【Inside】當人們連網路的隱私都沒了 – 美國的 SOPA 法案|數位時代 BusinessNext

這幾個禮拜若是常關心美國網路相關發展的網友，一定會一直聽到 SOPA 這個名詞，也就是轟動美國的網路反盜版法案。

SOPA 是什麼？

此外，搜尋引擎也有義務需要配合政府將相關連結排除在搜尋結果之外。

這邊的審查，不只包含網站上本身提供的內容，以一般 Web 2.0 網站而言，由使用者產生的大量內容（User Generated Content），像是你 Facebook 的動態訊息、相簿內容等也都必須受到監控、審查，也可能會成為網站被封鎖的原因。

在這樣模糊的定義下，幾乎所有我們日常生活當中用到的網站都會受到波及。

因為在搜尋網站中可以搜尋到盜版相關內容，所以 Google 要被審查、可能被封鎖。
因為有人會不小心貼盜版內容出來，所以 Facebook / Twitter 要被審查、可能被封鎖。
因為有人上傳的影片有版權一律，所以 YouTube / Flickr 要被審查、可能被封鎖。
因為有人會透過信用卡刷卡購買盜版商品，所以 Visa / Paypal 要被審查、可能被封鎖。

背後的原因

如此影響重大的法案，背後的原因其實還是來自於長久的問題，娛樂產業巨頭們長期以來受到網路上的盜版下載網站所害，因為網路 P2P 盜版的影響損失了無數的原有收入。

支持者們聲稱，透過法案的落實，可以提供更多美國企業一個好的工具來對抗盜版的威脅，使其減少受到版權侵權的影響，進而創造更多收入以及所帶來的工作機會。

類似的法案不是第一次了。而這次之所以不是雷聲大雨點小的原因，在於目前此項法案目前看起來即有可能通過，背後支持的議員多達 24 位，且支持的企業無數，除了一般的娛樂產業之外，像 Netflix 、 Adobe 、 Microsoft 等科技公司也紛紛支持。

至於反對者呢？就是我們讀者熟知的老面孔， Facebook 、 Twitter 、 Google 、 Yahoo 等等，幾乎你想到的網路公司都反對這項法案。他們甚至將其稱作為 Stop Online Privacy Act 終止網路隱私法案、畢竟影響層面實在太大了。未來許多新創的科技公司恐怕都會受到這項法規的影響，進而拖累了美國在新創產業的發展。

技術層面

從技術的觀點來看，其封鎖網路存取的方式透過的主要是 DNS 伺服器的污染，DNS 服務便是將網址（http://www.inside.com.tw）對應到實際IP位址（106.187.42.108）的服務，因此只要掌握了這段的封鎖，便可以控制了大多數使用者對於網路服務的存取。

而除了 DNS 伺服器的控制之外，法規也允許政府和 ISP 業者合作、直接針對 IP 進行阻擋。

聯合抗議

有一些非營利組織聯合成立了 American Censorship Day 的活動網站，目的是希望可以透過實質的運動，像政治人物訴諸抗議、表達對此法案的不滿。

而另外也提供了網站的 JavaScript 外掛來讓網站的擁有者在其服務網頁上表達抗議，以下便是知名微網址 Tumblr 特別設計的「審查版」畫面：

台灣的狀況

試想著有一天你在台灣，過著像這樣的生活：

各網站都必須被迫和政府合作接受審查，你平日每天要上的網站隨時可能會被封鎖。
你寄出的每封信也都會受到審查，再也沒有私人隱私。

聽起來很離譜嗎？但隔著海峽的對岸便是過著這樣的日子。

政治影響了網路科技的發展是如此的真實，由於台北市政府的一項法案通過，使得 Android Market 的台灣使用者至今沒辦法購買付費軟體的例子就在你我之間上演，而這兩天也有總統候選人提出了網路相關的政見，雖然不見得理想、但卻也證實了網路和政治並非毫無相關，身為公民的你我、或許真的該多花點心思關心相關的議題。

出自Inside部落格

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後，「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用，多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人（Chatbot）運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻，企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框，而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」（Agentic AI）。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起打造敏捷韌性企業》報告便指出，如今「AI First」時代來臨，企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運，有 80％的企業期望藉此提升生產力，70％的企業希望能更輕鬆處理複雜任務，還有 66％的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多，必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」？

「過去人們使用生成式 AI 時，需要一步步下達明確指令，但現在使用者只要賦予代理式 AI（Agentic AI）明確目標，它就能自己理解前因後果、進行推演，甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加，比方說，人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI，跨部門協作的複雜度也隨之飆升，「如果你是管理者，你就會意識到，必須把 AI 當成一個人，納入組織裡來管理。」黃柏淞強調，能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」（Multi-Agent System, MAS），正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說，MAS 就像虛擬的企業總部，負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時，各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性，企業可以依照業務需求，隨時新增、更改 AI 代理，能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到，代理式 AI 已經蔚為風潮，但實際部署時，仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起　打造敏捷韌性企業》報告便顯示，資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題，「企業最擔心串聯多個 AI 代理時，要是權限沒控管好，很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到，在此情形下，Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」（Supervisor Agent）作為主要決策層，底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」（Task Agents）。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例，假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP，詢問 AI 客服：「我想申請房貸，請問現在利率多少？另外，請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合？」如果是傳統的聊天機器人，可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡，「主管代理」接收到任務後，會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」，去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時，這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」，去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後，再由「主管代理」統整資訊，一併給出一份完整且客製的財務建議，「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞，而且因為權限分層管理，房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料，符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看，多代理客服平台能降低 50％以上的人工客服工作負擔，並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60％以上；FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率，在調用得當的情況下，也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出，金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業，都是亟需採用代理式 AI 的產業。

懂雲也懂企業痛點，助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構？一方面，Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技（KKCompany Technologies），奠定具備理解和服務大型企業的經驗，且自 2022 年創立起，就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時，Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家，此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上，深化了對個人資料保護的承諾，為客戶提供符合國際標準的資料保障，強化雲端服務領導地位。另外，Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台，提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業，黃柏淞建議，釐清應用場景，比追求最新技術更重要，「唯有清晰定義痛點，才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到，導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任，其實更像企業的升級轉型，「未來的知識工作者，不能只是單純『接球就打』，每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表，應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值，將從過去繁瑣、重複性任務的執行，轉移到前期的目標定義、流程規劃，以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進，企業間的競爭已從「要不要用 AI？」，升級成「如何管理與協作多個 AI？」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統，企業不僅能解放員工的生產力，更能在瞬息萬變的市場中，打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。