[曹家榮]如果手機是你的大腦,你還願意讓人窺探嗎?
[曹家榮]如果手機是你的大腦,你還願意讓人窺探嗎?
2016.03.12 | 蘋果

圖說明
圖:Tim Cook/來源:iphonedigital1 via flickr, cc license

從Apple與FBI之爭談起......

前陣子Apple執行長Tim Cook再度成為國際媒體的焦點,只不過這次不是因為任何新產品的發佈,而是因為他公開槓上了美國聯邦調查局(FBI)。

這個事件延續至今,相信許多人都已略之一二:FBI為了調查一起造成14人死亡的槍擊案,尋求Apple協助破解已被擊斃之槍手的手機。而Cook霸氣地拒絕了。

Cook首先透過一封《給消費者》的公開信,抨擊FBI此舉實質上危害了使用者的資料安全,並認為Apple一旦同意協助,將會開啟一個危險的先例。更接著,在幾天後,Cook又發了一份備忘錄給公司員工,在其中進一步地指陳,Apple所做的乃是在維護珍貴的公民「自由」。

從加密、資料安全的問題到「自由」,這細微巧妙的轉變其實大大地提昇了Apple拒絕FBI要求的正當性。畢竟,不管是Apple、Google還是Facebook,這些擁有大量用戶資料的科技公司們,其實很難在這個議題上完全站得住腳。

但是,「自由」就不一樣了。談到自由這個價值,人人身體裡那股「義憤」經常就會像被打開開關一樣湧了出來。因此,意圖「開後門」侵犯Apple用戶「自由」的FBI,根本就是圖謀不軌的「老大哥」(Big Brother)!

這樣說來,Apple應該在這個爭議上立於不敗對吧?事情恐怕也沒那麼簡單。美國知名的皮尤研究中心(Pew Research Center)很迅速地針對此爭議進行了調查,而調查結果顯示,比半數還多一點點的美國人其實認為Apple應該協助FBI。

這個「令人意外」的結果,其實不那麼令人意外。畢竟,**「自由」與「安全」一直以來都是現代人最矛盾的情結。**一方面,面對近乎恐怖攻擊事件的槍擊案,人們對於「安全」的渴望必然會浮現,因此有那麼多人支持FBI並不奇怪。但另一方面,當Cook將Apple「拒絕協助」界定為,不只是保護資料安全更是守護「自由」,這也喚醒了人們對於老大哥的恐懼。

關於自由與安全這矛盾、難解的選擇,我也沒有答案。但是,我們倒是可以暫且放下這個問題,從另一個角度切入思考這個事件。我想問的是,如果我們仔細想想「手機」對於自己來說「是什麼」的話,也許我們就會知道該如何選擇。

你跟你的手機是什麼關係?

過去我們常聽到人們形容,汽車就像是男人的老婆。雖然從性別平等的角度來看,這句話可以說令人髮指(小朋友不要學),但它確實也點出人與機器、工具之間經常會形成的「特殊關係」。

圖說明
圖說:《雲端情人》劇照。照片來自gigacircle

例如,與汽車類似的是,我們在許多電影裡面都可以看到,大俠跟他的寶劍、飛行員與他的飛機,甚至,駭客與他的電腦等等。在這些關係之中,機器、工具都不僅僅是機器或工具,而是類似夥伴的存在。

從科技研究角度來看,我們實際上可以細分出幾種人與機器的關係。「工具」關係當然是最常見的。不管是什麼樣的機器、工具,其實都是人們用以達成目的的物質手段。

因此,如果我們將手機看作是工具,那麼不管是FBI還是誰想要看看它裡面有什麼,或甚至拆了它,我們可能不會感到太多掙扎。頂多只會主張,你必須有正當理由與交換條件才能拿走我的「東西」。

不過顯然地,機器不都只是工具。我們實際上會與機器發展出「親密關係」。因此,「工具」關係之外,我們可以暫且以「夥伴」關係來稱呼這種人與機器間的親密關係。

在夥伴關係中,重要的不是到底機器是不是真的變成了「人」,而是它已成了你完成某些任務或甚至日常生活不可或缺的部份。換言之,工具與夥伴關係的差別在於,這個機器是否已成了無法替換、甚至是與你「合為一體」的存在。

特別是在與手機這類數位科技的關係中,人與機器之間「合為一體」的夥伴關係,意味的不僅是使用上的「稱手」,更是在認知、記憶、心靈運作上的共同運作,因為手機所做的乃是擴增了我們原有的認知與心智能力(例如,與不在場他人通話、儲存各類「記憶」等等)。

在認知科學中,這種觀點被稱為「延伸心智論題」(extended mind thesis)。也就是說,從這一觀點來看,手機乃是人類大腦、心智運作的「外接設備」。或者反過來說,今天這個數位時代中,對於如此依賴著手機的人們來說,手機實際上乃是「我」的構成部分。

舉例來說,我們也許都有過的經驗是,經常要翻找手機裡的行事曆、筆記本或相簿,才能夠「想起」某個行程或是過去發生過的事情。這意味著,回憶、或記憶如今已不再是個人的心智能力,而是一種人機共同完成的結果。

當界線模糊之後…

一位英國學者正是從這個角度切入Apple與FBI的爭議。他提問:我們應該將多少的自我交給國家?

也就是說,如果暫且先不考慮自由與安全這個難解的問題,當我們將手機僅視為是「工具」時,Apple與FBI的爭議可能比較單純:這是一個工具,我們是否能夠使用它來達到「任何目的」(包括打擊罪犯)?

但是,一旦我們從「夥伴關係」,或者說從所謂「延伸認知論題」的角度來看手機,問題就變得比較複雜。因為在其中,人機之間的界線模糊了,手機成了人的自我與心智的一部分。而為手機「開後門」就等同於告訴國家:是的,你可以窺探我的大腦、我的心靈。

如此一來,相信對於許多人來說,向FBI說「不」便成了毫無疑問的答案(想像一下「老大哥」正偷窺著你的心靈…)。

當然,當我們開始這樣思考人與手機的關係時,隨即就會發現:但實質上,我們已然向Apple、Google、Facebook這類企業開放心靈了啊!

Google面對著人們對於「被遺忘的權力」的要求,實際上反過來說,人們正是在要求Google忘掉它窺探到的那些秘密。而Facebook所做的恐怕只有更多。例如前陣子,一位美國用戶才控告Facebook擅自提醒他朋友的生日要到了。雖然其提告的原因是將這些提醒視為行銷行為,但就像那些不時跳出來「善意」提醒我們過去一些事件的通知,Facebook實際上在做的都是「替」我們記憶與回憶。

因此,我們從「延伸心智」這樣的角度來重新思考Apple與FBI的爭議,真正的重點倒不是該支持哪方的問題,而在於(借題發揮)點出今天我們與各種數位科技的關係遠比想像的還要親密。即便這個爭議到最後Apple贏了、捍衛了資料安全與「自由」,我們仍須問自己:現在,你願意讓人窺探多少心裡的秘密?

分享待表圖來自:3D Matrix Corridors Screensaver's multimedia gallery

關鍵字: #Apple #Tim Cook
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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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