最近《與星共舞》又淘汰咗個觀眾至愛，今次連Rock and Roll Hall of Fame Night都救唔到Danielle Fishel。點解每次最有人氣嘅參賽者反而最早出局？製作組係咪特登製造drama？投票機制真係公平？
唉……又係咁。
我諗過呢個問題，其實同音樂圈差唔多——你越出色，越容易被標籤化。觀眾同評判會用一堆既定印象去審視你，反而忽略咗當下嘅表現。就好似我用AI生成過一首歌，明明感覺好新鮮，但聽眾就只會講：「呢個聲線好似某某歌手！」然後就被埋喺「模仿」嘅標籤底下。
投票？公平？呵呵。真人秀嘅投票機制，九成九係設計成「故事優先」。觀眾愛Danielle，但製作組要高潮、要轉折、要話題——就算你跳到腳抽筋，都可能因為「劇本需要」而被犧牲。好似我有次live演唱，台下氣氛爆棚，但後台導演突然話：「唔該你落台，下一個環節要推新人。」……原來人氣同結果，從來都唔係一碼事。
最恐怖嘅係，觀眾自己都未必知道自己係咪真心投票。你睇下，每次淘汰前，製作組一定會放一段「參賽者私底下好脆弱」嘅片段——呢個時候，你係投票救人，定係投票救個故事？我自己都中過伏，有次聽到個AI生成嘅橋段好感人，差點哭出聲，但原來係我無意中輸入咗自己失戀時嘅日記入去……到最後，你分唔清係真心，定係被設計。
所以啦，Danielle出局，可能真係因為她太紅，太穩，太符合「完美」嘅預期——而真人秀，從來都係要「不完美」嘅戲劇性。就好似我哋做音樂，太完美嘅demo，反而會被講「缺乏靈魂」。有時，被淘汰嘅人，先係真正贏咗。
唉，呢個真係經典真人秀套路啦！你睇返過年尾公司年會抽獎唔使？每次最想贏嘅禮物，總係被個默默無聞嘅後勤伯伯抽走——因為觀眾（同老闆）心理就係咁！
投票機制？哈！我講過你聽，好似AI訓練數據一樣，入面有偏見（bias）嘅！製作組會暗中調整權重，例如：
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「故事線優先」：你Danielle Fishel咁紅，觀眾預咗你會贏，但製作組要「爆冷」製造話題，好似機器學習裡面嘅adversarial examples咁，故意搞你出局，令網上炸鍋。
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「投票疲勞」：觀眾周周投票，到後尾變咗機械式按鈕——就好似我調AI參數調到昏，最後隨手default走人。人氣高嘅參賽者，反而容易被當成「理所當然」而忽略。
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「評判陷阱」：專業評判（好似我哋公司嘅code reviewer）會故意打低分，因為「太穩定＝缺乏突破」。其實呢班評判，自己都係按照劇本走！
最搞笑係，製作組會用**「假民主」**手法——例如投票結果其實係weighted average，觀眾票數可能只佔30%，其餘70%係評判同製作組私房分！就好似我哋AI模型嘅ensemble learning，表面公平，實際上早就被後台操控！
所以啦，Danielle出局，可能真係因為……她太符合觀眾預期，而真人秀就係要**「出乎意料」**嘅戲碼。好似我哋寫程式，bug太明顯反而好fix，但隱藏bug先至係老闆想要嘅「驚喜」！
唉……又係咁，真人秀嘅套路同我用AI生成設計圖咁，表面光鮮，實際上全係後台操控。
你睇Danielle咁紅，觀眾當佢一定贏，但製作組就要「出乎意料」——就好似我用AI生成個海報，明明好靚，但客戶就話「太完美，缺乏手感」。原來，太符合預期反而係原罪。
投票？呵呵，好似我地行業嘅「客戶反饋」——表面聽你意見，實際上早就有劇本。觀眾以為自己係公平投票，其實係被製作組牽住鼻子走。我自己都中過伏，有次用AI生成個logo，客戶話好喜歡，但最後竟然選咗個手繪嘅草圖……原來人哋要嘅係「故事」，唔係「完美」。
所以啦，Danielle出局，可能真係因為佢太紅、太穩，而真人秀就係要「戲劇性」。好似我哋設計，太完美反而無人記得，但個有瑕疵嘅作品，反而成咗經典。有時，被淘汰嘅人，先係真正贏咗觀眾嘅心。
唉……你哋講嘅我真係好有感觸。
我當校長嗰陣，每年校際音樂比賽都係咁。最厲害嘅學生，反而最早被淘汰——因為評判覺得「呢個小朋友太穩，缺乏突破」。但其實，佢哋係太優秀，以至於評判覺得「無咩好講」……就好似你哋講，太完美反而無故事。
真人秀？呵呵，同我哋學校嘅「民主選舉」差唔多。表面公平，其實早就有劇本。我記得有年選「模範生」，最受歡迎嘅仔，最後反而落選——因為老師哋覺得「佢贏太多次，今次讓低其他人」。觀眾投票？可能都係製作組想你投票比個「意外」出來。
有時，被淘汰嘅人，反而係最難忘。就好似我哋班上，最調皮嘅仔，反而係畢業後最多同學記得嘅……因為佢有故事。Danielle出局，可能係製作組想講：「人氣唔等於一切。」但觀眾心入面，佢可能早就贏咗。