【觀點】那些別人幫你分享的隱私
【觀點】那些別人幫你分享的隱私
2010.08.20 | 創業

我喜歡把不同的幾則新聞擺在一起看,因為有時能從對比中找出更多意義。最近又有三則新聞可以相互對比。

第一則新聞,是4天前Google CEO Eric Schmidt的談話(最近他講的話都 很猛)。他說,每一個人做的每一件事,Google上幾乎都搜尋得到。人不輕狂枉少年,哪個人在年輕時沒做過蠢事?但當下的一時衝動可能會造成你未來工作 上的困擾。因此他建議,未來青少年在邁入成人社會時,該慎重考慮是不是要換掉名字,以避免其他人用Google追蹤到你的過去。(我覺得,取菜市場名也是 一種方法)

第二則新聞,是2天前Google順應德國民意,對Google街景提供修改服務。在9月15日之前,部分德國人(柏林、德勒斯登、漢堡等地)可以向Google提出要求,將自家建物在Google街景打上馬賽克。這服務之後會在全德國境內推行。畫面如下。

對於第二條新聞,TechCrunch當下就做了很好的提問:如果Google街景,用戶可以選擇退出(隱藏),那Google搜尋呢?

“不是我主動提供、但卻被別人拿來分享的隱私,要怎麼保護?” 這是我看到的問題點。Google街景的主要爭議在於,大多數人是在不知情的狀況下被拍攝、被分享到網站上的,因此難免會出現隱私糾紛。不只街 景,Google搜尋也有很多這樣的狀況,那既然德國人可以選擇退出Google街景,同理,美國人是否也可要求讓自己退出Google搜尋呢?難道只能 照Eric Schmidt所建議的:改名字嗎?

第三條新聞,就是昨天剛發表,炒得正熱的Facebook Place。(Facebook聲明稿說要他們把Who、What、When跟Where一網打盡…)摘自數位時代的介紹:

Facebook Places將先以touch.facebook.com的觸控式螢幕版,及全新iPhone應用程式的形式出現,基本上便是大家所熟知的地點登入服務, 用戶將可於所在的任何地點登入,如果地點不在預設的目錄上,也可自行增加;用戶登入時便可看到有哪些朋友在相同地點,還可tag那些朋友。

Facebook這次對隱私權的設定相當留意,強調用戶只能tag朋友、預設登入只能讓朋友看見、且用戶可選擇不讓朋友 tag自己。不過儘管如此,北加州的美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union,ACLU)還是質疑其可能引起的隱私權問題,例如當朋友要將用戶登入某地點時,用戶只能選擇”not now”(現在不要),而沒有”never”(永遠不要)選項,再加上用戶如果已經登入過某地點,朋友便能自動將他登入

我常提到,很多事情是你自己主動透露在網路上的,這些資訊你應該要好好加以管理;但那些”別人幫你分享的隱私”呢?你沒上傳照片、沒有登入地點,但你臉書上的朋友主動”幫你” 下 tag 呢?王心凌控制得了范植偉幫他上傳照片嗎?

但反過來想,這事的另外一面就是:即便你沒有主動分享,那些從別人幫你分享、上傳到到網路的生活片段,也可以慢慢拼湊出一個人的樣貌。有了這些,就 可以達到Eric Schmidt所說的事情了--在第一則新聞當中,他還提到,人們已經不只仰賴Google提供問題的答案了,人們還希望在他們開口提問之 前,Google就可以猜測並建議他們要做什麼。如果沒有”關於每個人”的資料的話,Google(還有FB)是做不到這些事的。

隨著網路科技的發展,能做到的事情越來越多,但面臨到的問題也是前所未見。個人的隱私該公開,還是該保護,哪些要公開,哪些要隱藏,會是個越來越模糊也越棘手的問題。嘿,德國總理梅克爾已經說,她不會退出(隱藏)自己在Google街景上的住家資訊了,那你呢?

 

原文出處

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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