【記者部落格】真實與謊言,我們如何在社群時代自處?
【記者部落格】真實與謊言,我們如何在社群時代自處?
2013.05.25 | 創業

過去這一周,台菲爭議仍在交涉協商,但這事件倒是在政治議題之外,引爆許多與數位相關的議題:

 5/10駭客發動資訊戰:台灣網友DDos網路攻擊理性的網路戰爭,試圖癱瘓菲國的網站。

5/14 臉書上開始出現貼文,指稱目睹有便當店拒賣便當給菲勞,甚至出現「菲狗」等情緒性字眼。

5/16 國內重量級論壇PTT 發起鍵盤心戰:徵求「志願文書兵」,製作新聞懶人包向外國朋友說明台菲事件。 

5/20 以活用信用卡闖出名號「卡神」楊蕙如,把廣大興漁船事件始末,以中英文版本作成懶人包。另有署名「yanli2」,自己砸錢買菲律賓的雅虎關鍵字廣告

5/22 便當文經查證為造假,刑事局依違反社會秩序維護法「散布謠言」的罪名,將三位相關發文者函送簡易法庭。

從駭客出擊、新聞傳播到行銷手法,我們看到相較於政府在的慢半怕與搞不清楚狀況,台灣民間展現了相當靈活的數位策略,但另一方面,做為媒體從業人員,對於便當文的事件,格外有感觸。除了三位發文者,以關懷外勞的媒體四方報總編輯張正,也因此事請辭,但這件事,並沒有在四方報上刊登,而是從臉書的發言,轉變為新聞議題。

便當文事件的可值得討論的是:在這個社群發達的年代,我們怎麼看網路既私密又公開的發言? 所謂的媒體角色又是什麼?若將討論層次拉高,當政府以違反社會秩序的說法,開始管制所謂的言論時,會不會在不可知的某一天,我們就失去了言論的自由,必須透過「河蟹」的方法,交流我們的思想?

從臉書一開始創立的設定,它是一個讓朋友之間交流的平台,概念上來說,跟我們中午跟同事一起吃午餐聊天,把一些聽來的事提醒朋友注意,或是在茶水間八卦的形式,其實差別不大,唯一的差別是傳播力的不同,雖然同事聽了八卦一樣會轉述,特別是那種「你千萬別說出去」的話語,傳播力更強,可能上午倒杯水,下班前全公司都知道,但再怎麼樣,那是你可以想像的一種傳播範圍,而臉書,可怕的威力在於,你發了一篇文,可能在你自己都不知道的情況下,被分享再分享出去了。

其實,就算是被分享出去,好像也沒什麼大不了,但現在有一個變數是,大眾媒體的加入。很多朋友開玩笑,過去媒體在地方上如台東設特派員、在國外如美國、日本設特派員,但現在,特派員都駐點在PTT、Youtube及臉書上。

如果只是駐點在這三大數位平台上也沒什麼不對,因為媒體工作的起點,就是要找出各種新聞的線索,過去許多新聞的產生,也都源自於某人說了一件某事,但現在可怕的是,過去記者聽到消息,會經由各種管道,接觸當事人、相關人做查證的工作,但現在,往往就是網路訊息直接大放送,連消息來源都直白地打上了翻拍自網路,如果只是無傷大雅的新鮮奇聞也就罷,然而,一旦出現具備複雜面向議題時,問題就產生了,比如這次的便當文就是。台菲的外交爭議、外勞的議題等等,媒體如果只想著鄉民的正義,看到一個影就先開槍,把媒體當作是集體情緒發洩的出口,對事件本身不但沒有助益,反而是一種激情的媒體暴力,甚至,也的確容易造成有心人士的濫用。

我自己就有一次類似的經驗,曾經因為親戚同辦公室同事遇到小孩險遭拐事件,親戚提醒我注意,在當事人及轉述者是可信賴的狀況下,我也在社群媒體上與朋友分享,結果,在朋友也相信我的狀況下,訊息很快被傳遞出去,也引來媒體的注意,但該媒體值得誇讚的是,他循線找到了我,問清了事情的各種細節,也去訪了相關的店家及警政單位,最後製作了一條提醒家長注意的平實新聞,展現了媒體之所以是媒體的存在價值。

面對這樣一個虛虛假假的年代,我還是相信網路帶來的分享與互助的精神,但我們也必須了解,網路並不是個自外於我們日常生活的世界,所謂真實世界會發生的各種人性的考驗,在網路裡一樣也會發生,網路本身是中立的,有問題的,是如何利用網路的我們,在這個人人都有立場、人人都可以說話的年代,真實不容易區辨,謊言也是,特別是在每天的發生的新聞事件中,一堆政客不就是為了利益時常眛著良心說謊?特別是我看到三位發訊者被移送,那麼每天在大眾媒體上講一些怪力亂神,或是一些理盲的名嘴言論及政客們,這是不是也妨礙了社會秩序?要不要也通通抓起來?

有意思的是,在我們指責網路造謠的同時,也因為有網路這個工具,我們得以戳破政客們的謊言。做為網路的使用者,需要更多的媒體與網路素養,在面對各種訊息時,如果能多想一分鐘、多一點質疑、多一點理性,當然也多一點包容,回到做為一個「人」的本善初心,我們期待的網路帶來的正面公民力量,的確會帶來社會不一樣的面貌。

比如在許多的社會運動中,我們就看到了許多不同於大眾媒體上的議題面向,並集結出運動的能量,例如這兩天由目宿媒體與和碩,找來林懷民、九把刀、許芳宜等人所拍攝的「友善台灣」影片,並在臉書上開設「善待在台每一人」專頁,就讓我們感受到台灣民間的溫暖,也看到數位科技的正面效果。回到媒體人員的角色,在社群的年代,記者的壓力來自如何回應於以秒更新的訊息更新,在快速與正確之間,我們的確是要有更高的自我要求,從獵奇的角色,變成能替閱廳人過濾訊息,提供具觀點的編輯策展人。

順帶一提,經濟部智慧財產局傳出將著手修改著作權法,對於境外侵權網站將透過網路服務提供(ISP)業者,以IP位址或DNS封鎖技術,讓國內網路使用者無法連上該網站,尊重智財是件重要的事,但在一個越來越無國界的年代中,大家不都聽過大禹治水的故事嗎? 採取這樣的鎖國封閉的作法,著實令人擔心,不只是因為從技術上來說,有太多方法可鑽,野火燒不盡,春風吹又生狀況一定存在,更嚴重的是,一如早年的媒體管制,當政府今年認定說某網站侵權所以鎖它,明天自然也可能看不爽哪個網站說壞話,隨便羅織一個罪名,達到控管社會言論的一種手段,這絕對不是我們樂見的情況。

 

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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