[曹家榮]中國網軍出征Facebook,為何最終無功而返?
[曹家榮]中國網軍出征Facebook,為何最終無功而返?
2016.01.21 |

2016年1月20日,在某種意義上,對於中國來說是必須被記住的一個大日子。這一天,中國網民首次有組織地大舉「翻牆」而來。史稱「帝吧事件」。

據說帝吧事件的發起,與蔡英文當選總統、周子瑜道歉、以及羅志祥的「我們都是中國人」這些事件息息相關。面對這一連串被看作是涉及濃厚「台獨」意味的事件,百度上「帝吧」(李毅「吧」)的網友決定號召大軍翻牆、遠征FB,「教育台獨份子」。

圖說明
圖說:帝吧網友組織發起翻牆遠征涉及「台獨」的新聞網站粉絲團。

這個事件目前還持續在延燒中。除了FB上被認為是「獨媒」(三立、自由)的粉絲頁外,在我寫作的這個當下,「帝吧軍」也在想方設法進入PTT這個被認為是台獨大本營(?)的地方。而八卦板也毫不示弱地放上板標「歡迎中國朋友發文──你能的話」,戰意十足。

先不談這個事件最終會如何收場或造成什麼影響。雖然很令人好奇的是,中國官方能夠容許這種集體大規模的「翻牆」舉動多久(據聞有翻牆出來的中國網友在說錯關鍵字後就失蹤了)。畢竟這群帝吧軍甚至還在臉書上開了一個公開社團啊!

這篇文章想要藉機談談的是這一兩年來名氣很高的「婉君」(不是表妹那種)。相較於台灣社會這幾年來,每接近選舉都會有些政治人物跳出來指控有網軍在帶風向、惡意攻擊,帝吧軍這次大張旗鼓翻牆而來或許才更符「網軍」之實。在一位參與行動的中國網友的微信上可以看到,帝吧軍不僅相當有組織地區分了兩大總群及其下各六路縱隊,還有著各式各樣的「紀律」、口號。

然而,網軍真的「有效」嗎?且不論台灣自家的網軍,大舉翻牆而來的帝吧軍到目前為止似乎也很難說產生了什麼影響。除了為這幾天冷颼颼的上班日,添加不少「笑果」外。但,為何如此?

網絡化的空間不利於網軍作戰

首先,讓我們做一個簡單的比擬。網「軍」這個概念令人想像到的組織行動模式是,由指揮中心下達命令,針對一明確的空間、範圍所進行的征服。像是這次的帝吧事件,他們很明確地建立任務編組,意圖要教育「台獨份子」。

圖說明
圖說明
圖說:走錯棚的網民們。圖片來自:PTT八卦版

但就像帝吧軍一翻牆過來就遇到的難題:**敵人(戰場)到底在哪裡?**有一位帝吧小兵誤闖了「三立娛樂星聞」,還搞不清楚狀況地發問:這裡是戰場嗎?這是笑料,但卻也實際地反映出:網路並不是一個可以簡單地劃定的明確空間、範圍。

過去研究網路的學者曾經期待網路的民主化潛能,其原因也是如此。不同於電視、廣播這類「中央集權」的媒介,網際網路既沒有一個「中心」,更難確定其範圍。

因此,不論是帝吧軍翻牆過來想要教育台獨份子,還是台灣自家某些政黨的網軍想要針對某些族群「帶風向」,第一個面臨到的難題是,既沒有辦法像過去利用廣播、電視那樣,進行無差別攻擊,也沒有辦法明確地圈出敵人(目標群眾)所在位置。只能像帝吧軍這樣,找幾個代表性的「獨媒」、政治人物下手。

換言之,認為網軍可以有效地達到政治目的的人,忽略了一件事情:網際網路不是傳統幾何式、可確定範圍、位置的空間;特別是在今天,網際網路(在Web 2.0之後)已經進化為由諸多節點串連起來、無限綿延的網絡化空間。這意味著,在這一空間中,你既找不到中心,也無法確認方向與邊界。

我們也許可以找到這個網絡化空間中「相對大」的節點。就像前陣子有一個研究,針對太陽花學運期間PTT上的評論行為進行分析,便得出一個結論:相較於「網軍」,其實名人帶風向的能力可能更高。但卻沒辦法保證,這個大節點能夠讓你觸及所有的目標族群。

總是意圖使人歪樓的眾聲喧嘩

除了空間特質的影響外,網際網路另一個不利於網軍行動的特質是:多元發聲的可能性。

我們同樣可以與廣播、電視這類中央集權式的媒介做比較。相較於廣播、電視,Web 2.0之後的網際網路、社群媒體都意味著不是只有少數人可以說話,而是每一個人都可以發言。

因此,不難想像的是,像帝吧軍這種打算來「教育」台獨份子的作法,或是台灣自家網軍各種帶風向的言論,都不可能如廣播政令宣導般,講一講完就可以走人。而是會激起更種回應、甚至反駁與辯論。

如果是獲得認真的回應與辯論,我們還可以認為網軍多少有著作用。但「糟糕」的是,特別在台灣這個充斥鄉民文化的社會裡,鄉民的眾聲喧嘩往往一個不注意就「歪了樓」、喧鬧了起來。

帝吧軍此次翻牆而來,就同樣也見識到台灣鄉民「作亂」的能力。不僅出現各種「神回」(例如,三立娛樂星聞小編的「萌回」),更厲害的是化身為奸細的「反串文」,讓「正毅兄弟」都成了需要受教育的台獨份子。

這也是為何剛剛提到的那個太陽花學運的研究中,得到的第二個重要結論是:**網軍真正的影響力在於,發廢文來稀釋或轉移事件注意力。**也就是說,如果「網軍」真的操作的起來,那麼其功用也絕非在「帶風向」,而是「打爛戰」藉以讓人無法看清真正重要的事。

其實,再歸根究柢來說,無論是那些指控網軍存在的人,還是那些真的操作著網軍的人,最沒有看清楚的是,仍從一種極權統治者的角度,認為人民是可以簡單被操弄的群眾。

然而,我們就算不唱高調地認為網路的本質是自由,但至少可以說:網際網路帶來了社會學家所謂的「透明社會」,在其中,不再只有一種聲音、一種知識、一種真理,而是可能在多重迴聲中逐漸激盪出的眾聲喧嘩。

關鍵字: #簡報技巧
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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