、「[海](http://www.flickr.com/photos/tags/%E6%B5%B7/?ref=mr6.cc)」、「[墾丁](http://www.flickr.com/photos/tags/%E5%A2%BE%E4%B8%81/?ref=mr6.cc)」、「[比基尼](http://www.flickr.com/photos/tags/%E6%AF%94%E5%9F%BA%E5%B0%BC/?ref=mr6.cc)」，未來要找什麼，你可以搜到這個人相簿中所有關於「墾丁」的，也可以將其他去玩過「春吶2007」的全部都看一遍，全部都被多度空間的皆整合在一處。 大家曾經認為，語意標籤這種[「folksonomy」的分類法](http://en.wikipedia.org/wiki/Folksonomy?ref=mr6.cc)最根本的問題就是，大家用字不見得正確、相同，也可能[被人故意誤導](http://many.corante.com/archives/2005/01/20/social%5Fconsequences%5Fof%5Fsocial%5Ftagging.php?ref=mr6.cc)（譬如對著喬治布希下「邪惡」之類）……所以到現在還有許多網路服務，在試著在解決與運用Tag，譬如CNET還[讓讀者「建議」標籤](http://whitepapers.zdnet.com/catsuggest.aspx?docid=341637&s=a&page=/abstract.aspx?docid=341637&promo=100620&ref=mr6.cc)；這周還出現這個[TagAthens新網站](http://tagathens.com/?ref=mr6.cc)，叫群眾幫喬治亞州的一個叫Athens的小城下標籤，每個字要4美元（這個其實不是正統的標籤）。但現在三年下來，大家終於知道，標籤**最根本的遺憾**在哪裡──**大部份的網友，根本不想下標籤**。 標籤如果只是「重度使用者」的習慣，那這個系統，或許無法造成終極的力量，譬如，在Flickr可能有1萬張照片是在墾丁拍的，點進「墾丁」的tag**卻只有100張相片**，豈不可惜？目前標籤欄位都只是「可不填」的欄位，習慣不填了，很難叫你以後再填。所以有些網站會自動的從你的文字內容萃取出可能的標籤，但不是很準。 相簿就更不準了，沒有一個影像處理軟體可解決這件事。這就是為什麼TagCow這麼神奇。不過也由於TagCow可能是以工人智慧，不可能撐多久，遲早遇見scalibility的問題，而且就像[Mahalo](http://mahalo.com/?ref=mr6.cc)一樣，請來的「專家」頂多是被訓練過的莽兵，一定有些東西「下不出來」。 下標籤，是一個人性的動作。我為何下標籤？只要它願意給我資訊，願意給我回饋？但，叫一萬人下標籤，就像**帶一個一萬人的團體活動**，大家坐在草地上不想動？你會怎麼辦？ 去問問那些最會「帶活動」的老師吧。他們會跟你講一些訣竅，但到了最後，他們憑著是一種帶活動的人性直覺，他們的說話方式、他們吹哨音的時間與長度、他們設計活動的「FU」……有部份是天生的，部份是經驗來的。它不是人工智慧，它是**「人工野味」**。 群眾的力量，應由人性來喚起。在其他的領域中，比如，你讓人產生嫉妒與比較的心態，她就會開始狂買名牌包包。你讓人產生想炫耀的動機，她就會開始努力拜師練功…標籤與許多Web 2.0推動的東西，我認為，還可以做的是，將它架在**目前已有的群組之上**，由群組各自發揮「人工野味」，來推動這樣的動作，或許會有機會。 對不起講得不多，我們還在研究。 好久沒寫「標籤」的事。其實當年這些東西譬如wiki、tagging、mashup…這些有的沒的，都是希望「加強網路」。當然，我們知道目前Web 2.0的供賞比不高，且目前所知的獲利模式重度仰賴會員人數，不是零就是一億，但那些想法與觀念，五年後「回味」起來還是會覺得「很有道理」，只是當初的理想沒有成功而已。但，當下許多人批評Web 2.0都不是在作「修正」，而是「一缸子打翻」；我看到眼前振振有詞的創業家，皮是25歲，心卻像80歲。我們可以沒有Web 2.0，但**不能失去那種「網路還要加強、網路還有機會」**的信念。有些創業家想來挑戰看看？不必叫它2.0，但那個「新一代」精神，是我們要延續的。 舊留言*4 則* 1. L lonesome2008.03.31 這樣的東西getty image很久前就再做了 不過卻不是開放式的 有tag的image也僅止於圖庫裡美美的專業照片 但搜尋力道之精準 不是google這樣圖片引擎可以比擬的 2. N nchild2008.03.31 TagCow 與 人工野味，好詞！ 我們也在研究一個集體參與方式，到時再交換一下意見吧！ 3. T TeYoU2008.04.01 “一個叫做「TagCow」的神奇網站” 的 連結應該錯囉 http://mr6.cc/tagcow.com –> http://tagcow.com 4. M Mitnik2008.04.01 「工人智慧」來假冒完成「人工智慧」….這句好笑!!