美國國安局監控爭議再起,Google、Facebook、微軟等知名公司後門大開?
美國國安局監控爭議再起,Google、Facebook、微軟等知名公司後門大開?
2013.06.11 | 科技

美國國家安全局(National Security Agency, N.S.A.)日前被揭露透過九家美國網路公司,秘密取得上百萬位美國公民的通聯記錄,以及國外人士的電子郵件、影片與其他資料。美國國家情報總監的發言人特納(Shawn Turner)表示,對於透漏此項消息的相關人士,N.S.A.已建立洩密罪行的相關報告。

據紐約時報報導指出,美國政府在過去十年間,斥資數十億元於猶他州打造大型數據中心,用以無限期儲存大量個資,並且在美國境內各地設置資訊攔截點,更發展出運算速度極快的電腦來破解防護密碼。英國衛報更在上週六公開N.S.A.掃視資料範圍的全球熱點圖,顯示在2013年3月時,N.S.A.從網路上收集了九百七十億筆資料,其中約有14%來自伊朗、3%在美國境內,有些則是流經美國境內伺服器的國外資訊。

由於人們的通訊方式與過去大不相同,政府除了竊錄談話或攔截通信等內容之外,更可透過整合所有單一數據進行配對後,推算出個人的生活行為模式。例如比對個人的刷卡或自動收費記錄,就可大致了解其日常生活是如何進行,這些資訊整合的結果遠比單純竊聽更具全面性與精準度。根據IBM的統計資料顯示,在智慧型手機、平板電腦與社群媒體等通訊方式更為多元的今日,全球每天所製造的資料量高達百萬的三次方位元組。政府已可藉由整合與比對,從如此龐大的資料量中歸納出各種模式與相關性。

布希政府於2006年展開情報先進研究計劃(Intelligence Advanced Research Projects Activity,IARPA),意圖加速美國政府領先於潛在敵方的情報收集優勢,IBM的超強運算電腦Watson即為此計畫所欲發展的範例之一,能夠幫助N.S.A.更大量且快速地收集及分析情報資訊。紐時報導更進一步指出,利用「三角定位(Trilaterization)」來追蹤所在位置也是情報機構大力發展的技術,利用手機訊號塔台的資料,可得知一個人所在的海拔高度或樓層位置,甚至可配合電腦運算來預測可能經過的路線。媒體所揭露的秘密計劃,再再顯示非法監控技術的日新月異,然而,面對這一切指控與質疑,美國政府表示只是媒體的臆測想像,未有任何不法行為。

原文出自The New York Times

圖片出自WIKIMEDIA COMMONS

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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